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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Análisis de autorías institucional

Batiukova Belotserkovskaya, OlgaAutor o Coautor

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20 de octubre de 2020
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Artículo
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Annotation of Compositional Operations with GLML

Publicado en:COMPUTING MEANING, VOL 4. 47 217-234 - 2014-01-01 47(), DOI: 10.1007/978-94-007-7284-7_12

Autores: Pustejovsky, James; Rumshisky, Anna; Batiukova, Olga; Moszkowicz, Jessica L

Afiliaciones

Autonomous Univ Madrid, Dept Spanish Philol, E-28049 Madrid, Spain - Autor o Coautor
Brandeis Univ, Dept Comp Sci, Waltham, MA 02454 USA - Autor o Coautor
MIT, Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA 02139 USA - Autor o Coautor
MIT, Cambridge, MA 02139 USA - Autor o Coautor
Univ Massachusetts, Dept Comp Sci, Lowell, MA 01854 USA - Autor o Coautor
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Resumen

In this paper, we introduce a methodology for annotating compositional operations in natural language text and describe the Generative Lexicon Mark-up Language (GLML), a mark-up language inspired by the Generative Lexicon model, for identifying such relations. While most annotation systems capture surface relationships, GLML captures the compositional history of the argument selection relative to the predicate. We provide a brief overview of GL before moving on to our proposed methodology for annotating with GLML. There are three main tasks described in the paper. The first one is based on atomic semantic types and the other two exploit more fine-grained meaning parameters encoded in the Qualia Structure roles: (i) Argument Selection and Coercion Annotation for the SemEval-2010 competition; (ii) Qualia Selection in modification constructions; (iii) Type selection in modification constructions and verb-noun combinations involving dot objects. We explain what each task comprises and include the XML format for annotated sample sentences. We show that by identifying and subsequently annotating the typing and subtyping shifts in these constructions, we gain an insight into the workings of the general mechanisms of composition.

Palabras clave

Quality education

Indicios de calidad

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-08-02:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 1 (PlumX).
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 4 - Quality Education, con una probabilidad del 78% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: United States of America.