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From Complex Sentences to a Formal Semantic Representation using Syntactic Text Simplification and Open Information Extraction

Christina Niklaus (Broschiert, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This work presents a discourse-aware Text Simplification approach that splits and rephrases complex English sentences within the semantic context in which they occur. Based on a linguistically grounded transformation stage, complex sentences are transformed into shorter utterances with a simple canonical structure that can be easily analyzed by downstream applications. To avoid breaking down the…  input into a disjointed sequence of statements that is difficult to interpret, the author incorporates the semantic context between the split propositions in the form of hierarchical structures and semantic relationships, thus generating a novel representation of complex assertions that puts a semantic layer on top of the simplified sentences. In a second step, she leverages the semantic hierarchy of minimal propositions to improve the performance of Open IE frameworks. She shows that such systems benefit in two dimensions. First, the canonical structure of the simplified sentences facilitatesthe extraction of relational tuples, leading to an improved precision and recall of the extracted relations. Second, the semantic hierarchy can be leveraged to enrich the output of existing Open IE approaches with additional meta-information, resulting in a novel lightweight semantic representation for complex text data in the form of normalized and context-preserving relational tuples.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
30.08.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783658386962
Herausgeber
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Sonderedition
Nein
Autor
Christina Niklaus
Seitenanzahl
318
Einbandart
Broschiert
Autorenporträt
About the author Christina Niklaus is an Assistant Professor in Computer Science at the University of St.Gallen with a focus on Data Science and NLP.
Schlagwörter
Open IE, Automatic Text Simplification, Semantic Representation, Natural Language Processing, Syntactic Text Simplification, Knowledge Graph, Knowledge Extraction, Information Extraction, Open Information Extraction, Text Simplification, Sentence Splitting, Split-and-Rephrase, Discourse Representation
Thema-Inhalt
CFX - Computerlinguistik und Korpuslinguistik UYQL - Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm

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