利用无监督学习技术分析动词序列的结构
计算与语言
2007-10-15 v1 人工智能
机器学习
摘要
数据挖掘允许探索现象序列，而人们通常倾向于关注孤立的现象或两个现象之间的关系。它为句子、文本、对话和语音结构的理论分析和探索提供了宝贵的工具。我们在此报告了尝试将其用于检查法语道路交通事故描述中动词序列的结果。该分析源于一种原始的无监督训练方法，能够发现序列数据的结构。分析器的输入仅由句子中出现的动词组成。它提供了将两个连续动词之间的链接分类为四个不同簇的方法，从而实现了文本分割。我们通过对独立语义标注应用统计分析，给出了对这些簇的解释。
引用
@article{arxiv.0710.2446,
title = {The structure of verbal sequences analyzed with unsupervised learning techniques},
author = {Catherine Recanati and Nicoleta Rogovschi and Younès Bennani},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.2446},
year = {2007}
}