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Semantics argument classification using Word/POS in constituent and left argument features

机译：在组成和左参数特征中使用Word / POS进行语义参数分类

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Semantic argument classification is process to classify argument refers to the meaning of the argument. In the process of the semantic argument classification used the baseline features and enhance with First and Last Word/POS (Part of Speech) in Constituent features to improve semantic argument classification. In addition to these features, authors add Left Argument feature that utilizes the previous constituent label. Experiment result using Support Vector Machine (SVM), our addition features (First and Last Word/POS in Constituent features and Left Argument features) increase the effectiveness F1 7.27% compare to baseline features only.
机译：语义自变量分类是对自变量进行分类的过程，是指自变量的含义。在语义参数分类的过程中，使用了基线特征，并通过构成特征中的第一个词和最后一个词/词性（词性）进行了增强，以改进语义参数分类。除了这些功能之外，作者还添加了使用先前组成标签的“左参数”功能。使用支持向量机（SVM）的实验结果，我们的附加功能（组成要素中的第一个和最后一个Word / POS和左参数）将F1的有效性与仅基线特征相比提高了7.27％。

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