A new resource for German causal language


Rehbein, Ines ; Ruppenhofer, Josef



URL: https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.731
Weitere URL: http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2020/pdf/...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: LREC 2020 Marseille : Twelfth International Conference on Language Resources and Evaluation$dMay 11-16, 2020, Palais du Pharo, Marseille, France : conference proceedings
Seitenbereich: 5968-5977
Veranstaltungstitel: LREC 2020
Veranstaltungsort: Marseille, France
Veranstaltungsdatum: 11.-16.05.2020
Herausgeber: Calzolari, Nicoletta
Ort der Veröffentlichung: Paris ; Mannheim
Verlag: ELRA ; IDS, Bibliothek
ISBN: 979-10-95546-34-4 , 979-10-95546-61-0
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: We present a new resource for German causal language, with annotations in context for verbs, nouns and prepositions. Our dataset includes 4,390 annotated instances for more than 150 different triggers. The annotation scheme distinguishes three different types of causal events (CONSEQUENCE , MOTIVATION, PURPOSE). We also provide annotations for semantic roles, i.e. of the cause and effect for the causal event as well as the actor and affected party, if present. In the paper, we present inter-annotator agreement scores for our dataset and discuss problems for annotating causal language. Finally, we present experiments where we frame causal annotation as a sequence labelling problem and report baseline results for the prediciton of causal arguments and for predicting different types of causation.




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