On WordNet semantic classes and dependency parsing
Ikusi/ Ireki
Data
2014Egilea
Bengoetxea Kortazar, Kepa Xabier
Nivre, Joakim
Zhang, Yue
Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers) : 649-655 (2014)
Laburpena
Este artículo presenta experimentos con clases semánticas de WordNet para mejorar el análisis de dependencias. Estudiamos el efecto de las clases semánticas en tres analizadores de dependencias, utilizando dos tipos de conversiones de constituyentes a dependencias del Penn Treebank inglés. En general, podemos decir que las mejoras son pequeñas y no significativas utilizando etiquetas POS automáticas, al contrario de los resultados publicados anteriormente utilizando etiquetas POS gold (Agirre et al., 2011). Además, exploramos combinaciones de analizadores, mostrando que los analizadores semánticamente mejorados producen una pequeña ganancia significativa solo en la conversión del LTH treebank más orientada semánticamente.