Integration of World Knowledge for Natural Language Understanding
Lingua: inglese
Editore: Atlantis Press, 2012
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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. …
Codice articolo 9789491216527
- Titolo
- Integration of World Knowledge for Natural Language Understanding
- Autore
- Ekaterina Ovchinnikova
- Editore
- Atlantis Press
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 949121652X
- ISBN 13
- 9789491216527
- Peso dell'articolo
- 507 grammi
- Dimensioni
- 241x160x19 mm
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Dalla quarta di copertina
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.
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