프레임 네트워크
FrameNet |
| 프레임 네트워크 | |
|---|---|
| 미션 스테이트먼트 | 프레임 시멘틱스라고 불리는 의미 이론에 기초한 사전 데이터베이스 구축. |
| 광고? | 아니요(무료 다운로드 가능) |
| 프로젝트 종류 | 어휘 데이터베이스(프레임, 프레임 요소(FE), 어휘 단위(LU), 예제 문장 및 프레임 관계 포함) |
| 위치 | 캘리포니아 버클리 국제 컴퓨터 과학 연구소 |
| 주인 | Collin Baker(현 프로젝트 매니저) |
| 설립자 | 찰스 J. 필모어 |
| 설립된 | 전( |
| 웹 사이트 | framenet |
FrameNet은 캘리포니아 버클리 소재 ICSI(International Computer Science Institute)에 기반을 둔 연구 및 자원 개발 프로젝트로, 프레임 의미론이라고 불리는 의미론에 기초한 전자 자원을 생산해 왔습니다.프레임넷이 분석한 데이터를 보면 존이 메리에게 차를 팔았다는 문장은 근본적으로 메리가 존으로부터 차를 산 것과 같은 기본적인 상황(의미적 틀)을 다른 관점에서 묘사하고 있음을 알 수 있다.시멘틱 프레임은 이벤트, 관계 또는 객체를 참가자와 함께 설명하는 개념 구조입니다.FrameNet 어휘 데이터베이스는 1,200개가 넘는 의미 프레임, 13,000개의 어휘 단위(의미가 있는 단어의 쌍, 여러 개의 어휘 단위로 표현됨) 및 202,000개의 예제 문장을 포함합니다.FrameNet의 이론적 기반이 되는 프레임 의미론을 개발한 Charles J. Fillmore는 1997년 이 프로젝트를 설립하여 2014년 사망할 때까지 그 노력을 계속하였다.Frame Symantic 이론과 FrameNet은 언어학 및 자연어 처리에 영향을 미쳐 왔으며, 이 과정에서 자동 의미 역할 라벨링 작업이 이루어졌습니다.
개념
프레임
프레임은 다양한 참가자, 소품 및 기타 개념적 역할과 관련된 상황을 개략적으로 표현한 것입니다.프레임명의 예는 다음과 같습니다.Being_born그리고.Locative_relationFrameNet 의 프레임에는, 그 프레임이 나타내는 것(프레임 정의), 관련하는 프레임 요소, 어휘 단위, 예문, 및 프레임과 프레임의 관계에 관한 텍스트가 포함되어 있습니다.
프레임 요소
프레임 요소(FE)는 문장의 의미 구조에 추가 정보를 제공합니다.각 프레임에는 시멘틱롤로 간주할 수 있는 다수의 코어 및 비코어 FE가 있습니다.코어 FE는 프레임의 의미에 필수적이지만 비코어 FE는 일반적으로 설명(시간, 장소, 방법 등)입니다.[1]
예를 들어 다음과 같습니다.
- 의 유일한 핵심 FE
Being_born프레임은Child; 비코어 FE는Time,Place,Relatives등[2] - 의 핵심 FE
Commerce_goods-transfer를 포함하다Seller,Buyer,Goods특히 비코어 FE에는Place,Purpose등[3]
FrameNet에는 프레임 요소가 예제 문장에서 수행하는 구문 역할에 대한 얕은 데이터가 포함되어 있습니다.예를 들어, "She born about AD 460"과 같은 문장의 경우 FrameNet은 "She"를 명사 구절로서 마크합니다.ChildFE, 및 「AD 460에 대하여」에 대응하는 명사구로서Time프레임 요소문장에서 프레임 요소가 어떻게 실현될 수 있는지에 대한 자세한 내용은 하위 분류 프레임에 대한 중요한 정보뿐만 아니라 동사의 가능한 구분 변화(예: "John break the window" vs "The window breaked")를 보여주기 때문에 중요하다.
어휘 단위
어휘 단위(LU)는 언어 부분과 함께 특정 프레임을 환기하는 보조 언어입니다.즉, 문장에서 LU가 식별되면 그 특정 LU를 특정 프레임과 관련지을 수 있습니다.각 프레임에는 다수의 LU가 관련지어져 있을 수 있습니다.또한 특정 LU를 공유하는 프레임도 다수 존재할 수 있습니다.이는 보통 여러 개의 단어 [4]감지를 가진 LU의 경우입니다.프레임과 함께 각 어휘 단위는 주석이 달린 예문을 통해 특정 프레임 요소와 관련지어진다.
예:
를 호출하는 어휘 단위Complainingframe(정확히 말하면 보다 구체적인 원근법 버전)에는 동사 "frame", "grouse", "frame"[5] 등이 포함됩니다.
예문
프레임은 예시 문장과 관련되어 있으며 프레임 요소는 문장 내에 표시되어 있습니다.그래서 그 문장은
- 그녀는 서기 460년경에 태어났다.
프레임에 관련지어져 있다.Being_born단, "She"는 프레임 요소로 표시됩니다.Child「AD 460에 대하여」라고 표시됩니다.Time. (다음은 FrameNet 주석 보고서를 참조해 주세요.born.vFrameNet 프로젝트는 처음부터 British National Corpus와 같은 텍스트 컬렉션에서 볼 수 있는 실제 언어 사용 증거를 검토하는 데 전념해 왔습니다.이러한 예문을 바탕으로 자동 의미 역할 라벨링 툴은 프레임을 결정하고 새로운 문장에서 프레임 요소를 표시할 수 있다.
밸런스
FrameNet은 프레임의 값 통계(예문 내의 프레임 요소의 수와 위치)도 공개합니다.문장은
- 그녀는 서기 460년경에 태어났다.
원자가 패턴으로 떨어지다
- NP Ext, INI --, NP Dep
FrameNet 예제 문장에서 두 번 발생합니다.즉, 다음과 같습니다.
- 그녀는 기원후 460년경 로마와 비잔틴 황제의 딸이자 손녀로 태어났으며, 그의 가문은 700년 이상 로마 정치에서 두드러져 왔다.
- 그는 곧 북아프리카로 파견되었고 1941년 6월 8일에 태어난 그들의 유일한 아이인 딸을 만나지 못했다.
프레임 관계
FrameNet은 또한 관계를 사용하여 다른 프레임 간의 관계를 캡처합니다.여기에는 다음이 포함됩니다.
- 상속:어떤 프레임이 다른 부모 프레임의 보다 구체적인 버전인 경우, 보다 추상적인 부모 프레임.부모 프레임에 대해 참인 것은 모두 자식 프레임에 대해서도 참이어야 하며 부모 프레임 요소와 자식 프레임 요소 간에 매핑이 지정됩니다.
- Perspectivized_in: 중립 프레임(예:
Commerce_transfer-goods)는, 같은 시나리오의 특정의 시점을 가지는 프레임에 접속됩니다(예를 들면,Commerce_sell프레임 - 판매자 또는 판매자의 관점을 가정합니다.Commerce_buy프레임: 구매자의 관점을 가정합니다.) - 서브프레임:다음과 같은 프레임이 있습니다.
Criminal_processframe은 다음과 같은 개별 프레임에 의해 설명될 수 있는 여러 개별 상태 또는 이벤트로 구성된 복잡한 시나리오를 말합니다.Arrest,Trial기타 등등. - 선행:Precedes 관계는 복잡한 시나리오의 서브프레임 간에 유지되는 시간 순서를 캡처합니다.
- Causive_of 및 Inchotive_of:stative descriptions 사이에는 상당히 체계적인 관계가 있습니다(예:
Position_on_a_scale프레임(예: "그녀는 높은 급여를 받았다") 및 원인 설명(예:Cause_change_of_scalar_position프레임(예: "그녀가 월급을 올렸다") 또는 초기 설명(예:Change_position_on_a_scale액자(예: "그녀의 급여가 인상되었다") - 사용방법: 어떤 식으로든 다른 프레임과 관련된 프레임 간에 유지되는 관계.예를 들어,
Judgment_communicationframe은 양쪽을 사용합니다.Judgment프레임과Statement프레임 요소가 명확하게 대응하고 있지 않기 때문에 어느 쪽에서도 상속되지 않습니다. - 참고 항목_또한: 어느 정도 유사하지만 주의하여 식별해야 하는 프레임을 연결합니다.
적용들
FrameNet은 컴퓨터가 "John이 Mary에게 차를 팔았다"와 "Mary buy a car from John"이 완전히 다른 두 개의 동사, 다른 전치사 및 다른 어순을 사용했음에도 불구하고 본질적으로 동일한 상황을 묘사하기 위해 추가적인 지식이 필요하기 때문에 많은 컴퓨터 애플리케이션에서 유용하다는 것이 입증되었습니다.FrameNet은 직접 또는 시멘틱 역할 라벨링 도구를 통해 질문 응답, 바꿔쓰기, 텍스트 수반 인식 및 정보 추출과 같은 애플리케이션에서 사용되어 왔습니다.시멘틱 역할 라벨링용 최초의 자동 시스템(SRL, "Shallow semantic parsing"이라고도 함)은 2002년 [6]Daniel Gildea와 Daniel Jurafsky에 의해 FrameNet에 기반하여 개발되었습니다.시맨틱 역할 라벨링은 자연어 처리의 표준 태스크 중 하나가 되어, 현재 Natural Language [7]Toolkit에서 FrameNet의 최신 버전(1.7)이 완전히 지원되고 있습니다.
프레임은 기본적으로 의미적 기술이기 때문에 언어 간에 유사하며, 스페인어, 일본어, 독일어 및 폴란드어 등 영어 이외의 FrameNet을 추가하기 위한 기초로서 오리지널 FrameNet에 의존해 온 프로젝트도 몇 년 동안 생겨났습니다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ "Glossary fndrupal".
- ^ "FrameNet Data fndrupal".
- ^ "FrameNet Data fndrupal".
- ^ "Glossary fndrupal".
- ^ https://framenet2.icsi.berkeley.edu/fnReports/data/frameIndex.xml?frame=Complaining
- ^ Gildea, Daniel; Jurafsky, Daniel (2002). "Automatic Labeling of Semantic Roles" (PDF). Computational Linguistics. 28 (3): 245–288. doi:10.1162/089120102760275983. S2CID 207747200.
- ^ Schneider, Nathan; Wooters, Chuck (2017). "The NLTK FrameNet API: Designing for Discoverability with a Rich Linguistic Resource". EMNLP 2017: Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. arXiv:1703.07438. Bibcode:2017arXiv170307438S.
추가 정보
- Ruppenhofer, Josef; Ellsworth, Michael; Petruck, Miriam R. L.; Johnson, Christopher R.; Baker, Collin F.; Scheffczyk, Jan (November 1, 2016). FrameNet II: Extended Theory and Practice (revised ed.). Berkeley, CA: International Computer Science Institute.
