Proceedings of the Workshop on Multiword Expressions: Identifying and Exploiting Underlying Properties
Notice bibliographique
Résumé
This volume contains the papers accepted for presentation at the Workshop on Multiword Expressions: Identifying and Exploiting Underlying Properties. The workshop is endorsed by the Association for Computational Linguistics Special Interest Group on the Lexicon (SIGLEX) and is hosted in conjunction with the COLING/ACL 2006 on July 23rd, 2006 in Sydney, Australia. There has been a growing awareness in the NLP community of the problems that multiword expressions (MWEs) pose. Developments in areas such as machine translation, text summarization, paraphrasing, grammar development and parsing, information retrieval, and question answering (to mention a few) have acknowledged difficulties due to the idiosyncratic nature of multiword expressions. This workshop continues a tradition of ACL workshops on Collocations (2001) and Multiword Expressions (2003 and 2004). Its specific objective is to focus on the underlying properties of MWEs. The call for papers expressed our interest in several topics such as the definition of MWEs, properties of MWEs and their impact on NLP applications, representation and treatment of the different classes of MWEs, linguistic and psycholinguistic analyses of MWEs, evaluation of extraction techniques and the importance of (non-)compositionality. We received 23 submissions in total. Each submission was reviewed by (at least) three members of the program committee who not only judged each submission but also gave detailed comments to the authors. Among the received papers, 10 were selected for presentation at the workshop. After 3 papers have been withdrawn by their authors, seven papers are included in these proceedings. The intention of this workshop is to focus on some fundamental questions on the nature of MWEs. To do this we will allow plenty of time for discussion to pursue some of the interesting, open and difficult questions that MWEs raise. As well as a discussion period after each session of papers, we will be organising group discussions at the end of the workshop. These will focus on problems of defining, characterising and evaluating MWEs, given what we know about the range of phenomena that they encompass as well as any important questions that have arisen during the workshop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».