Integrating Collaborative and Linguistic Resources for Word Sense Disambiguation and Semantic Role Labeling (InCoRe)

Das Ziel von QA-EL 2 ist das Zusammenführen mehrerer Languistischer(WordNet，FrameNet)and kollaborativ erstellter(维基百科、维基词典、OmegaWiki)资源来源新资源-UKP-LSR-MIT beispielloser Abdeckung und Qualität，inbebeondere dch die die neue ressource Omega Wiki。在此基础上，提出了一种新的信息生成方法，即信息生成方法、定义方法和方法。在Forschungsgomeinschaft的Goçer er Bedarf中，我不知道您的工作是什么。词义消歧(WSD)和语义角色标注(SRL)被用于UKP-LSR基础上，嗯eine erweiterte，MIT Semantik angereicherte Graph-basierte Repräsentation zu erstellen，die zu Verbesserungen im Bereich Complex-Bereich Complex-BQ-BaseQuesturn(CQA)führen wird。我们将为您提供最新最新的服务，并提供最新的服务。Das Bootstrapping von Trainingsdaten，b)das Nutzen von zusätzlicem lexikalisch-Semantischen Wissen，das in der alignierten resource UKP-LSR kodiert ist，c)DomänenLabels and d)die gröçere Abdeckung verschiedener Wortarten。Für SRL是一个用户生成的话语(UGD)，Sowie das Integrieren von WSD erwartet。在这种情况下，我们必须在以下两个方面作出决定：a)继续发展和发展，b)继续进行工作，c)继续进行质量保证体系中的质量保证。在麻省理工学院的心理学和电子学习专家中，我们学习了更多的知识，并在他们的基础上进行了评估。

Das Ziel von QA-EL 2 ist das Zusammenführen mehrerer linguistischer (WordNet, FrameNet) und kollaborativ erstellter (Wikipedia, Wiktionary, OmegaWiki) Ressourcen zu einer neuen Ressource – UKP-LSR – mit beispielloser Abdeckung und Qualität, insbesondere durch die neue Ressource OmegaWiki. Die Vorteile von UKP-LSR sind die höchst wertvollen und umfassenden Informationen, z.B. über Wortbedeutungen, ihre Definitionen, Domänenlabels und annotierte Beispielsätze. Gerade für Beispielsätze mit annotierten Wortbedeutungen besteht ein großer Bedarf in der Forschungsgemeinschaft. Ansätze für Word Sense Disambiguation (WSD) und Semantic Role Labeling (SRL) werden auf UKP-LSR basieren, um eine erweiterte, mit Semantik angereicherte Graph-basierte Repräsentation zu erstellen, die zu Verbesserungen im Bereich complex community-based Question Answering (cQA) führen wird. Wir erwarten grundlegende Erkenntnisse im Forschungsbereich WSD durch a) das automatische Erstellen von mit Wortbedeutungen annotierten Korpora basierend auf den verschiedenen Ressourcen, d.h. das Bootstrapping von Trainingsdaten, b) das Nutzen von zusätzlichem lexikalisch-semantischen Wissen, das in der alignierten Ressource UKP-LSR kodiert ist, c) Domänenlabels und d) die größere Abdeckung verschiedener Wortarten. Für SRL werden Verbesserungen durch die größere Abdeckung von UKP-LSR und das Anpassen an User-generated Discourse (UGD), sowie das Integrieren von WSD erwartet. Dies wird Einfluss auf cQA haben, besonders durch a) die bis heute ungenügende Berücksichtigung von bildungsbezogenen und komplexen Fragetypen, b) durch präzises WSD und c) durch die Anpassung von SRL an cQA-Daten und dessen Einsatz in verschiedenen Bearbeitungsschritten in einem QA-System. In Kooperation mit Psychologen und E-Learning-Experten werden wir eine Benutzerstudie durchführen, in der wir QA für bildungsbezogene Zwecke evaluieren werden.