Dissertations / Theses on the topic 'Lexical structure'

Thesis (Ph. D.) -- University of Maryland, College Park, 2006.<br>Thesis research directed by: Linguistics. Title from t.p. of PDF. Includes bibliographical references. Published by UMI Dissertation Services, Ann Arbor, Mich. Also available in paper.

La información de clase semántica de los nombres es fundamental para una amplia variedad de tareas del procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la traducción automática, la discriminación de referentes en tareas como la detección y el seguimiento de eventos, la búsqueda de respuestas, el reconocimiento y la clasificación de nombres de entidades, la construcción y ampliación automática de ontologías, la inferencia textual, etc. Una aproximación para resolver la construcción y el mantenimiento de los léxicos de gran cobertura que alimentan los sistemas de PNL, una tarea muy costosa y lenta, es la adquisición automática de información léxica, que consiste en la inducción de una clase semántica relacionada con una palabra en concreto a partir de datos de su distribución obtenidos de un corpus. Precisamente, por esta razón, se espera que la investigación actual sobre los métodos para la producción automática de léxicos de alta calidad, con gran cantidad de información y con anotación de clase como el trabajo que aquí presentamos, tenga un gran impacto en el rendimiento de la mayoría de las aplicaciones de PNL. En esta tesis, tratamos la adquisición automática de información léxica como un problema de clasificación. Con este propósito, adoptamos métodos de aprendizaje automático para generar un modelo que represente los datos de distribución vectorial que, basados en ejemplos conocidos, permitan hacer predicciones de otras palabras desconocidas. Las principales preguntas de investigación que planteamos en esta tesis son: (i) si los datos de corpus proporcionan suficiente información para construir representaciones de palabras de forma eficiente y que resulten en decisiones de clasificación precisas y sólidas, y (ii) si la adquisición automática puede gestionar, también, los nombres polisémicos. Para hacer frente a estos problemas, realizamos una serie de validaciones empíricas sobre nombres en inglés. Nuestros resultados confirman que la información obtenida a partir de la distribución de los datos de corpus es suficiente para adquirir automáticamente clases semánticas, como lo demuestra un valor-F global promedio de 0,80 aproximadamente utilizando varios modelos de recuento de contextos y en datos de corpus de distintos tamaños. No obstante, tanto el estado de la cuestión como los experimentos que realizamos destacaron una serie de retos para este tipo de modelos, que son reducir la escasez de datos del vector y dar cuenta de la polisemia nominal en las representaciones distribucionales de las palabras. En este contexto, los modelos de word embedding (WE) mantienen la “semántica” subyacente en las ocurrencias de un nombre en los datos de corpus asignándole un vector. Con esta elección, hemos sido capaces de superar el problema de la escasez de datos, como lo demuestra un valor-F general promedio de 0,91 para las clases semánticas de nombres de sentido único, a través de una combinación de la reducción de la dimensionalidad y de números reales. Además, las representaciones de WE obtuvieron un rendimiento superior en la gestión de las ocurrencias asimétricas de cada sentido de los nombres de tipo complejo polisémicos regulares en datos de corpus. Como resultado, hemos podido clasificar directamente esos nombres en su propia clase semántica con un valor-F global promedio de 0,85. La principal aportación de esta tesis consiste en una validación empírica de diferentes representaciones de distribución utilizadas para la clasificación semántica de nombres junto con una posterior expansión del trabajo anterior, lo que se traduce en recursos léxicos y conjuntos de datos innovadores que están disponibles de forma gratuita para su descarga y uso.<br>La información de clase semántica de los nombres es fundamental para una amplia variedad de tareas del procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la traducción automática, la discriminación de referentes en tareas como la detección y el seguimiento de eventos, la búsqueda de respuestas, el reconocimiento y la clasificación de nombres de entidades, la construcción y ampliación automática de ontologías, la inferencia textual, etc. Una aproximación para resolver la construcción y el mantenimiento de los léxicos de gran cobertura que alimentan los sistemas de PNL, una tarea muy costosa y lenta, es la adquisición automática de información léxica, que consiste en la inducción de una clase semántica relacionada con una palabra en concreto a partir de datos de su distribución obtenidos de un corpus. Precisamente, por esta razón, se espera que la investigación actual sobre los métodos para la producción automática de léxicos de alta calidad, con gran cantidad de información y con anotación de clase como el trabajo que aquí presentamos, tenga un gran impacto en el rendimiento de la mayoría de las aplicaciones de PNL. En esta tesis, tratamos la adquisición automática de información léxica como un problema de clasificación. Con este propósito, adoptamos métodos de aprendizaje automático para generar un modelo que represente los datos de distribución vectorial que, basados en ejemplos conocidos, permitan hacer predicciones de otras palabras desconocidas. Las principales preguntas de investigación que planteamos en esta tesis son: (i) si los datos de corpus proporcionan suficiente información para construir representaciones de palabras de forma eficiente y que resulten en decisiones de clasificación precisas y sólidas, y (ii) si la adquisición automática puede gestionar, también, los nombres polisémicos. Para hacer frente a estos problemas, realizamos una serie de validaciones empíricas sobre nombres en inglés. Nuestros resultados confirman que la información obtenida a partir de la distribución de los datos de corpus es suficiente para adquirir automáticamente clases semánticas, como lo demuestra un valor-F global promedio de 0,80 aproximadamente utilizando varios modelos de recuento de contextos y en datos de corpus de distintos tamaños. No obstante, tanto el estado de la cuestión como los experimentos que realizamos destacaron una serie de retos para este tipo de modelos, que son reducir la escasez de datos del vector y dar cuenta de la polisemia nominal en las representaciones distribucionales de las palabras. En este contexto, los modelos de word embedding (WE) mantienen la “semántica” subyacente en las ocurrencias de un nombre en los datos de corpus asignándole un vector. Con esta elección, hemos sido capaces de superar el problema de la escasez de datos, como lo demuestra un valor-F general promedio de 0,91 para las clases semánticas de nombres de sentido único, a través de una combinación de la reducción de la dimensionalidad y de números reales. Además, las representaciones de WE obtuvieron un rendimiento superior en la gestión de las ocurrencias asimétricas de cada sentido de los nombres de tipo complejo polisémicos regulares en datos de corpus. Como resultado, hemos podido clasificar directamente esos nombres en su propia clase semántica con un valor-F global promedio de 0,85. La principal aportación de esta tesis consiste en una validación empírica de diferentes representaciones de distribución utilizadas para la clasificación semántica de nombres junto con una posterior expansión del trabajo anterior, lo que se traduce en recursos léxicos y conjuntos de datos innovadores que están disponibles de forma gratuita para su descarga y uso.<br>Lexical semantic class information for nouns is critical for a broad variety of Natural Language Processing (NLP) tasks including, but not limited to, machine translation, discrimination of referents in tasks such as event detection and tracking, question answering, named entity recognition and classification, automatic construction and extension of ontologies, textual inference, etc. One approach to solve the costly and time-consuming manual construction and maintenance of large-coverage lexica to feed NLP systems is the Automatic Acquisition of Lexical Information, which involves the induction of a semantic class related to a particular word from distributional data gathered within a corpus. This is precisely why current research on methods for the automatic production of high- quality information-rich class-annotated lexica, such as the work presented here, is expected to have a high impact on the performance of most NLP applications. In this thesis, we address the automatic acquisition of lexical information as a classification problem. For this reason, we adopt machine learning methods to generate a model representing vectorial distributional data which, grounded on known examples, allows for the predictions of other unknown words. The main research questions we investigate in this thesis are: (i) whether corpus data provides sufficient distributional information to build efficient word representations that result in accurate and robust classification decisions and (ii) whether automatic acquisition can handle also polysemous nouns. To tackle these problems, we conducted a number of empirical validations on English nouns. Our results confirmed that the distributional information obtained from corpus data is indeed sufficient to automatically acquire lexical semantic classes, demonstrated by an average overall F1-Score of almost 0.80 using diverse count-context models and on different sized corpus data. Nonetheless, both the State of the Art and the experiments we conducted highlighted a number of challenges of this type of model such as reducing vector sparsity and accounting for nominal polysemy in distributional word representations. In this context, Word Embeddings (WE) models maintain the “semantics” underlying the occurrences of a noun in corpus data by mapping it to a feature vector. With this choice, we were able to overcome the sparse data problem, demonstrated by an average overall F1-Score of 0.91 for single-sense lexical semantic noun classes, through a combination of reduced dimensionality and “real” numbers. In addition, the WE representations obtained a higher performance in handling the asymmetrical occurrences of each sense of regular polysemous complex-type nouns in corpus data. As a result, we were able to directly classify such nouns into their own lexical-semantic class with an average overall F1-Score of 0.85. The main contribution of this dissertation consists of an empirical validation of different distributional representations used for nominal lexical semantic classification along with a subsequent expansion of previous work, which results in novel lexical resources and data sets that have been made freely available for download and use.

This thesis presents a descriptive empirical study of deverbal nominalizations. Very often what can be expressed by means of a deverbal noun can also be expressed by means of a verbal construction and vice-versa. Deverbal nouns are hybrid categories that have a mixture of verbal and nominal features. These nouns can denote either the action named by the base verb, being, in this case, a paraphrase of a verbal construction, or the result of that action. If nouns denoting processes are closer to verbs, nouns denoting a result, that is, a concrete or an abstract entity resulting from the action, are closer to nouns. Both result and event nouns inherit the argument structure of the base verb. These analyses of the lexical denotation of deverbal nouns and their argument structure are two of the main aims of this thesis. The third goal is the descriptive and comparative study of translation mismatches between Russian and Spanish deverbal noun constructions. The thesis is structured in the following way in order to cover these three points. In the first chapter, we present a brief introduction of the whole thesis, we highlight the main goals and motivations for carrying out this threefold study. In the second chapter, we describe the linguistic resources used in the development of this project. We first introduce the monolingual and bilingual corpora, and then, the lexicons. In the third chapter, we discuss the relationship between the morphological and lexical aspects of the base verb and the lexical denotation of the deverbal noun. We also study other factors that may influence the lexical denotation of the deverbal noun. In the fourth chapter, we present the study of the argument structure of deverbal nouns focusing on the type of constituent that can be an argument, how the arguments are realized and their possible combinations, which ends in the obtention of the more freqüent syntactico-semantic patterns. In chapter five, we present the descriptive and comparative study of translation mismatches of deverbal nouns between Russian and Spanish. We provide our classification of the translation mismatches depending on the interrelation and number of linguistic changes (morphologic, syntactic, semantic and pragmatic) involved. Finally, in the last chapter we present our conclusions and ideas for further research.<br>Aquesta tesi presenta un estudi descriptiu empíric sobre les nominalitzacions deverbals del rus. Molt sovint, allò que es pot expressar a través d’un nom deverbal es pot expressar també a través d’una construcció verbal. Els noms deverbals són categories mixtes que barregen trets verbals amb trets nominals. Aquests noms poden expressar l’acció denotada pel verb base, en aquest cas es poden considerar paràfrasis d’una construcció verbal, o bé el resultat de l’acció. Així doncs, els noms deverbals que denoten l’acció del verb estan més a prop del verb, mentre que els noms deverbals que denoten el resultat de l’acció, és a dir, una entitat concreta o abstracta, estan més a prop del nom. Partim de la hipòtesi que ambdós tipus de nom hereten l’estructura argumental del verb base. Aquestes dues anàlisis, és a dir, l’estudi de la denotació lèxica del nom deverbal i de l’estructura argumental dels noms deverbals són dos dels tres objectius principals de la tesi. El tercer objectiu és l’estudi descriptiu i comparatiu dels desajustos de traducció entre les construccions amb noms deverbals en rus i castellà. La tesi s’estructura de la manera següent: En el primer capítol, presentem una breu introducció a la tesi on descrivim els objectius i les motivacions principals d’aquest estudi. En el segon capítol, es descriuen els recursos lingüístics que hem utilitzat en el transcurs del treball. Primer, introduïm els corpora monolingües i bilingües i, finalment, els lexicons. En el tercer capítol, analitzem la relació entre l’aspecte morfològic i lèxic del verb base. També estudiem altres factors que poden influir en la denotació lèxica del nom deverbal. En el quart capítol, presentem l’estudi de l’estructura argumental dels noms deverbals centrant-nos en el tipus de constituent que pot ser argumental, com es realitzen els arguments i les seves possibles combinacions. D’aquesta anàlisi, en resulta l’obtenció dels patrons sintàctico-semàntics dels noms deverbals més freqüents. En el cinquè capítol, presentem l’estudi descriptiu i comparatiu dels desajustos de traducció entre el rus i el castellà. En aquest capítol proposem una classificació de desajustos de traducció en funció de la interrelació i el nombre de canvis lingüístics (morfològics, sintàctics, semàntics i pragmàtics). Finalment, en el darrer capítol presentem les nostres conclusions i idees per a una futura recerca.