Lexical-semantic relationships between words are key information for many NLP tasks, which require this knowledge in the form of lexical resources. This thesis addresses the acquisition of lexical-semantic relation instances. State of the art systems rely on word pair representations based on patterns of contexts where two related words co-occur to detect their relation. This approach is hindered by data sparsity: even when mining very large corpora, not every semantically related word pair co-occurs or not frequently enough.
In this work, we investigate novel representations to predict if two words hold a lexical-semantic relation. Our intuition was that these representations should contain information about word co-occurrences combined with information about the meaning of words involved in the relation. These two sources of information have to be the basis of a generalization strategy to be able to provide information even for words that do not co-occur. / Les relacions lexicosemàntiques entre paraules són una informació clau per a moltes tasques del PLN, què requereixen aquest coneixement en forma de recursos lingüístics. Aquesta tesi tracta l’adquisició d'instàncies lexicosemàntiques. Els sistemes actuals utilitzen representacions basades en patrons dels contextos en què dues paraules coocorren per detectar la relació que s'hi estableix. Aquest enfocament s'enfronta a problemes de falta d’informació: fins i tot en el cas de treballar amb corpus de grans dimensions, hi haurà parells de paraules relacionades que no coocorreran, o no ho faran amb la freqüència necessària. Per tant, el nostre objectiu principal ha estat proposar noves representacions per predir si dues paraules estableixen una relació lexicosemàntica.
La intuïció era que aquestes representacions noves havien de contenir informació sobre patrons dels contextos, combinada amb informació sobre el significat de les paraules implicades en la relació. Aquestes dues fonts d'informació havien de ser la base d'una estratègia de generalització que oferís informació fins i tot quan les dues paraules no coocorrien.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UPF/oai:www.tdx.cat:10803/374234 |
| Date | 01 February 2016 |
| Creators | Necşulescu, Silvia |
| Contributors | Bel Rafecas, Núria,, Universitat Pompeu Fabra. Departament de Traducció i Ciències del llenguatge |
| Publisher | Universitat Pompeu Fabra |
| Source Sets | Universitat Pompeu Fabra |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | 147 p., application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs., info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds