Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Semantic Role Labeling Using Different Syntactic Views∗"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Semantic role labeling is the process of annotating the predicate-argument structure in text with semantic labels. In this paper we present a state-of-the-art baseline semantic role labeling system based on Support Vector Machine classifiers. We show improvements on this system by: i) adding new features including features extracted from dependency parses, ii) performing feature selection and calibration and iii) combining parses obtained from semantic parsers trained using different syntactic views. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Towards Open-Domain Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Open-Domain Semantic Role Labeling by Modeling Word Spans"

Báo cáo khoa học: "Starting From Scratch in Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Semantics-Driven Shallow Parsing for Chinese Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Improving Chinese Semantic Role Labeling with Rich Syntactic Features"

Báo cáo khoa học: "Adapting Self-training for Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Unsupervised Argument Identification for Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Brutus: A Semantic Role Labeling System Incorporating CCG, CFG, and Dependency Features"

Báo cáo khoa học: "Sentence Simplification for Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Semantic Role Labeling Systems for Arabic using Kernel Methods"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.