Animacy Detection in Stories
Animacy Detection in Stories
复制标题
故事中的动画检测
DOI：
10.4230/oasics.cmn.2015.82
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Antal van den Bosch
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Folgert Karsdorp;M. V. D. Meulen;T. Meder;Antal van den Bosch
本文提出了一种用于生命分类的语言学上无信息的计算模型。该模型将单词 n-gram 与从网络规模语料库学习的低维单词嵌入表示相结合。我们将该模型与许多使用依赖标签等功能的语言模型进行比较，并显示出有竞争力的结果。我们将生命度分类器应用于大量荷兰民间故事，以获得故事中所有角色的列表。然后，我们绘制所有自动提取的字符的语义图，这为集合提供了唯一的入口点。
This paper presents a linguistically uninformed computational model for animacy classification. The model makes use of word n-grams in combination with lower dimensional word embedding representations that are learned from a web-scale corpus. We compare the model to a number of linguistically informed models that use features such as dependency tags and show competitive results. We apply our animacy classifier to a large collection of Dutch folktales to obtain a list of all characters in the stories. We then draw a semantic map of all automatically extracted characters which provides a unique entrance point to the collection.