Was ist die Erkennung von Prädikatenargumenten?

Es gibt eine Studie über die Notwendigkeit des Parsens für die Erkennung von Prädikatargumenten , aber ich konnte nicht viele Informationen über die Erkennung von Prädikatargumenten finden, die dies erklären könnten.

Was ist das genau und wie funktioniert es kurz?

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— Kenorb
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Es kann hilfreich sein zu bemerken, dass "Prädikat" hier im grammatikalischen Sinne des Wortes verwendet wird und nicht im Sinne der "booleschen Funktion", die Mathematikern und Informatikern vertrauter ist. Siehe en.wikipedia.org/wiki/Predicate_(grammar) .

— NietzscheanAI

Übrigens. Ich habe auch in einer anderen Studie den 'Tree-based Predicate-Argument Recognition Algorithm (PARA)' gesehen, daher klingt es wie eine ganze Phrase, die einige Algorithmen beschreibt.

— Kenorb

Ich glaube nicht, dass wir uns nicht einig sind - ich sage nur, dass (aus dem obigen Wiki) das Prädikat in "Die Kinder haben vielleicht das Spiel gestartet" lautet "Vielleicht haben sie das Spiel gestartet", dh ein bisschen von Weitere Rechenarbeiten (" Wer hat das Spiel möglicherweise gestartet?") müssen durchgeführt werden, um es in eine Funktion mit booleschem Wert umzuwandeln. Wenn Sie das wissen, ist der Artikel möglicherweise leichter zu verstehen.

— NietzscheanAI

In der Grammatik ist eine Prädikat-Argument-Beziehung eine, die aus Text impliziert, aber nicht in der syntaktischen Struktur ausgedrückt wird. (Asher S)

Prädikatenlogik oder Logik erster Ordnung ist eine Sammlung formaler Systeme, die in Mathematik, Philosophie, Linguistik und Informatik verwendet werden.

Die NLP-Community ist daran interessiert, Prädikatenargumente für die flache semantische Analyse zu erkennen, darzustellen und zu klassifizieren. Dies kann als der Prozess angesehen werden, bei dem eine WHO-WHAT WHAT, WHEN, WHY, HOW usw.-Struktur dem Klartext zugewiesen wird.

Dieser Prozess beinhaltet das Identifizieren von Wortgruppen in einem Satz, die diese semantischen Argumente darstellen, und das Zuweisen bestimmter Bezeichnungen zu ihnen. Dies könnte eine Schlüsselrolle bei NLP-Aufgaben wie Informationsextraktion, Beantwortung von Fragen und Zusammenfassung spielen.

Automatische und genaue Techniken, mit denen natürlich vorkommender Text mit semantischer / prädikativer Argumentstruktur kommentiert werden kann, können die Entdeckung von Informationsmustern in großen Textsammlungen erleichtern.

Als Referenz empfehle ich dieses Dokument, das Support Vector Machine-Algorithmen für die Klassifizierung von Prädikatenargumenten verwendet. (Sameer P Kadri H 2005) https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-005-0912-2#enumeration

— Seth Simba
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