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Traitement Automatique des Langues

1248-9433
Changement d'éditeur au 1er janvier 2007
 

 ARTICLE VOL 46/1 - 2005  - pp.71-90
TITLE
Identifying non-referential it. A machine learning approach incorporating linguistically motivated patterns

RÉSUMÉ
Dans ce travail, nous présentons un système d'apprentissage automatique qui identifie le pronom impersonnel it. Plusieurs sortes d'utilisation du pronom impersonnel it sont distinguées pour des déterminer les motifs (patterns) linguistiquement pertinents. Ces motifs sont considérés comme des traits par un système d'apprentissage automatique qui classe les occurrences du pronom it comme anaphorique ou impersonnel dans un corpus annoté avec des étiquettes morpho-syntaxiques. Le choix des motifs généraux et pertinents permet d'améliorer les résultats.


ABSTRACT
In this paper, we present a machine learning system for identifying non-referential it. Types of non-referential it are examined to determine relevant linguistic patterns. The patterns are incorporated as features in a machine learning system which performs a binary classification of it as referential or non-referential in a POS-tagged corpus. The selection of relevant, generalized patterns leads to a significant improvement in performance.


AUTEUR(S)
Adriane BOYD, Whitney GEGG-HARRISON, Donna K. BYRON

MOTS-CLÉS
pronom impersonnel it, apprentissage par les exemples.

KEYWORDS
non-referential it, memory-based learning.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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