Designing a Uniform Meaning Representation for Natural Language Processing
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F21%3A10440441" target="_blank" >RIV/00216208:11320/21:10440441 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=DbhyM-kVqd" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=DbhyM-kVqd</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s13218-021-00722-w" target="_blank" >10.1007/s13218-021-00722-w</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Designing a Uniform Meaning Representation for Natural Language Processing
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we present Uniform Meaning Representation (UMR), a meaning representation designed to annotate the semantic content of a text. UMR is primarily based on Abstract Meaning Representation (AMR), an annotation framework initially designed for English, but also draws from other meaning representations. UMR extends AMR to other languages, particularly morphologically complex, low-resource languages. UMR also adds features to AMR that are critical to semantic interpretation and enhances AMR by proposing a companion document-level representation that captures linguistic phenomena such as coreference as well as temporal and modal dependencies that potentially go beyond sentence boundaries.
Název v anglickém jazyce
Designing a Uniform Meaning Representation for Natural Language Processing
Popis výsledku anglicky
In this paper we present Uniform Meaning Representation (UMR), a meaning representation designed to annotate the semantic content of a text. UMR is primarily based on Abstract Meaning Representation (AMR), an annotation framework initially designed for English, but also draws from other meaning representations. UMR extends AMR to other languages, particularly morphologically complex, low-resource languages. UMR also adds features to AMR that are critical to semantic interpretation and enhances AMR by proposing a companion document-level representation that captures linguistic phenomena such as coreference as well as temporal and modal dependencies that potentially go beyond sentence boundaries.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
KI - Künstliche Intelligenz [online]
ISSN
1610-1987
e-ISSN
—
Svazek periodika
35
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
1-18
Kód UT WoS článku
000646089600001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85105424243