Artigo em revista científica Q1
Semantic frame induction through the detection of communities of verbs and their arguments
Eugénio Ribeiro (Ribeiro, E.); Andreia Sofia Teixeira (Teixeira, A. S.); Ricardo Ribeiro (Ribeiro, R.); David Martins de Matos (De Matos, D. M.);
Título Revista
Applied Network Science
Ano (publicação definitiva)
2020
Língua
Inglês
País
Reino Unido
Mais Informação
Web of Science®

N.º de citações: 5

(Última verificação: 2024-11-04 08:30)

Ver o registo na Web of Science®


: 3.8
Scopus

N.º de citações: 5

(Última verificação: 2024-11-03 07:28)

Ver o registo na Scopus


: 0.6
Google Scholar

N.º de citações: 6

(Última verificação: 2024-10-31 23:34)

Ver o registo no Google Scholar

Abstract/Resumo
Resources such as FrameNet, which provide sets of semantic frame definitions and annotated textual data that maps into the evoked frames, are important for several NLP tasks. However, they are expensive to build and, consequently, are unavailable for many languages and domains. Thus, approaches able to induce semantic frames in an unsupervised manner are highly valuable. In this paper we approach that task from a network perspective as a community detection problem that targets the identification of groups of verb instances that evoke the same semantic frame and verb arguments that play the same semantic role. To do so, we apply a graph-clustering algorithm to a graph with contextualized representations of verb instances or arguments as nodes connected by edges if the distance between them is below a threshold that defines the granularity of the induced frames. By applying this approach to the benchmark dataset defined in the context of SemEval 2019, we outperformed all of the previous approaches to the task, achieving the current state-of-the-art performance.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Semantic frames,Semantic roles,Contextualized representations,Community detection,Graph clustering
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
SFRH/BD/148142/2019 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
39703 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
PTDC/EEI-SII/1937/2014 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
UIDB/50021/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Projetos Relacionados

Esta publicação é um output do(s) seguinte(s) projeto(s):