我们描述了土耳其话语银行1.2，这是一个最新版本的话语语料库，以明确或隐式传达的话语关系，其本构单元以及宾夕法尼亚州话语bank treebank风格的感觉。我们介绍了最近添加的令牌的评估，并检查了三种通常发生的依赖模式，这些模式在一对相邻话语关系的本构单元之间存在，即共同的参数，完整的嵌入和对话语关系的部分遏制。我们提出了三个主要发现：（a）隐式传达的关系发生的频率比数据中明确传达的关系更频繁； （b）两个相邻的隐式话语关系分享一个论点比对两个相邻的显式关系更为普遍； （c）语料库中普遍存在的完全嵌入和部分围绕话语关系是普遍存在的，这可能部分是由于下属连接剂，其预先的下属子句倾向于与矩阵子句一起选择，而不是单独选择。最后，我们简要讨论了我们发现对土耳其话语解析的含义。
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尽管最近在机器学习用于自然语言处理的机器学习方面，但自然语言推论（NLI）问题仍然是挑战。为此目的，我们贡献了一个新的数据集，专注于事实现象;但是，我们的任务与其他NLI任务保持相同，即引起的征集，矛盾或中性（ECN）。 DataSet在波兰语中包含完全自然语言话语，收集2,432个动词补充对和309个独特的动词。 DataSet基于国家波兰语（NKJP）的国家语料库，是主要动词频率和其他语言特征的代表性样本（例如，内部否定的发生）。我们发现，基于变压器的基于判决的模型获得了相对良好的结果（$ \ \左右89 \％$ F1得分）。尽管使用语言特征实现了更好的结果（$ \大约91 \％$ F1得分），但这种模型需要更多人工劳动力（循环中的人类），因为专家语言学家手动制备特征。基于BERT的模型仅消耗输入句子表明，它们捕获了NLI / Factivity的大部分复杂性。现象中的复杂病例 - 例如具有权利（e）和非致命动词的案件 - 仍然是进一步研究的开放问题。
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分布语义是对含义变化和通过语料库变化的定量研究，目前是计算语言学中生产力最高的研究领域之一。近年来，大数据和可再现算法的更广泛可用性促进了其对生活语言的应用。但是，我们可以使用分布语义来研究像古希腊这样有限语料库的语言吗？这种方法能否告诉我们一些关于诸如荷马诗的语言和组成的古典研究中这种烦恼问题的信息？我们的论文将比较涉及古希腊语史诗中透射动词的公式的语义灵活性与非格式液体语料库中的类似动词短语，以检测公式中的独特变化模式。为了解决这个问题，我们提出了Agvalex，这是一种从古希腊依赖树库中自动提取的古希腊的计算价词典。词典包含有关动词及其论点的定量语料库驱动的形态，句法和词汇信息，例如对象，主体和介词短语，并且在古希腊作者的语言研究中有广泛的应用。
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本文介绍了正式和非正式波斯之间的语音，形态和句法区别，表明这两个变体具有根本差异，不能仅归因于发音差异。鉴于非正式波斯展出特殊的特征，任何在正式波斯语上培训的计算模型都不太可能转移到非正式的波斯，所以需要为这种品种创建专用的树木银行。因此，我们详细介绍了开源非正式波斯普通依赖性TreeBank的开发，这是一个在通用依赖性方案中注释的新的TreeBank。然后，我们通过在现有的正式树木银行上培训两个依赖性解析器并在域名数据上进行评估，调查非正式波斯的解析，即我们非正式树木银行的开发集。我们的结果表明，当我们穿过两个域时，解析器在跨越两个域时遇到了实质性的性能下降，因为它们面临更为不知名的令牌和结构，并且无法概括。此外，性能恶化的依赖关系最多代表了非正式变体的独特属性。这项研究的最终目标表明更广泛的影响是提供踩踏石头，以揭示语言的非正式变种的重要性，这被广泛地忽略了跨语言的自然语言处理工具。
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目前的自动COSTERED解析的工作集中在Ontonotes基准数据集上，由于其大小和一致性。然而，NLP从业者的Onototes注释方案的许多方面并不能够很好地理解，包括治疗通用NPS，Noun修饰剂，无限期的视性，预测等。这些通常会导致违反直觉的索赔，结果和系统行为。这个意见案件旨在突出努力的努力的一些问题，并提出依赖三个原则的前进方式：1。专注于语义，不是Morphosyntax;2.交叉语言概括性;3.分离身份和范围，可以解决涉及时间和模态域一致性的旧问题。
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For the past decade, temporal annotation has been sparse: only a small portion of event pairs in a text was annotated. We present NarrativeTime, the first timeline-based annotation framework that achieves full coverage of all possible TLinks. To compare with the previous SOTA in dense temporal annotation, we perform full re-annotation of TimeBankDense corpus, which shows comparable agreement with a significant increase in density. We contribute TimeBankNT corpus (with each text fully annotated by two expert annotators), extensive annotation guidelines, open-source tools for annotation and conversion to TimeML format, baseline results, as well as quantitative and qualitative analysis of inter-annotator agreement.
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方面含义是指如何提出情况的内部时间结构。这包括情况是将情况描述为状态还是事件，无论情况已经完成还是正在进行，以及是否被视为一个整体，还是关注特定阶段。这项调查概述了对词汇和语法方面进行建模以及对必要语言概念和术语的直观解释的概述。特别是，我们描述了统计，远程感，习惯性，完美和不完美的概念，以及最终性和情况类型的有影响力的清单。我们认为，由于方面是语义的关键组成部分，尤其是在以精确的方式报告情况的时间结构时，未来的NLP方法需要能够系统地处理和评估它，以实现人类水平的语言理解。
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话语关系通过明确的内容以及生产者和口译员之间的共享或隐性知识来解释的想法在话语研究和语言学中无处不在。但是，尚不清楚论证词汇语义的实际贡献。我们提出了一种计算方法来分析PDTB语料库中的对比和特许关系。我们的作品阐明了词汇语义在多大程度上有助于信号的明确和隐式话语关系，并阐明了两者中不同部分的贡献。这项研究有助于弥合语料库语言学和计算语言学之间的差距，通过根据其论点的同义词和反义词提出透明和可解释的话语关系模型。
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尽管传记在语义网络中广泛传播，但自动提取传记事件的资源和方法受到限制。这种限制减少了结构化的，可读的传记信息的数量，尤其是关于属于代表性不足的人的人的数量。我们的工作通过为生活事件的语义注释提供一组准则来挑战这一限制。该准则旨在与现有的ISO语义注释标准可互操作：ISO-TIMEML（ISO-24617-1）和SEMAF（ISO-24617-4）。通过代表不足的作家的维基百科传记的注释任务，即非西方国家，移民或属于少数民族的作者，对准则进行了测试。 4个注释者注释了1,000个句子，平均通知者协议为0.825。由此产生的语料库被映射在Ontonotes上。这样的映射允许扩展我们的语料库，表明已经存在现有资源可以用于传记事件提取任务。
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虽然高度多语言普遍依赖性（UD）项目为Clausal结构提供了广泛的指导方针以及规范名义短语内的结构，但缺乏缺乏打破模具的“恶作剧”标称现象的标准治疗。因此，即使用广泛的UD TreeBanking工作，如英语，也可以找到众多不一致的语言内部和跨越语言。本文调查英语UD Corpora证明的淘气名义表达式，并提出了主要用英语的解决方案，但这可能会为各种UD语言提供解决方案的路径。
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我们提出了带有核心注释的新语料库，俄罗斯核心语料库（Rucoco）。Rucoco的目的是获得大量注释的文本，同时保持高通道一致性。鲁科科（Rucoco）包含俄语的新闻文本，其中一部分是从头开始注释的，其余的机器生成的注释是由人类注释者完善的。我们的语料库的大小是一百万个单词，约有15万个提及。我们使语料库公开可用。
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本文介绍了对土耳其语可用于的语料库和词汇资源的全面调查。我们审查了广泛的资源，重点关注公开可用的资源。除了提供有关可用语言资源的信息外，我们还提供了一组建议，并确定可用于在土耳其语言学和自然语言处理中进行研究和建筑应用的数据中的差距。
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我们为自然主义儿童和以英文为指导的语音介绍了句法依赖性树库（Macwhinney，2000年）。我们的注释在很大程度上遵循了通用依赖项目的准则（UD（Zeman等，2022）），并详细扩展了对会话语音独有的词汇/句法结构（反对书面文本）。与现有的UD风格的口语库以及其他儿童互动的依赖性语料库相比，我们的数据集具有（大量）的大小（n tusterances = 44,744; n of单词= 233，907），并包含来自一个的语音总共有10名儿童覆盖了年龄范围（18-66个月）。使用此数据集，我们问：（1）针对书面域名量身定制的最先进的依赖解析器将如何为自发对话中的不同对话者的语音执行吗？ （2）解析器表现与孩子的发展阶段之间有什么关系？为了解决这些问题，在正在进行的工作中，我们使用基于图的基于图和过渡的解析器进行了彻底的依赖解析器评估，这些解析器具有不同的高参数化，并从三种不同类型的室外书面文本进行培训：新闻，推文和学习者：数据。
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基于变压器的语言模型最近在许多自然语言任务中取得了显着的结果。但是，通常通过利用大量培训数据来实现排行榜的性能，并且很少通过将明确的语言知识编码为神经模型。这使许多人质疑语言学对现代自然语言处理的相关性。在本文中，我介绍了几个案例研究，以说明理论语言学和神经语言模型仍然相互关联。首先，语言模型通过提供一个客观的工具来测量语义距离，这对语言学家很有用，语义距离很难使用传统方法。另一方面，语言理论通过提供框架和数据源来探究我们的语言模型，以了解语言理解的特定方面，从而有助于语言建模研究。本论文贡献了三项研究，探讨了语言模型中语法 - 听觉界面的不同方面。在论文的第一部分中，我将语言模型应用于单词类灵活性的问题。我将Mbert作为语义距离测量的来源，我提供了有利于将单词类灵活性分析为方向过程的证据。在论文的第二部分中，我提出了一种方法来测量语言模型中间层的惊奇方法。我的实验表明，包含形态句法异常的句子触发了语言模型早期的惊喜，而不是语义和常识异常。最后，在论文的第三部分中，我适应了一些心理语言学研究，以表明语言模型包含了论证结构结构的知识。总而言之，我的论文在自然语言处理，语言理论和心理语言学之间建立了新的联系，以为语言模型的解释提供新的观点。
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背景：在信息提取和自然语言处理域中，可访问的数据集对于复制和比较结果至关重要。公开可用的实施和工具可以用作基准，并促进更复杂的应用程序的开发。但是，在临床文本处理的背景下，可访问数据集的数量很少 - 现有工具的数量也很少。主要原因之一是数据的敏感性。对于非英语语言，这个问题更为明显。方法：为了解决这种情况，我们介绍了一个工作台：德国临床文本处理模型的集合。这些模型接受了德国肾脏病报告的识别语料库的培训。结果：提出的模型为内域数据提供了有希望的结果。此外，我们表明我们的模型也可以成功应用于德语的其他生物医学文本。我们的工作台公开可用，因此可以开箱即用，或转移到相关问题上。
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Raredis Corpus含有超过5,000个罕见疾病，近6,000个临床表现都是注释。此外，跨候注释协议评估表明，相对高的协议（F1措施等于实体的完全匹配标准，与关系的81.3％等于83.5％）。基于这些结果，该毒品具有高质量，假设该领域的重要步骤由于稀缺具有稀有疾病的可用语料库。这可以将门打开到进一步的NLP应用，这将促进这些罕见疾病的诊断和治疗，因此将大大提高这些患者的生活质量。
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自论证挖掘领域成立以来，在法律话语中识别，分类和分析的论点一直是研究的重要领域。但是，自然语言处理（NLP）研究人员的模型模型与法院决策中的注释论点与法律专家理解和分析法律论证的方式之间存在重大差异。尽管计算方法通常将论点简化为通用的前提和主张，但法律研究中的论点通常表现出丰富的类型，对于获得一般法律的特定案例和应用很重要。我们解决了这个问题，并做出了一些实质性的贡献，以推动该领域的前进。首先，我们在欧洲人权法院（ECHR）诉讼中为法律论点设计了新的注释计划，该计划深深植根于法律论证研究的理论和实践中。其次，我们编译和注释了373项法院判决（230万令牌和15K注释的论点跨度）的大量语料库。最后，我们训练一个论证挖掘模型，该模型胜过法律NLP领域中最先进的模型，并提供了彻底的基于专家的评估。所有数据集和源代码均可在https://github.com/trusthlt/mining-legal-arguments的开放lincenses下获得。
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情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。
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在这项研究中，我们旨在提供出于语言动机的解决方案，以解决缺乏无效词素的代表性，高生产力的衍生过程和土耳其语中的融合词素的问题，而在Boun Treebank中没有与普遍的依赖关系框架不同。为了解决这些问题，通过将某些引理并在UD框架中使用MISC（其他）选项卡来表示新的注释约定来表示派生。在基于LSTM的依赖性解析器上测试了重新注释的树库的代表性功能，并引入了船工具的更新版本。
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我们展示了第一个秋天的Ashokan Prakrit的一个语言学附带的TreeBank，这是一个中间的Indo-Aryan方言连续体，通过Ashoka Maurya的3世纪的3世纪的BCE岩石和柱状指示而证明。对于诠释，我们使用了多语种普遍依赖性（UD）形式主义，近期UD在梵语和其他印度 - 雅典语言上工作。我们触及一些有趣的语言特征，提出了注释：雷玛名称和其他名义化合物，“原始”参与者建设，以及Sandhi（语素边界的语音同化）所证明的可能的语法化。最终，我们计划完全诠释所有证明的ASHOKAN案文，以利用计算方法改善Indo-Aryan的不同历史阶段的UD覆盖范围的较大目标。
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