Learning to identify animate references
Learning to identify animate references
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学习识别动画参考
DOI：
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发表时间：
2001
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Evans
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Constantin Orasan;R. Evans
关于名词生命性的信息对于NLP中的许多任务都很重要。在本文中，我们提出了一种方法来确定英语名词的生命性使用WordNet和机器学习技术。我们的方法首先使用注释语料库对WordNet中的意义进行分类，然后使用这些信息对意义未知的名词进行分类。我们的评估结果表明，一个名词的分类的准确率是97%左右，有生命的实体是更难以识别比无生命的。
Information about the animacy of nouns is important for a wide range of tasks in NLP. In this paper, we present a method for determining the animacy of English nouns using WordNet and machine learning techniques. Our method firstly categorises the senses from WordNet using an annotated corpus and then uses this information in order to classify nouns for which the sense is not known. Our evaluation results show that the accuracy of the classification of a noun is around 97% and that animate entities are more difficult to identify than inanimate ones.