
摘要
语义关系通常通过介词或所有格标记来表示——但极端多义性给它们的分析和自动解释带来了困扰。我们提出了一种新的注释方案、语料库和任务,用于解决英语中介词和所有格标记的消歧问题。与以往的方法不同,我们的注释在这些标记的类型和实例上是全面的;使用广泛适用的超义类别而非精细的词典定义;将介词和所有格标记统一到同一类目库存下;并且区分了标记在谓词或场景上下文中所起的词汇作用及其所标记的角色。较高的注释者间一致性率以及使用已建立的监督方法获得的令人鼓舞的消歧结果,证明了该方案和任务的有效性。
代码仓库
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| natural-language-understanding-on-streusle | BiLSTM + MLP (auto syntax) | Full F1 (Preps): 53.6 Function F1 (Preps): 66.7 Role F1 (Preps): 56.3 |
| natural-language-understanding-on-streusle | SVM (feature-rich, gold syntax) | Full F1 (Preps): 59.5 Function F1 (Preps): 71.0 Role F1 (Preps): 62.2 |
| natural-language-understanding-on-streusle | BiLSTM + MLP (gold syntax) | Full F1 (Preps): 58.9 Function F1 (Preps): 73.4 Role F1 (Preps): 62.2 |
| natural-language-understanding-on-streusle | SVM (feature-rich, auto syntax) | Full F1 (Preps): 55.7 Function F1 (Preps): 66.7 Role F1 (Preps): 58.2 |