Диссертация (1137507), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Крометого, система включает в себя модуль глобальной оптимизации на основецелочисленного программирования,который гарантирует выполнение рядалингвистических ограничений на приписание семантических ролей. Мыдетально проанализировали результаты работы системы и установили вкладразличных факторов в качество её работы.Полученный в результате исследования опыт позволил нам не толькоопределить возможные модификации нашей системы, но и описать в общихчертах пути развития для направления в целом. Нам кажется, что в контекстерусского языка наиболее приоритетными задачами на текущий моментявляются расширение корпуса примеров для обеспечения репрезентативностии стандартизация данных, которая сделала бы совместную работу в областиболее эффективной.164В последние годы российская компьютерная лингвистика по спектрурешаемых задач приближается к западным стандартам.
Были проведенысоревнования систем морфологического анализа, синтаксического парсинга,анализа анафоры и определения семантической близости. Автоматическаяразметка актантов – ресурсоёмкая задача, но на сегодняшний день всенеобходимые для решения этой задачи ресурсы в том или ином виде ужепредставлены на русском материале. Мы надеемся, что с развитием системпредобработки и корпуса примеров FrameBank автоматическая разметкаактантов также займёт своё место в стеке технологий, доступных для русскогоязыка.165Библиография1. Rehurek R., Sojka P.
Software Framework for Topic Modelling with LargeCorpora // Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLPFrameworks — Valletta, Malta: ELRA, 2010. — С. 45–50.2. Anisimovich K. V, Druzhkin K.J., Minlos F.R., и др.
Syntactic and semanticparser based on ABBYY Compreno linguistic technologies // Компьютернаялингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегоднойМеждународной конференции «Диалог» (Бекасово, 30 мая - 3 июня 2012г.). —Москва: РГГУ, 2012. — С.
810–822.3. Baker C.F., Fillmore C.J., Lowe J.B. The Berkeley FrameNet Project //Proceedings of the 36th Annual Meeting of the Association for ComputationalLinguistics and 17th International Conference on Computational Linguistics — 1998.— Т. 1 — С. 86–90.4. Ballesteros M., Nivre J. MaltOptimizer: A System for MaltParserOptimization // Proceedings of the Eighth International Conference on LanguageResources and Evaluation (LREC ’12) — Istanbul, Turkey: European LanguageResources Association (ELRA), 2012. — С. 23–27.5. Bauer D., Fürstenau H., Rambow O.
The Dependency-Parsed FrameNetCorpus // Proceedings of the Eighth International Conference on LanguageResources and Evaluation (LREC-2012) — Istanbul, Turkey: European Language166Resources Association (ELRA), 2012. — С. 3861–3867.6. Biemann C. Chinese Whispers - an Efficient Graph Clustering Algorithm andits Application to Natural Language Processing Problems // Proceedings of the FirstWorkshop on Graph Based Methods for Natural Language Processing —Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2006a. — С. 73–80.7. Biemann C. Chinese Whispers Tool [Электронный ресурс]. URL:http://wortschatz.informatik.uni-leipzig.de/~cbiemann/software/CW.html.8.
Björkelund A., Hafdell L., Nugues P. Multilingual Semantic Role Labeling //Proceedings of the Thirteenth Conference on Computational Natural LanguageLearning: Shared Task — Stroudsburg, PA, USA: Association for ComputationalLinguistics, 2009. — С. 43–48.9. Blei D.M., Ng A.Y., Jordan M.I. Latent Dirichlet Allocation // Journal ofMachine Learning Research — 2012. — Т. 3 — № 4-5 — С. 993–1022.10. Carnie A. Syntax: A Generative Introduction — Malden, MA: BlackwellPublishing, 2007.11. Carreras X., Marquez L.
Introduction to the CoNLL-2005 Shared Task :Semantic Role Labeling // CONLL 2005: Proceedings of the Ninth Conference onComputational Natural Language Learning — Ann Arbor, Michigan, USA: Associationfor Computational Linguistics, 2005. — С. 152–164.12. Castilho R.E. de, Gurevych I. A broad-coverage collection of portable NLPcomponents for building shareable analysis pipelines // Proceedings of theWorkshop on Open Infrastructures and Analysis Frameworks for HLT (OIAF4HLT) atCOLING 2014 / под ред. N. Ide, J. Grivolla. — Dublin, Ireland: Association forComputational Linguistics and Dublin City University, 2014.
— С. 1–11.13. Chomsky N. Aspects of the Theory of Syntax — Cambridge: The MIT Press,1965.14. Chomsky N. Some concepts and consequences of the theory ofgovernment and binding — Cambridge: MIT Press, 1982.16715. Christensen J., Soderland S., Etzioni O.
Semantic Role Labeling for OpenInformation Extraction // Proceedings of the NAACL HLT 2010 First InternationalWorkshop on Formalisms and Methodology for Learning by Reading — Los Angeles,CA, USA: Association for Computational Linguistics, 2010. — С. 52–60.16. Cortes C., Vapnik V. Support-Vector Networks // Machine Learning —1995. — Т. 20 — № 3 — С. 273–297.17. Das D.
Frame-semantic parsing // Dissertation Abstracts International, B:Sciences and Engineering. — 2010. — Т. 70. — № 8. — С. 4943.18. Das D. Statistical Models for Frame-Semantic Parsing // Proceedings ofFrame Semantics in NLP: A Workshop in Honor of Chuck Fillmore (1929-2014) —Baltimore, Maryland, USA: Association for Computational Linguistics, 2014. — С. 26–29.19. Das D., Schneider N., Desai C., и др. SEMAFOR 1.0: A probabilistic framesemantic parser // Technical Report CMU-LTI-10-001. — Pittsburgh, PA, USA, 2010.— С. 1–20.20.
Dowty D. Thematic Proto-Roles and Argument Selection // Language —1991. — Т. 67 — № 3 — С. 547–619.21. Fellbaum C. WordNet: An Electronic Lexical Database — London: The MITPress, 1998.22. Fillmore C.J. The Case for Case // Universals in Linguistic Theory / под ред.E. Bach, R.T. Harms. — New York: Holt, Rinehart and Winston, 1968. — С. 0–88.23. Fillmore C.J. Frame semantics // Linguistics in the Morning Calm — Seoul,South Korea: Hanshin Publishing Co., 1982. — С. 111–137.24. Furstenau H., Lapata M. Semi-supervised semantic role labeling viastructural alignment // Computational Linguistics — 2011. — Т.
38 — № 1 — С. 135–171.25. Gabrilovich E., Markovitch S. Computing semantic relatedness usingwikipedia-based explicit semantic analysis // IJCAI International Joint Conference on168Artificial Intelligence — 2007. — Т. 0 — № 0 — С. 1606–1611.26. Gale W., Church K., Yarowsky D. One sense per discourse // Proceedings ofthe Workshop on Speech and Natural Language HLT’91 — New York, NY, USA:Association for Computational Linguistics, 1992. — С.
233–237.27. Gildea D., Jurafsky D. Automatic labeling of semantic roles // Proceedingsof the 38th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics - ACL ’00 —2000. — № 1972 — С. 512–520.28. Gildea D., Palmer M. The necessity of parsing for predicate argumentrecognition // Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association forComputational Linguistics — 2002.
— № July — С. 239–246.29. Goldberg A.E. Constructions: a construction grammar approach toargument structure — Chicago: University of Chicago Press, 1995.30. Gruber J. Studies in lexical relations — Cambridge, MA: MIT, 1965.31. Haghighi A., Toutanova K., Manning C.D. A Joint Model for Semantic RoleLabeling // Computational Linguistics — 2008.
— Т. 34 — № 2 — С. 173–176.32. Hajič J., Ciaramita M., Johansson R., и др. The CoNLL-2009 shared task:syntactic and semantic dependencies in multiple languages // CoNLL ’09Proceedings of the Thirteenth Conference on Computational Natural LanguageLearning: Shared Task — Stroudsburg, PA, USA: Association for ComputationalLinguistics, 2009. — С. 1–18.33. Harris Z. Distributional structure // Word — 1954. — Т. 10 — № 23 — С.146–162.34. Hirst G. Semantic interpretation and ambiguity // Artificial Intelligence —1988.
— Т. 34 — № 2 — С. 131–177.35. Jackendoff R.S. Semantics And Cognition — Cambridge: MIT Press, 1983.36. Johansson R., Nugues P. LTH: semantic structure extraction usingnonprojective dependency trees // SemEval’07: Proceedings of the 4th InternationalWorkshop on Semantic Evaluations — Stroudsburg, PA, USA: Association for169Computational Linguistics, 2007. — С.
227–230.37. Johansson R., Nugues P. Dependency-based semantic role labeling ofPropBank // EMNLP ’08: Proceedings of the Conference on Empirical Methods inNatural Language Processing — Stroudsburg, PA, USA: Association forComputational Linguistics, 2008. — С. 69–78.38. Jongejan B., Dalianis H. Automatic training of lemmatization rules thathandle morphological changes in pre- , in- and suffixes alike // ACL-2009, Jointconference of the 47th Annual Meeting of the Association for ComputationalLinguistics and the 4th International Joint Conference on Natural LanguageProcessing of the Asian Federation of Natural Language Processing — Association forComputational Linguistics, 2009. — С. 145–153.39.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
