NEVĚŘILOVÁ, Zuzana a Marek GRÁC. Common Sense Inference using Verb Valency Frames. Online. In Sojka, Petr and Horák, Aleš and Kopeček, Ivan and Pala, Karel. Proceedings of 15th International Conference on Text, Speech and Dialogue. Berlin / Heidelberg: Springer, 2012. s. 328-335. ISBN 978-3-642-32789-6. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32790-2_40. [citováno 2024-04-23]
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Common Sense Inference using Verb Valency Frames
Autoři NEVĚŘILOVÁ, Zuzana (203 Česká republika, garant, domácí) a Marek GRÁC (703 Slovensko, domácí)
Vydání Berlin / Heidelberg, Proceedings of 15th International Conference on Text, Speech and Dialogue, od s. 328-335, 8 s. 2012.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/12:00057557
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-32789-6
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32790-2_40
UT WoS 000337298700040
Klíčová slova anglicky common sense inference; common sense; implicit knowledge; verb valency; valency frame; valency lexicon
Štítky best1
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Vendula Hromádková, učo 108933. Změněno: 6. 4. 2015 22:19.
Anotace
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. We built 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. 2,598 propositions were judged correct and 2,433 of the propositions were judged true.
Návaznosti
GAP401/10/0792, projekt VaVNázev: Temporální aspekty znalostí a informací
Investor: Grantová agentura ČR, Temporální aspekty znalostí a informací
LM2010013, projekt VaVNázev: LINDAT-CLARIN: Institut pro analýzu, zpracování a distribuci lingvistických dat (Akronym: LINDAT-Clarin)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Projekt LINDAT-Clarin - Vybudování a provoz českého uzlu pan-evropské infrastruktury pro výzkum
VytisknoutZobrazeno: 23. 4. 2024 12:10