Eksperymenty z zakresu klasyfikacji czasowników w semantycznym słowniku walencyjnym polskiego

• Autorzy: Hajnicz E.

Warianty tytułu

EN

Experiments on classifying verbs in a semantic dictionary of Polish

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy raport opisuje wstępne eksperymenty dotyczące klasyfikacji syntaktyczno-semantycznej czasowników polskich. Wpierw omówione zostały istniejące prace z tej dziedziny, dotyczące głównie języka angielskiego. Następnie opisana została gradacyjna analiza odpowiedniości i skupień, która została użyta do klasyfikacji. Potem przedstawiony został semantyczno-syntaktyczny słownik walencyjny będący źródłem danych do klasyfikacji. Na koniec zaprezentowane były właściwe eksperymenty dotyczące klasyfikacji wraz z ich ewaluacją.

EN

The present report describes initial experiments on syntactic-semantic classification of Polish verbs. First, the existing works on this subject were discussed, mainly concerning English. Second, Grade Correspondence-Cluster Analysis used in experiments was described. Next, syntactic-semantic valence dictionary of Polish verbs being a source of data for experiments was presented. Finally, actual experiments were discussed and evaluated.

Słowa kluczowe

PL

lingwistyka komputerowa; semantyka leksykalna; słowniki walencyjne; klasyfikacja czasowników; preferencje selekcyjne; wordnet

EN

computational linguistics; lexical semantics; electronic valence dictionaries; verb classification; selectional preferences; wordnet

• Wydawca: Instytut Podstaw Informatyki PAN
• Czasopismo: Prace Instytutu Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk
• Rocznik: 2011
• Tom: Nr 1021
• Strony: 1--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 46 poz.

Twórcy

autor

Hajnicz E.

• Instytut Podstaw Informatyki PAN ul. Ordona 21 01-237 Warszawa Polska,

Bibliografia

• ARPA (1994) Proceedings of the ARPA Human Language Technology Work­shop, Morgan Kaufmann, Princeton, NJ.
• C.            F. Baker, C. J. Fillmore, J. B. Lowe (1998) The Berkeley FrameNet Project, w: Proceedings of COLING-ACL'98, s. 86-90, Montreal, Kanada.
• C. Carroll, M. Rooth (1998) Valence Induction with a Head-Lexicalized PCFG, w: Proceedings of (EMNLP-1998), s. 36-45, Granada, Hiszpania.
• A. Ciok, T. Kowalczyk, E. Pleszczyńska, W. Szczęsny (1995) Algorithms of grade correspondence-cluster analysis, Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej, t. 7, nr 1-4, s. 5-22.
• M.. J. Collins (1997) Three generative, lexicalised models for statistical parsing, w: Proceedings of (ACL'97), s. 16-23, Madrid, Spain.
• H.T. Dang (2004) Investigations into the Role of Lexical Semantics in Word Sense Disambiguation, Rozprawa doktorska, Computer and Information Science Department, University of Pennsylvania.
• A. P. Dempster, N. M. Laird, D. B. Rubin (1977) Maximum likelihood from in­complete data via the EM algorithm, Journal of the Royal Statistical Society, series B, t. 39, s. 185-197.
• G. J. Fillmore, C. R. Johnson, M. R. L. Petruck (2003) Background to Frame-Net, International Journal of Lexicography, t. 16, nr 3, s. 235-250.
• D. J. Gildea (2002) Probabilistic model of verb-argument structure, w: Proceedings of (CoNNL-2002), s. 308-314, Taipei, Tajwan.
• E. .Hajnicz (2009a) Problems with Pruning in Automatic Creation of Semantic Valence Dictionary for Polish, w: V. Matousek, P. Mautner (red.), Proceedings of TSD 2009, t. 5729 serii Lecture Notes in Artificial Intelligence, s.131-138, Springer-Verlag, Pilzno, Czechy.
• —    (2009b) Semantic annotation of verb arguments in shallow parsed Polish sentences by means of EM selection algorithm, w: M. Marciniak, A. Mykowiecka (red.), Aspects of Natural Language Processing, t. 5070 serii Lecture Notes in Computer Science, s. 211-240, Springer-Verlag.
• —    (2011) Proces tworzenia semantycznego słownika walencyjnego, Inżynieria Lingwistyczna, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
• E. Hajnicz, M. Woliński (2009) How Valence Information Influences Parsing Polish with Świgra, w: M. A. Kłopotek, A. Przepiórkowski, S. T. Wierzchoń, K. Trojanowski (red.), Recent Advances in Intelligent Information Systems, Challenging Problems in Science: Computer Science, s. 193-206, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
• T. Hoffman, J. Puzicha (1998) Statistical Models for co-occurrence data, Memo.
• J. Hughes (1994) Automatically Acquiring Classification of Words, Rozprawa doktorska, School of Computer Studies, University of Leeds, Leeds.
• E. Joanis, S. Stevenson (2003) A general feature space for automatic verb clas­sification, w: Proceedings of (EACL-2003), s. 163-170, Budapeszt, Węgry.
• E. Joanis, S. Stevenson, D. James (2008) A general feature space for automatic verb classification, Natural Language Engineering, t. 14, nr 3, s. 337-367.
• F.  .Keller, M. Corlay, S. Corlay, M. W. Crocker, S. Trevin (1999) Gsearch: a tool for syntactic investigation of unparsed corpora, w: Proceedings of EACL-1999, s. 56-63, Bergen, Norwegia.
• M\ Kim, H. Yoo, R. S. Ramakrishna (2004) Cluster Validation for High-Dimensional Datasets, w: C. Bussler, D. Fensel (red.), Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence Methods, Systems and Applications, t. 3192 serii Lecture Notes in Computer Science, s. 178-187, Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg.
• N.Kolev, B. Vaz de Mendes, U. dos Anjos (2006) Copulas: a Review and Recent Developments, Stochastic Models, t. 22, nr 4, s. 617-660.
• T. Kowalczyk, E. Pleszczyńska, F. Ruland (red.) (2004) Grade Models and Methods for Data Analysis. With Applications for the Analysis of Data Po­pulations, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York.
• J. Książyk, O. Matyja, E. Pleszczyńska, M. Wiech (2005) Analiza danych me­dycznych i demograficznych przy użyciu programu GradeStat, Instytut Pod­staw Informatyki, Polska Akademia Nauk Instytut „Pomnik — Centrum Zdrowia Dziecka", Warszawa.
• M. Lapata, C. Brew (1999) Using subcategorization to resolve verb class ambiguity, w: Proceedings of the Joint SIGDAT Conference on Empirical methods in NLP and Very Large Corpora, s. 266-274, College Park, MD.
• — (2004) Verb class disambiguation using informative priors, Computational Linguistics, t. 30, nr 1, s. 45-73.
• B. Levin (1993) English verb classes and alternation: a preliminary investigation, University of Chicago Press, Chicago, IL.
• M. P. Marcus (1994) The Penn TreeBank: A revised corpus design for extracting predicate-argument structure, w: ARPA.
• M. P..Marcus, G. Kim, M. A. Marcinkiewicz, R. Maclntyre, A. Bies, M. Ferguson, K. Katz, B. Schasberger (1994) The Penn Treebank: Annotating predicate argument structure, w: ARPA, s. 114-119.
• O. Matyja (2003) Smooth Grade Correspondence Analysis and Related Computer System, Rozprawa doktorska, Instytut Podstaw Informatyki, Polska Akademia Nauk.
• D. McCarthy (2001) Lexical Acquisition at the Syntax-Semantics Interface: Diathesis Alternations, Subcategorization Frames and Selectional Preferences, Rozprawa doktorska, University of Sussex.
• P. Merlo, S. Stevenson (2001) Automatic verb classification based on statistical distributions of argument structure, Computational Linguistics, t. 27, nr 3, s. 373-408.
• P. Merlo, S. Stevenson, V. Tsang, G. Allaria (2002) A multilingual paradigm for automatic verb classification, w: Proceedings of (ACL'02), s. 207-214, Philadelphia, PA.
• M. Niewiadomska-Bugaj, T. Kowalczyk (2005) On grade transformation and its Implications for copulas, Brazilian Journal of Probability and Statistics, t. 19, s. 125-137.
• M. Piasecki, S. Szpakowicz, B. Broda (2009) A Wordnet from the Ground Up, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław.
• P. Resnik (1993) Selection and Information: A Class-Based Approach to Lexical Relationships, Rozprawa doktorska, University of Pennsylvania, Filadelphia, PA.
• F. Ribas (1994) An Experiment on Learning Appropriate Selectional Restrictions from Parsed Corpus, w: Proceedings of (COLING-199Ą), s. 769-774, Kioto, Japonia.
• — (1995a) On Acquiring Appropriate Selectional Restrictions from Corpora Using a Semantic Taxonomy, Rozprawa doktorska, University of Catalonia.
• —                (1995b) On Learning More Appropriate Selectional Restrictions, w: Proceedings of (EACL'95), s. 112-118, Dublin, Irlandia.
• M.Rooth (1998) Two-Dimensional Clusters in Grammatical Relations, Rap. tech. 3, Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung, Universität Stuttgart.
• M. Rooth, S. Riezler, D. Prescher, G. Carroll, F. Beil (1999) Inducing a semantically annotated lexicon via EM-based clustering, w: Proceedings of (ACL'99), s. 104-111, College Park, MA.
• L. Shi, R. Mihalcea (2005) Putting Pieces Together: Combining FramNet, Verb-Net and Prop Bank for Robust Semantic Parsing, w: A. Gelbukh (red.), Proceedings of CICLing-2005, t. 3406 serii Lecture Notes in Computer Science, s. 100-111, Springer-Verlag, Heidelberg.
• S. Stevenson, P. Merlo (1997) Lexical structure and parsing complexity, Language and Cognitive Process, t. 12, nr 2/3, s. 349-399.
• —                (1999) Automatic Verb Classification Using Distributions of Grammatical Features, w: Proceedings of (EACL'99), s. 45-52, Bergen, Norwegia.
• R. S. Swier, S. Stevenson (2004) Unsupervised semantic role labelling, w: Proceedings of (EMNLP-2004), s. 95-102, Barcelona, Hiszpania.
• S. Schulte im Walde (2000) Clustering verbs semantically according to their alternation behaviour, w: Proceedings of (COLING-2000), s. 747-753, Saarbrücken, Niemcy.
• B. Zapirain, E. Agirre, L. Marquez (2008) Robustness and generalization of role sets: PropBank vs. VerbNet, w: Proceedings of (ACL'08), s. 550-558, Columbus, OH.
• Y. Zhao, , G. Karypis (2001) Criterion Functions for Document Clustering: Experiments and Analysis, Rap. tech. #01-40, University of Minnesota, Minneapolis, MN.