Automatic Acquisition of Knowledge About Multiword Predicates
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».