Hloubková automatická analýza angličtiny

Abstract

Tato diplomová práce popisuje studii hloubkové, tj. sémantické analýzy angličtiny, zejména na základě teoretického popisu pomocí propozic a jejich argumentové struktury. Hlavním cílem práce je vytvořit systém pro automatickou klasi kaci sémantických vztahů mezi propozicemi a jejich argumenty - značkování sémantických rolí. Vyvinuli jsme prostředí pro paralelní zpracování experimentů, přičemž jsme integrovali existující nástroje pro strojové učení a implementovali jak již popsané, tak nové postupy. Prostudovali jsme známé přístupy k tomuto problému a navrhli několik vylepšení, jako např. nové rysy pro klasi kaci, oddělené řešení pro příslovečná určení nebo zvláštní zacházení s řídkými predikáty. Na základě tohoto výzkumu jsme zkonstruovali vlastní systém pro sémantickou analýzu, který sestává z modulů pro disambiguaci predikátů a klasi kaci argumentů. Práce je zakončena testem našeho systému na anglickém korpusu určeném pro soutěž CoNLL 2009 Shared Task.

This thesis contains an account of our studies of deep or semantic analysis of English, particularly as described using predicate-argument structure description. Our main goal is to create a system for automatic inference of semantic relations between predicates and arguments - semantic role labeling. We developed a framework for parallel processing of our experiments, integrating third-party machine learning tools and implementing well-known as well as novel procedures. We investigated the current approaches to the problem and proposed several improvements, such as new classi cation features, separate handling of adverbial modi ers or special treatment for rare predicates. Based on our research, we designed and implemented our own semantic analysis system, consisting of predicate disambiguation and argument classi cation subtasks. We evaluated our solution using the CoNLL 2009 Shared Task English corpus.