論文の概要: Monotonicity Marking from Universal Dependency Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08659v1
- Date: Sat, 17 Apr 2021 23:01:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-23 05:28:19.565527
- Title: Monotonicity Marking from Universal Dependency Trees
- Title（参考訳）: 普遍依存木からの単調性マーキング
- Authors: Zeming Chen, Qiyue Gao
- Abstract要約: 本稿では,Universal Dependency解析木に基づくモノトニティ情報を自動的に注釈するシステムを提案する。
本システムでは,数量化器,語彙項目,トークンレベルの極性情報に関する表面レベルモノトニック性情報を利用する。
その結果,本システムは NatLog と ccg2mono より優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4366811507669124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dependency parsing is a tool widely used in the field of Natural language
processing and computational linguistics. However, there is hardly any work
that connects dependency parsing to monotonicity, which is an essential part of
logic and linguistic semantics. In this paper, we present a system that
automatically annotates monotonicity information based on Universal Dependency
parse trees. Our system utilizes surface-level monotonicity facts about
quantifiers, lexical items, and token-level polarity information. We compared
our system's performance with existing systems in the literature, including
NatLog and ccg2mono, on a small evaluation dataset. Results show that our
system outperforms NatLog and ccg2mono.
- Abstract（参考訳）: 依存性解析は自然言語処理と計算言語学の分野で広く使われているツールである。
しかし、依存関係のパーシングを単調性に結びつける作業はほとんどなく、これは論理学と言語学のセマンティクスの重要な部分である。
本稿では,ユニバーサル依存構文解析木に基づくモノトニック情報を自動アノテートするシステムを提案する。
本システムでは,数量化器,語彙項目,トークンレベルの極性情報に関する表面レベルモノトニック性情報を利用する。
そこで我々は,NatLog や ccg2mono など,文献中の既存のシステムと比較した。
その結果,本システムは NatLog と ccg2mono より優れていることがわかった。
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