A general feature space for automatic verb classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lexical semantic classes of verbs play an important role in structuring complex predicate information in a lexicon, thereby avoiding redundancy and enabling generalizations across semantically similar verbs with respect to their usage. Such classes, however, require many person-years of expert effort to create manually, and methods are needed for automatically assigning verbs to appropriate classes. In this work, we develop and evaluate a feature space to support the automatic assignment of verbs into a well-known lexical semantic classification that is frequently used in natural language processing. The feature space is general – applicable to any class distinctions within the target classification; broad – tapping into a variety of semantic features of the classes; and inexpensive – requiring no more than a POS tagger and chunker. We perform experiments using support vector machines (SVMs) with the proposed feature space, demonstrating a reduction in error rate ranging from 48% to 88% over a chance baseline accuracy, across classification tasks of varying difficulty. In particular, we attain performance comparable to or better than that of feature sets manually selected for the particular tasks. Our results show that the approach is generally applicable, and reduces the need for resource-intensive linguistic analysis for each new classification task. We also perform a wide range of experiments to determine the most informative features in the feature space, finding that simple, easily extractable features suffice for good verb classification performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».