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An initial study of Indonesian semantic role labeling and its application on event extraction

机译：印尼语语义角色标签及其在事件提取中的应用初探

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Semantic role labeling (SRL) is a task to assign semantic role labels to sentence elements. This paper describes the initial development of an Indonesian semantic role labeling system and its application to extract event information from Tweets. We compare two feature types when designing the SRL systems: Word-to-Word and Phrase-to-Phrase. Our experiments showed that the Word-to-Word feature approach outperforms the Phrase-to-Phrase approach. The application of the SRL system to an event extraction problem resulted overlap-based accuracy of 0.94 for the actor identification.
机译：语义角色标签（SRL）是将语义角色标签分配给句子元素的任务。本文介绍了印尼语义角色标签系统的初步开发及其在推文中提取事件信息的应用。在设计SRL系统时，我们比较了两种功能类型：单词到单词和短语到短语。我们的实验表明，词对词特征方法优于词组对短语方法。 SRL系统在事件提取问题上的应用导致基于重叠的主角识别精度为0.94。

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