SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:ltu-92292"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:ltu-92292" > Potential Idiomatic...

Potential Idiomatic Expression (PIE)-English: Corpus for Classes of Idioms

Adewumi, Tosin, 1978- (författare)
Luleå tekniska universitet,EISLAB
Vadoodi, Roshanak (författare)
Luleå tekniska universitet,Geovetenskap och miljöteknik
Tripathy, Aparajita, 1993- (författare)
Luleå tekniska universitet,EISLAB
visa fler...
Nikolaidou, Konstantina (författare)
Luleå tekniska universitet,EISLAB
Liwicki, Foteini (författare)
Luleå tekniska universitet,EISLAB
Liwicki, Marcus (författare)
Luleå tekniska universitet,EISLAB
visa färre...
 (creator_code:org_t)
European Language Resources Association (ELRA), 2022
2022
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 13th Language Resources and Evaluation Conference. - : European Language Resources Association (ELRA). ; , s. 689-696
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • We present a fairly large, Potential Idiomatic Expression (PIE) dataset for Natural Language Processing (NLP) in English. The challenges with NLP systems with regards to tasks such as Machine Translation (MT), word sense disambiguation (WSD) and information retrieval make it imperative to have a labelled idioms dataset with classes such as it is in this work. To the best of the authors’ knowledge, this is the first idioms corpus with classes of idioms beyond the literal and the general idioms classification. Inparticular, the following classes are labelled in the dataset: metaphor, simile, euphemism, parallelism, personification, oxymoron, paradox, hyperbole, irony and literal. We obtain an overall inter-annotator agreement (IAA) score, between two independent annotators, of 88.89%. Many past efforts have been limited in the corpus size and classes of samples but this dataset contains over 20,100 samples with almost 1,200 cases of idioms (with their meanings) from 10 classes (or senses). The corpus may also be extended by researchers to meet specific needs. The corpus has part of speech (PoS) tagging from the NLTK library. Classification experiments performed on the corpus to obtain a baseline and comparison among three common models, including the state-of-the-art (SoTA) BERT model, give good results. We also make publicly available the corpus and the relevant codes for working with it for NLP tasks.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Annan data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Other Computer and Information Science (hsv//eng)
HUMANIORA  -- Språk och litteratur -- Studier av enskilda språk (hsv//swe)
HUMANITIES  -- Languages and Literature -- Specific Languages (hsv//eng)

Nyckelord

Idioms
Corpus
NLP
Cyber-Physical Systems
Cyberfysiska system
Machine Learning
Maskininlärning
Exploration Geophysics
Prospekteringsgeofysik

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy