罗马尼亚语名词复合词的人工与自动释义

确定诸如“shoe sale”和“fire sale”等名词复合词的预期且依赖上下文的含义，仍是 NLP 领域的一项挑战。以往工作依赖于捕捉复合词成员间不同含义的语义关系清单。着眼于形态句法与其英语对应词不同的罗马尼亚语复合词，我们提出了一组新的关系，并用人工标注员和神经网络分类器对其进行了测试。结果表明，即使在人工一致率较低的情况下，网络的预测与人类判断仍保持一致。无论结构差异如何，一致性与所选关系的频率相关。然而，最常被选中的关系并不在十六种已标注的语义关系之内，表明需要更好的关系清单。