Spatial Role Labeling: Task Definition and Annotation Scheme
Spatial Role Labeling: Task Definition and Annotation Scheme
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空间角色标注：任务定义和标注方案
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Marie
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Parisa Kordjamshidi;M. V. Otterlo;Marie
自然语言的基本功能之一是描述物体之间的空间关系。语言构念可以表达高度复杂的对象关系结构、它们之间的空间关系以及相对于某个参考点的空间运动模式。学习如何将这些信息映射到文本的正式表示上是一个具有挑战性的问题。目前还没有一个定义良好的自动空间信息提取框架能够处理所有这些问题。本文介绍了空间角色标注的任务，并提出了一种与语言无关的标注方案，便于机器学习技术的应用。我们的框架由一套基于整体空间语义学理论的空间角色组成，旨在涵盖空间概念的各个方面，包括静态和动态空间关系。我们在整篇论文中用许多例子说明了我们的注释方案，此外，我们还强调了如何连接到空间演算，如区域连接演算，以及我们的方法如何适合相关工作。
One of the essential functions of natural language is to talk about spatial relationships between objects. Linguistic constructs can express highly complex, relational structures of objects, spatial relations between them, and patterns of motion through spaces relative to some reference point. Learning how to map this information onto a formal representation from a text is a challenging problem. At present no well-defined framework for automatic spatial information extraction exists that can handle all of these issues. In this paper we introduce the task of spatial role labeling and propose an annotation scheme that is language-independent and facilitates the application of machine learning techniques. Our framework consists of a set of spatial roles based on the theory of holistic spatial semantics with the intent of covering all aspects of spatial concepts, including both static and dynamic spatial relations. We illustrate our annotation scheme with many examples throughout the paper, and in addition we highlight how to connect to spatial calculi such as region connection calculus and also how our approach fits into related work.
走向基于对话的导航机器人共享控制
DOI：
10.1007/978-3-540-32255-9_26
发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
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作者：
Vierhuff;Krieg-Brückner
通讯作者：
Krieg-Brückner