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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Improving Chinese Semantic Role Labeling with English Proposition Bank

verfasst von : Tianshi Li, Qi Li, BaoBao Chang

Erschienen in: Chinese Computational Linguistics and Natural Language Processing Based on Naturally Annotated Big Data

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Most researches to SRL focus on English. It is still a challenge to improve the SRL performance of other language. In this paper, we introduce a two-pass approach to do Chinese SRL with a Recurrent Neural Network (RNN) model. We use English Proposition Bank (EPB) to improve the performance of Chinese SRL. Experimental result shows a significant improvement over the state-of-the-art methods on Chinese Proposition Bank (CPB), which reaches 78.39 % F1 score.

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Fußnoten
1
Conditional clause is seen as a semantic role in the Chinese but not in the English.
 
2
PKU bilingual corpus is developed by Peking University, it is a English-Chinese parallel corpus. It contains 807,500 aligned English-Chinese sentence pairs and is available by licensing.
 
3
We use GIZA++ to get the translation probability from PKU bilingual corpus, GIZA++ can be download in http://​code.​google.​com/​p/​giza-pp/​downloads/​list.
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Improving Chinese Semantic Role Labeling with English Proposition Bank
verfasst von
Tianshi Li
Qi Li
BaoBao Chang
Copyright-Jahr
2016
Buch
Chinese Computational Linguistics and Natural Language Processing Based on Naturally Annotated Big Data

Print ISBN: 978-3-319-47673-5

Electronic ISBN: 978-3-319-47674-2

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-47674-2_1