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Eventualità e relazioni temporali: riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi Eventualità, Temporalità, Testualità - Pavia 19, Novembre.

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1 Eventualità e relazioni temporali: riflessioni linguistiche, modelli computazionali e prototipi Eventualità, Temporalità, Testualità - Pavia 19, Novembre 2009 Tommaso Caselli

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6 Motivazioni Le entità linguistiche allinterno dei testi sono ancorate, per loro natura, al tempo. the particular conceptualization of temporality that underlies language is by no means obvious" [Steedman 1997: 897]. La comprensione e il trattamento del tempo allinterno del testo/discorso ha un ruolo importante: –per compiere delle inferenze e a ragionare sul mondo e sui suoi cambiamenti; –per migliorare la comprensione di numerosi fenomeni linguistici come la struttura del discorso e la risoluzione di anafore lessicali di tipo associativo; –per superare alcuni limiti delle applicazioni di TAL, nel nostro caso, algoritmi per Question-Answering (Open Domain e Domain Specific), Information Retrieval, Information Extraction, Summarization. Rinnovato interesse studio relazioni temporali tra gli eventi in un testo/discorso (creazione di corpora e schemi di annotazione, e.g. TimeML e TimeBank, Pustejovsky et al., 2003)

7 Sommario Ontologia Temporale - eventualità e tempo: rappresentazione, formalizzazione e connessione Relazioni temporali: definizione, contributo allinterpretazione del testo/discorso, fonti di informazione (triggers) Teorie linguistiche e approcci computazionali per il trattamento della temporalità A step forward: modello empirico per trattamento automatico della temporalità Annotare la temporalità: TimeML, ISO-TimeML, It- TimeML

8 Eventualità Eventualità: eventi e stati eventi: entità dinamiche che descrivono cambiamenti nel mondo (veri, falsi, possibili, necessari …) Stati: entità non-dinamiche che descrivono la validità di una data situazione per un periodo di tempo t Eterogeneità vs. Omogeneità (Krifka, 1989) Ogni sottoparte dellentità X NON è anche una denotazione di X Individuabili + Enumerabili Relazioni merologiche Ogni sottoparte dellentità X E ANCHE una denotazione di X

9 Eventualità Eventualità: eventi e stati eventi: entità dinamiche che descrivono cambiamenti nel mondo (veri, falsi, possibili, necessari …) Stati: entità non-dinamiche che descrivono la validità di una data situazione per un periodo di tempo t Eterogeneità vs. Omogeneità (Krifka, 1989) Eventi e Stati sono PRIMITIVI ONTOLOGICI proprietà distintive e rappresentazioni logiche autonome Evento: inizio e fine Evento (e) Stato (s)

10 Eterogeneità e proprietà merologiche [+/- telicità] (Krifka, 1989) Natural end point, quantized Marco è andato al negozio Arbitrary end point, strictly cumulative Marco corre Eterogeneità e proprietà merologiche possibilità di individuare sottoclassi di eventi [+/- durativo]: distanza tra punto iniziale e finale entità spazio-temporali N.B. NON ESISTONO EVENTI ISTANTANEI esplodere: ha punto iniziale e punto finale. Eventualità (2)

11 Eventi = struttura tripartita (Moens-Steedman, 1988; Passonneau, 1988) arbitrario = atelico naturale/obbligatorio = telico Attività di -V Eventualità (3)

12 Eventi = struttura tripartita (Moens-Steedman, 1988; Passonneau, 1988) arbitrario = atelico naturale/obbligatorio = telico Attività di -V Eventualità (3)

13 Assioma direzionalità interna del tempo: se è vero che levento e ha avuto luogo nel Passato rispetto alla mia posizione attuale t, allora è vero che per qualsiasi altra mia posizione t, e è nel Passato rispetto a t Tempo: Durata Prospettiva temporale Successione Tempo & Entità Temporali

14 Le entità temporali a livello ontologico sono considerate misure speciali del tempo (fisico!) e che possono essere associate alle eventualità (ciò che accade o vale nel mondo). ISTANTI e INTERVALLI sono PRIMITIVI ontologici Le entità temporali possono avere un inizio e una fine: definizione di intervallo aperto, chiuso, semi-aperto Intervallo proprio = intervallo chiuso, con punti iniziali e finali Tempo & Entità Temporali (2)

15 Tra i due primitivi sussistono delle relazioni esprimibili e formalizzate dal seguente predicato : Interno(t, T) Istante(t) ۸ Intervallo(T) Venerdi sera alle Caratteristica distintiva dellontologia temporale è quella avere un ordinamento interno: Prima ( T 1, T 2 ) corrisponde a una delle proprietà distintive del tempo Per ogni entità temporale T 1, T 2, se T 1 precede T 2, allora esistono due istanti t 1 e t 2, tali che t 1 è listante finale di T 1 e t 2 è listante iniziale di T 2, e t 1 precede t 2 Relazione di precedenza è: antiriflessiva asimmetrica transitiva Tempo & Entità Temporali (3)

16 La relazione di precedenza è primaria Tempo & Entità Temporali (4) Relazioni tra intevalli

17 La relazione di precedenza è primaria Tempo & Entità Temporali (4) Relazioni tra istanti

18 La relazione di precedenza è primaria Tempo & Entità Temporali (4) Relazioni tra istanti e intervalli

19 La relazione di precedenza è primaria set chiuso di relazioni in grado di formalizzare tutte le possibili relazioni temporali tra due entità; le relazioni sono transitive: questo permette di scoprire (inferire) relazioni possibili tra più entità (temporal closure); si può imporre delle restrizioni sulle relazioni possibili tra due entità. Tempo & Entità Temporali (4)

20 La relazione di precedenza è primaria set chiuso di relazioni in grado di formalizzare tutte le possibili relazioni temporali tra due entità; le relazioni sono transitive: questo permette di scoprire (inferire) relazioni possibili tra più entità (temporal closure); si può imporre delle restrizioni sulle relazioni possibili tra due entità. Tempo & Entità Temporali (4) A < B & B < C A < C

21 Connettere eventualità e tempo prima modellizzazione per lanalisi (formale) delle relazioni temporali tra le entità dellontologia temporale definizione delle eventualità in logica temporale funzioni α e ω assicurano laccessibilità dei punti iniziali e finali delle eventualità: intervalli di rappresentazione sono finiti Tempo è denso: tra 2 entità temporali è sempre possibile identificarne una terza Linearità stretta del tempo (retta) introduzione del predicato holds, meccanismo responsabile dellancoraggio temporale delle eventualità 13 relazioni temporali tra eventi durativi e tra intervalli (Allen, 1983) e 8 relazioni temporali tra eventi non-durativi ed eventi durativi e con entità temporali (evento non-durativo = assenza di punti/momenti interni) (Allen-Hayes, 1989); 5 relazioni tra istanti, 5 relazioni tra intervalli e istanti Modellizzazione: connettere eventualità e tempo

22 Relazione Temporale processo inferenziale che si attiva in base a precisi principi semantici e pragmatici NON è unimplicazione convenzionale di tipo pragmatico. Ordinamento Temporale Eventi: Teoria Relazione Temporale è il risultato della combinazione di informazioni contestuali e linguistiche: è ottenuta a partire da un input pertinente e il cui processo di decodifica è arricchito con informazioni di tipo contestuale che danno vita a un effetto cognitivo positivo, contribuendo di fatto a determinare il contenuto informativo di un enunciato o frase; è unesplicatura, che esprime explicitly communicated content [Sperber-Wilson, 2004: 260].

23 Relazioni Temporali sono stabili. Tipologia di relazioni: –tra gli eventi e le espressioni temporali (temporal anchoring of events): - Marco è partito lunedì. – tra gli eventi allinterno del discorso (temporal ordering of events): - Gruppi di punk si sono barricati [ev1] iniziando il consueto lancio [ev2] di sassi e molotov. –tra due espressioni temporali: - Quando è stata Pasqua lo scorso anno? Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (2)

24 RELAZIONI TEMPORALI: ancoraggio & ordinamento RELAZIONI TEMPORALI E LINGUA NATURALE: elementi lessicali: - SEGNALATORI; e.g. dopo, prima di, a, per, entro… elementi di sistema: - TEMPO VERBALE (tense): distinzione tra interpretazione assoluta (combinazione di E, R ed S) e nel testo (combinazione di E, R, S e A) - ASPETTO: - ASPETTO GRAMMATICALE (viewpoint) - ASPETTO LESSICALE elementi pragmatici: - STRUTTURA DEL DISCORSO - CONOSCENZE DEL MONDO Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (3)

25 RELAZIONI TEMPORALI: ancoraggio & ordinamento RELAZIONI TEMPORALI E LINGUA NATURALE: elementi lessicali: - SEGNALATORI; e.g. dopo, prima di, a, per, entro… elementi di sistema: - TEMPO VERBALE (tense): distinzione tra interpretazione assoluta (combinazione di E, R ed S) e nel testo (combinazione di E, R, S e A) - ASPETTO: - ASPETTO GRAMMATICALE (viewpoint) - ASPETTO LESSICALE elementi pragmatici: - STRUTTURA DEL DISCORSO - CONOSCENZE DEL MONDO Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (3)

26 Ordinamento temporale eventi in un testo: a.I quattro sono stati riconosciuti colpevoli[e1] di aver preparato[e2] ed eseguito[e3] l' attentato che il 26 febbraio del 1993 fece esplodere[e4] una potentissima carica di esplosivo nel garage dei più alti grattacieli di New York. Anafora Temporale (Partee, 1984): tempi verbali hanno valore anaforico rispetto a un momento di riferimento (M.R.) precedente; le relazioni tra i vari momenti di riferimento sono responsabili dellordinamento temporale eventi Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (4)

27 Ordinamento temporale eventi in un testo: a.I quattro sono stati riconosciuti colpevoli[e1] di aver eseguito[e3] e preparato[e2] l' attentato che il 26 febbraio del 1993 fece esplodere[e4] una potentissima carica di esplosivo nel garage dei più alti grattacieli di New York. Limite Anafora Temporale: troppo affidamento su informazioni di tipo esclusivamente linguistico; Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (4)

28 Numerosi lavori hanno cercato di mettere in luce quali risorse o fonti di informazione sono attive quando inferiamo lordinamento temporale degli eventi, includendo: avverbi temporali; tempo verbale; aspetto; azionalità; Assenza di un quadro completo sullinterazione tra questi elementi principi discorsivi (struttura del discorso e relazioni retoriche); convenzioni pragmatiche; conoscenze comuni condivise. Punti fermi: valore referenziale del tempo verbale; i tempi verbali sono fonte di informazione primaria per il riconoscimento delle relazioni temporali; contributo dellinformazione contestuale; relazioni temporali sono inferenze prodotte dal parlante nel processo di incrementale di comprensione del discorso. Ordinamento Temporale Eventi: Teoria (5)

29 Il Modello Computazionale – Dati empirici 2 esperimenti: - Esperimento 1: 29 soggetti (nessuno con conoscenze di linguistica); 52 coppie di frasi (33 estratte da un corpus + 19 variate) situazione sperimentale altamente controllata - Esperimento 2: 6 soggetti (studenti universitari in linguistica); 33 coppie di frasi; situazione sperimentale parzialmente controllata TASK: - identificare la relazione temporale tra 2 eventi (verbali) messi in evidenza; 5 relazioni predefinite: PRECEDENZA, SUCCESSIONE, SIMULTANEITA, SOVRAPPOSIZIONE (overlap), NESSUNA RELAZIONE - identificare la fonte di informazione ritenuta più saliente (responsabile del riconoscimento della relazione temporale); diversa granularità in base al background dei soggetti

30 Il Modello Computazionale – Dati empirici 2 esperimenti: - Esperimento 1: 29 soggetti (nessuno con conoscenze di linguistica); 52 coppie di frasi (33 estratte da un corpus + 19 variate) situazione sperimentale altamente controllata - Esperimento 2: 6 soggetti (studenti universitari in linguistica); 33 coppie di frasi; situazione sperimentale parzialmente controllata TASK: - identificare la relazione temporale tra 2 eventi (verbali) messi in evidenza; 5 relazioni predefinite: PRECEDENZA, SUCCESSIONE, SIMULTANEITA, SOVRAPPOSIZIONE (overlap), NESSUNA RELAZIONE - identificare la fonte di informazione ritenuta più saliente (responsabile del riconoscimento della relazione temporale); diversa granularità in base al background dei soggetti ESPERIMENTO 1: TEMPO VERBALE ESPRESSIONI DI TEMPO NON SPECIFICATO

31 Il Modello Computazionale – Dati empirici 2 esperimenti: - Esperimento 1: 29 soggetti (nessuno con conoscenze di linguistica); 52 coppie di frasi (33 estratte da un corpus + 19 variate) situazione sperimentale altamente controllata - Esperimento 2: 6 soggetti (studenti universitari in linguistica); 33 coppie di frasi; situazione sperimentale parzialmente controllata TASK: - identificare la relazione temporale tra 2 eventi (verbali) messi in evidenza; 5 relazioni predefinite: PRECEDENZA, SUCCESSIONE, SIMULTANEITA, SOVRAPPOSIZIONE (overlap), NESSUNA RELAZIONE - identificare la fonte di informazione ritenuta più saliente (responsabile del riconoscimento della relazione temporale); diversa granularità in base al background dei soggetti ESPERIMENTO 2: TEMPO VERBALE ESPRESSIONI DI TEMPO SEGNALATORI ASPETTO (viewpoint) SEMANTICA (aspetto lessicale + conoscenze del mondo) NON SPECIFICATO

32 I dati empirici hanno messo in evidenza: un aumento dellaccordo con: espressioni di tempo (K = 0.69) cambiamenti di tempo verbale forte (K = 0.80; K = 0.70) segnalatori (K = 0.73) uso di relazioni temporali a grana grossa, ottenute in base alla definizione di vicinanza concettuale (K = 0.25; K 0.36 vs. K = 0.65) linversione dellordine di presentazione degli eventi non ha influenze sullaccordo e sul tipo di relazioni temporali, a meno che non esistano relazioni logiche tra gli eventi o siano presenti elementi altamente coesivi (anafore lessicale associative) in posizioni inaspettate il riconoscimento di una struttura discorsiva è essenziale per riconoscere lesistenza di una relazione temporale RICONOSCIMENTO RELAZIONI TEMPORALI: 0.49 < K < 0.58 Il Modello Computazionale – Dati empirici (2)

33 POLISEMIA TEMPORALE Prec.Succ.Sovrap.Simult.Nessuna relazion e Passato Composto – Passato Composto 45.01%21.70%7.52%25.66%54.44% Passato Composto – Trapassato I 6.55%89.67%1.79% 3.33% Trapassato I – Passato Composto 100%0% Passato Composto – Imperfetto 3.94%47.13%32.82%15.35%24.44% Imperfetto – Passato Composto 7.32%1.47%84.34%7.9%6.67% Imperfetto – Imperfetto 7.14%10.71%28.58%53.57%1.11% Passato Composto – Presente_passivo 41.36%34.54%3.63%20%10% ESPERIMENTO 1 Il Modello Computazionale – Dati empirici (3)

34 POLISEMIA TEMPORALEESPERIMENTO 2 Prec.Succ.Sovrap.Simult.Nessuna relazione Passato Composto – Passato Composto 56.67%8.33%21.67% 66.67% Passato Composto – Trapassato I 24.14%72.41%0% Trapassato I – Passato Composto 100%0% Passato Composto – Imperfetto 3.33%26.67%33.33%36.67%33.33% Imperfetto – Imperfetto 0% 33.33%66.67%0% Passato Composto – Presente_passivo 50%33.33%16.67%0% Passato Composto – Futuro Semplice 100%0% Futuro Semplice – Passato Composto 0100%0% Il Modello Computazionale – Dati empirici (3)

35 SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E ORDINE APPLICAZIONE ESPERIMENTO 1 Il Modello Computazionale – Dati empirici (4)

36 SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E ORDINE APPLICAZIONE ESPERIMENTO 1 ESPERIMENTO 2 Il Modello Computazionale – Dati empirici (4)

37 SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E ORDINE APPLICAZIONE ESPERIMENTO 2

38 SALIENZA FONTI INFORMAZIONE E ORDINE APPLICAZIONE - Espressioni di tempo, quando localizzano gli eventi, sono più salienti del tempo verbale - Il tempo verbale è più saliente solo in presenza di sequenze con tempi verbali diversi semantica temporale dei tempi verbali, e assenza di informazioni più specifiche - Aspetto più saliente in sequenze che coinvolgono limperfetto - Semantica: più saliente solo in sequenze con stesso tempo verbale diversa tipologia di eventualità (evento - stato) ASPETTO LESSICALE stessa tipologia di eventualità (evento - evento) FATTORI PRAGMATICI E CONOSCENZE DEL MONDO Il Modello Computazionale – Dati empirici (5)

39 - DIVERSA SALIENZA INFORMATIVA VARIE FONTI - restrizioni su autonomina delle varie fonti di informazione il riconoscimento di relazioni temporali: -TEMPO VERBALE: fonte primaria; autonomo se sequenze temporali diverse; - ESPRESSIONI TEMPORALI: localizzatori ed essenziale se in relazione tra di loro - SEGNALATORI: se impliciti, informazione ancillare; se espliciti, essenziali - ASPETTO (viewpoint e aspetto lessicale): essenziali se gli eventi hanno informazioni diverse - FORMULA ORDINE SALIENZA: CONOSCENZA DEL MONDO (SEGNALATORI IMPLICITI TEMPO ASPETTO ASPETTO LESSICALE ESPRESSIONI TEMPORALI SEGNALATORI ESPLICITI) Il Modello Computazionale – Dati empirici (6)

40 Il Modello Computazionale – Architettura

41 Il Modello Computazionale – Architettura (2) - MODELLO BASATO SUI DATI EMPIRICI struttura del modello rispecchia la scala di salienza delle fonti di informazione - attivazione dei componenti responsabili del riconoscimento delle relazioni tra eventi basata su restrizioni e preferenze (componente per il tempo verbale modulo 3) - VARIABILITA DELLA GRANULARITA DELLE RELAZIONI TEMPORALI in base alle informazioni presenti nel testo/discorso e alla realizzazione delle eventualità - modello e funzionamento sono indipendenti da lingua specifica - composizione modulare garantisce sempre un output

42 MUC7 (1998) TIMEX (2000) ACL WS on Temporal and Spatial Information Processing (2001) Setzers Ph.D. Dissertation (2001) TIDES: TIMEX2 v.1.01 –valutazione in ACE, (2001) TERQAS: TimeML v.1.0 (2001) LREC WS on Annotation Standards for Temporal Information in Natural Language (2002) TimeML and DAML-Time (2003) TERN evaluation (2004) TimeML v (2006) ISO-TimeML – SemAf ( ongoing) It-TimeML v. 1.0 (2008) Annotare la temporalità – schemi di annotazione

43 TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita linformazione temporale allinterno di un testo/discorso. Vantaggi: separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi; è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che levent ordering Adattamento per lItaliano It-TimeML (Caselli, 2008) Annotare la temporalità – TimeML, ISO- TimeML, It-TimeML

44 TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita linformazione temporale allinterno di un testo/discorso. Vantaggi: separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi; è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che levent ordering Adattamento per lItaliano It-TimeML (Caselli, 2008) Modifiche per lestensione dei tags EVENT e TIMEX3 Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare: introduzione del valore IMPERFECT; uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per laoristo Introduzione dellattributo MOOD, per il trattamento del condizionale e del congiuntivo, e V_FORM, per dar conto delle diverse forme verbali Mappatura delle classi di eventi con i tipi semantici di PARLE/SIMPLE/CLIPS: miglioramento riconoscimento di eventi e loro classificazione; introduzione di un layer semantico di informazione per rappresentazione dellevent structure Annotare la temporalità – TimeML, ISO- TimeML, It-TimeML

45 TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita linformazione temporale allinterno di un testo/discorso. Vantaggi: separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi; è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che levent ordering Adattamento per lItaliano It-TimeML (Caselli, 2008) Modifiche per lestensione dei tags EVENT e TIMEX3 Annotare la temporalità – TimeML, ISO- TimeML, It-TimeML

46 TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita linformazione temporale allinterno di un testo/discorso. Vantaggi: separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi; è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che levent ordering Adattamento per lItaliano It-TimeML (Caselli, 2008) Modifiche per lestensione dei tags EVENT e TIMEX3 Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare: introduzione del valore IMPERFECT; uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per laoristo Annotare la temporalità – TimeML, ISO- TimeML, It-TimeML

47 TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita linformazione temporale allinterno di un testo/discorso. Vantaggi: separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi; è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che levent ordering Adattamento per lItaliano It-TimeML (Caselli, 2008) Modifiche per lestensione dei tags EVENT e TIMEX3 Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare: introduzione del valore IMPERFECT; uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per laoristo Introduzione dellattributo MOOD, per il trattamento del condizionale e del congiuntivo, e V_FORM, per dar conto delle diverse forme verbali Annotare la temporalità – TimeML, ISO- TimeML, It-TimeML

48 TimeML & ISO-TimeML sono due linguaggi di annotazione in grado di rendere esplicita linformazione temporale allinterno di un testo/discorso. Vantaggi: separazione netta per la rappresentazione di eventi e di espressioni temporali, proponendo metodi di classificazione indipendenti dalla lingua in analisi; è in grado di rappresentare sia il temporal anchoring che levent ordering Adattamento per lItaliano It-TimeML (Caselli, 2008) Modifiche per lestensione dei tags EVENT e TIMEX3 Adattamento dei valori per gli attributi TENSE e ASPECT; in particolare: introduzione del valore IMPERFECT; uso del valore PERFECTIVE sia per il compiuto che per laoristo Introduzione dellattributo MOOD, per il trattamento del condizionale e del congiuntivo, e V_FORM, per dar conto delle diverse forme verbali Mappatura delle classi di eventi con i tipi semantici di PARLE/SIMPLE/CLIPS: miglioramento riconoscimento di eventi e loro classificazione; introduzione di un layer semantico di informazione per rappresentazione dellevent structure Annotare la temporalità – TimeML, ISO- TimeML, It-TimeML

49 Corpus dell Italian TimeBank 149 articoli di quotidiano (Italian TreeBank and PAROLE) tokens comparabile per contenuto e dimensioni alla TimeBank (Pustejovsky et al. 2003) 5 annotatori – tirocinanti C.L. Informatica Umanistica 2 giudici – annotatori esperti Sviluppo di PROCEDURE per lannotazione Annotare la temporalità – verso lItalian TimeBank

50 so far… Annotazione eventi (estensione) K = 0.83 Annotazione espressioni di tempo (estensione) K = 0.97 Annotazione segnalatori K = 0.89 Creazione data set per TempEval 2010 ( tokens) Annotare la temporalità – verso lItalian TimeBank (2)

51 Bibliografia Allen, J Mainatinig knowledge about intervals. Communications of ACM, 26(11), Allen, J. & Hayes, P Moments and points in an interval-based temporal logic. Computational Intelligence, 5(3), Bertinetto, P.M Tempo, Aspetto e Azione nel verbo italiano. Il sistema dellindicativo. Accademia della Crusca, Firenze Caselli, T Basi cognitive per lordinamento temporale degli eventi. In V. Cardella, D. Bruni (edt), Cervello, linguaggio e società. Atti del convegno CODISCO 2008, Squlibri, Roma, Freska, C Temporal reasoning based on semi-intevals. Artificial Intelligence, 54, Hobbs, J. & Pan, F An ontology of time in the semantic web. ACM Transaction on Asian Language Information Processing, 3(1), Krifka, M Nominal reference, temporal constitution and quantification in event semantics. In R. Bartsch, J. Van Benthem and P. van Emde Boas (eds), Semantics and Contextual Expressions, Dordrecht:Foris. Pustejovsky, J., Knippen, R., Littman, J & Saurì, R TimeML: Robust specification of event and temporal expressions in text. Fifth International Workshop on Computational Semantics – IWCS-5 Steedman, M Temporality. In J. Van Benthem and A. ter Meulen (eds), Handbook of Logic and Language, Elsevier Science, ISO Language Resource Management, TimeML, Riferimenti internet


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