Decomposing Generalization: Models of Generic, Habitual, and Episodic Statements

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F19%3A10427062" target="_blank" >RIV/00216208:11320/19:10427062 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1162/tacl_a_00285" target="_blank" >https://doi.org/10.1162/tacl_a_00285</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Decomposing Generalization: Models of Generic, Habitual, and Episodic Statements

Popis výsledku v původním jazyce

We present a novel semantic framework for modeling linguistic expressions ofgeneralization— generic, habitual, and episodic statements—as combinations of simple,real-valued referential properties of predicates and their arguments. We usethis framework to construct a dataset covering the entirety of the UniversalDependencies English Web Treebank. We use this dataset to probe the efficacy oftype-level and token-level information—including hand-engineered featuresand static (GloVe) and contextual (ELMo) word embeddings—for predictingexpressions of generalization.

Název v anglickém jazyce

Decomposing Generalization: Models of Generic, Habitual, and Episodic Statements

Popis výsledku anglicky

We present a novel semantic framework for modeling linguistic expressions ofgeneralization— generic, habitual, and episodic statements—as combinations of simple,real-valued referential properties of predicates and their arguments. We usethis framework to construct a dataset covering the entirety of the UniversalDependencies English Web Treebank. We use this dataset to probe the efficacy oftype-level and token-level information—including hand-engineered featuresand static (GloVe) and contextual (ELMo) word embeddings—for predictingexpressions of generalization.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů