Improving Dependency Parsing with Semantic Classes

Abstract

En este artículo se presenta la introducción de clases semánticas de WordNet en un analizador de dependencias, obteniendo mejoras en el Penn Treebank completo por primera vez. Probamos diferentes combinaciones de algunas clases semánticas básicas y algoritmos de desambiguación del sentido de las palabras. Nuestros experimentos muestran que seleccionar la combinación adecuada de características semánticas en los datos de desarrollo es clave para el éxito. Dada la naturaleza básica de las clases semánticas y los algoritmos de desambiguación del sentido de las palabras utilizados, creemos que hay un amplio margen para futuras mejoras.