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Enregistrement W603441574

Automatic Acquisition of Knowledge About Multiword Predicates

2005· article· en· W603441574 sur OpenAlexaff
Afsaneh Fazly, Suzanne Stevenson

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLinguisticsNatural language processingLexiconMetaphorComputational linguisticsArtificial intelligencePhraseVerbNatural language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human interpretation of natural language relies heavily on cognitive processes involving metaphorical and idiomatic meanings. One area of computational linguistics in which such processes play an important, but largely unaddressed, role is the determination of the properties of multiword predicates (MWPs). MWPs such as give a groan and cut taxes involve metaphorical meaning extensions of highly frequent, and highly polysemous, verbs. Tools for automatically identifying such MWPs, and extracting their lexical and syntactic properties, are crucial to the adequate treatment of text in a computational system, due to the productive nature of MWPs across many languages. This paper gives an overview of our work addressing these issues. We begin by relating linguistic properties of metaphorical uses of verbs to their distributional properties. We devise automatic methods for assessing whether a verb phrase is literal, metaphorical, or idiomatic. Since metaphorical MWPs are generally semi-productive, we also develop computational measures of their individual acceptability and of their productivity over semantically related combinations. Our results demonstrate that combining statistical approaches with linguistic information is beneficial, both for the acquisition of knowledge about metaphorical and idiomatic MWPs, and for the organization of such knowledge in a computational lexicon. 1. Metaphorical Multiword Predicates Metaphor is a powerful aspect of language, enabling creative expression in terms of familiar concepts, usually ones which are easily visualizable (Lakoff and Johnson, 1980; Johnson, 1987; Nunberg et al., 1994). Indeed, metaphor is such a central part of linguistic competence that many terms, especially multiword expressions, that are currently accepted as “regular” language have their origin in metaphorical uses (Newman, 1996). Some of these expressions are viewed as meaning extensions of their component words, which at least partly contribute their semantics, or a figurative version of their semantics. Others have become idioms with idiosyncratic semantics whose relation to their component words is not obvious (except possibly historically). In particular, it is common across languages for multiword predicates (MWPs) to form around certain high frequency verbs that easily undergo a process of metaphorization (Pauwels, 2000; Newman and Rice, 2004). In their literal uses, these so-called “basic” verbs typically refer to states or acts that are central to human experience (e.g., cut, give, put, sit). Their metaphorical uses yield a range of meaning extensions, exhibited in MWPs such as those in 1(a–d): Proceedings of PACLIC 19, the 19th Asia-Pacific Conference on Language, Information and Computation

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,013
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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