توضیحاتی در مورد کتاب :
این کتاب به دانش غیر زبانی مورد نیاز برای انجام درک زبان طبیعی محاسباتی (NLU) می پردازد. هدف اصلی این کتاب نشان دادن این است که NLU مبتنی بر استنتاج پتانسیل کاربردهای عملی در مقیاس بزرگ را دارد. ابتدا، مقدمه ای بر حوزه های تحقیقاتی مرتبط با NLU ارائه شده است. ما رویکردهای معنای زبانی را بررسی میکنیم، منابع دانش را کاوش میکنیم، تجزیهکنندههای معنایی را توصیف میکنیم و دو شکل اصلی استنتاج را با هم مقایسه میکنیم: استنتاج و ربایش. در بخش اصلی کتاب، ما یک پایگاه دانش یکپارچه با ترکیب دانش واژگانی- معنایی، هستیشناختی و توزیعی را پیشنهاد میکنیم. توجه ویژه ای به اطمینان از سازگاری آن می شود. سپس یک روش استدلالی طراحی می کنیم که بتواند از پایگاه دانش در مقیاس بزرگ استفاده کند. ما هم با یک سیستم NLU مبتنی بر کسر و هم با یک دلیل ابداکتیو آزمایش می کنیم. برای ارزیابی، ما از سه کار مختلف NLU استفاده میکنیم: شناخت دلالتهای متنی، برچسبگذاری نقش معنایی، و تفسیر وابستگیهای اسم. بیشتر بخوانید...<. /span>
فهرست مطالب :
Content: Preliminaries --
Natural Language Understanding and World Knowledge --
Sources of World Knowledge --
Reasoning for Natural Language Understanding --
Knowledge Base Construction --
Ensuring Consistency --
Abductive Reasoning with the Integrative Knowledge Base --
Evaluation --
Conclusion.
Abstract:
Concerns non-linguistic knowledge required to perform computational natural language understanding (NLU). This book shows that inference-based NLU has the potential for practical large scale applications. Read more...
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This book concerns non-linguistic knowledge required to perform computational natural language understanding (NLU). The main objective of the book is to show that inference-based NLU has the potential for practical large scale applications. First, an introduction to research areas relevant for NLU is given. We review approaches to linguistic meaning, explore knowledge resources, describe semantic parsers, and compare two main forms of inference: deduction and abduction. In the main part of the book, we propose an integrative knowledge base combining lexical-semantic, ontological, and distributional knowledge. A particular attention is payed to ensuring its consistency. We then design a reasoning procedure able to make use of the large scale knowledge base. We experiment both with a deduction-based NLU system and with an abductive reasoner. For evaluation, we use three different NLU tasks: recognizing textual entailment, semantic role labeling, and interpretation of noun dependencies. Read more...