Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-36105
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Titel: Script Parsing with Hierarchical Sequence Modelling
VerfasserIn: Zhai, Fangzhou
Škrjanec, Iza
Koller, Alexander
HerausgeberIn: Ku, Lun-Wei
Sprache: Englisch
Titel: The 10th Conference on Lexical and Computational Semantics - proceedings of the conference : August 5-6, 2021, Bangkok, Thailand (online) : * SEM 2021
Startseite: 195
Endseite: 201
Verlag/Plattform: Association for Computational Linguistics
Erscheinungsjahr: 2021
Titel der Konferenz: * SEM 2021
Konferenzort: Bangkok, Thailand (online)
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Scripts capture commonsense knowledge about everyday activities and their participants. Script knowledge proved useful in a number of NLP tasks, such as referent prediction, discourse classification, and story generation. A crucial step for the exploitation of script knowledge is script parsing, the task of tagging a text with the events and participants from a certain activity. This task is challenging: it requires information both about the ways events and participants are usually uttered in surface language as well as the order in which they occur in the world. We show how to do accurate script parsing with a hierarchical sequence model and transfer learning. Our model improves the state of the art of event parsing by over 16 points F-score and, for the first time, accurately tags script participants.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.18653/v1/2021.starsem-1.18
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2021.starsem-1.18.pdf
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/32887
http://dx.doi.org/10.22028/D291-36105
ISBN: 978-1-954085-77-0
Datum des Eintrags: 5-Mai-2022
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Professur: P - Prof. Dr. Alexander Koller
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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