Common Sense Inference using Verb Valency Frames
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F12%3A00057557" target="_blank" >RIV/00216224:14330/12:00057557 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32790-2_40" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32790-2_40</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32790-2_40" target="_blank" >10.1007/978-3-642-32790-2_40</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Common Sense Inference using Verb Valency Frames
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper we discuss common-sense reasoning from verb valency frames. While seeing verbs as predicates is not a new approach, processing inference as a transformation of valency frames is a promising method we developed with the help of large verb valency lexicons. We went through the whole process and evaluated it on several levels: parsing, valency assignment, syntactic transformation, syntactic and semantic evaluation of the generated propositions. We have chosen the domain of cooking recipes. Webuilt a corpus with marked noun phrases, verb phrases and dependencies among them. We have manually created a basic set of inference rules and used it to infer new propositions from the corpus. Next, we extended this basic set and repeated the process.At first, we generated 1,738 sentences from 175 rules. 1,633 sentences were judged as (syntactically) correct and 1,533 were judged as (semantically) true. After extending the basic rule set we generated 2,826 propositions using 276 rules
Název v anglickém jazyce
Common Sense Inference using Verb Valency Frames
Popis výsledku anglicky
In this paper we discuss common-sense reasoning from verb valency frames. While seeing verbs as predicates is not a new approach, processing inference as a transformation of valency frames is a promising method we developed with the help of large verb valency lexicons. We went through the whole process and evaluated it on several levels: parsing, valency assignment, syntactic transformation, syntactic and semantic evaluation of the generated propositions. We have chosen the domain of cooking recipes. Webuilt a corpus with marked noun phrases, verb phrases and dependencies among them. We have manually created a basic set of inference rules and used it to infer new propositions from the corpus. Next, we extended this basic set and repeated the process.At first, we generated 1,738 sentences from 175 rules. 1,633 sentences were judged as (syntactically) correct and 1,533 were judged as (semantically) true. After extending the basic rule set we generated 2,826 propositions using 276 rules
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
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)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of 15th International Conference on Text, Speech and Dialogue
ISBN
9783642327896
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
328-335
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin / Heidelberg
Místo konání akce
Berlin / Heidelberg
Datum konání akce
1. 1. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—