論文の概要: Unsupervised Mapping of Arguments of Deverbal Nouns to Their Corresponding Verbal Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13922v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 10:07:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 18:21:18.088492
• Title: Unsupervised Mapping of Arguments of Deverbal Nouns to Their Corresponding Verbal Labels
• Title（参考訳）: デヴェルバル名詞の引数と対応する言語ラベルの教師なしマッピング
• Authors: Aviv Weinstein and Yoav Goldberg
• Abstract要約: デバーバル名詞は英語の文章でよく使われる動詞で、出来事や行動やその議論を記述している。 名前付けされた構成の引数を扱うために存在する解決策は意味論的アノテーションに基づいている。 本稿では,より統語的アプローチを導入し,デバーバル名詞の議論を対応する動詞構成にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.940886615390106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deverbal nouns are nominal forms of verbs commonly used in written English texts to describe events or actions, as well as their arguments. However, many NLP systems, and in particular pattern-based ones, neglect to handle such nominalized constructions. The solutions that do exist for handling arguments of nominalized constructions are based on semantic annotation and require semantic ontologies, making their applications restricted to a small set of nouns. We propose to adopt instead a more syntactic approach, which maps the arguments of deverbal nouns to the universal-dependency relations of the corresponding verbal construction. We present an unsupervised mechanism -- based on contextualized word representations -- which allows to enrich universal-dependency trees with dependency arcs denoting arguments of deverbal nouns, using the same labels as the corresponding verbal cases. By sharing the same label set as in the verbal case, patterns that were developed for verbs can be applied without modification but with high accuracy also to the nominal constructions.
• Abstract（参考訳）: デバーバル名詞は、英語の文章でよく使われる名目上の動詞の形式であり、その議論と同様に、出来事や行動を記述するために使われる。 しかし、多くのNLPシステム、特にパターンベースのシステムでは、そのような名目化された構造を扱うことは無視されている。 名前付き構成の引数を扱うためのソリューションはセマンティックなアノテーションに基づいており、セマンティックなオントロジーを必要とするため、アプリケーションは少数の名詞に制限される。 代わりに、より構文的なアプローチを採用し、デバーバル名詞の議論を対応する動詞構成の普遍的依存関係にマッピングする。 我々は,文脈化された単語表現に基づく教師なしのメカニズムを提案する。この機構により,言語の場合と同じラベルを用いて,デヴェルバル名詞の引数を示す依存弧を持つ普遍依存木を拡張できる。 動詞の場合と同じラベル集合を共有することにより、動詞に対して発達したパターンを修正せずに、高い精度で名目構成にも適用することができる。

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