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Annotation of semantic roles for the Turkish Proposition Bank

机译：土耳其命题库的语义角色注释

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In this work, we report large-scale semantic role annotation of arguments in the Turkish dependency treebank, and present the first comprehensive Turkish semantic role labeling (SRL) resource: Turkish Proposition Bank (PropBank). We present our annotation workflow that harnesses crowd intelligence, and discuss the procedures for ensuring annotation consistency and quality control. Our discussion focuses on syntactic variations in realization of predicate-argument structures, and the large lexicon problem caused by complex derivational morphology. We describe our approach that exploits framesets of root verbs to abstract away from syntax and increase self-consistency of the Turkish PropBank. The issues that arise in the annotation of verbs derived via valency changing morphemes, verbal nominals, and nominal verbs are explored, and evaluation results for inter-annotator agreement are provided. Furthermore, semantic layer described here is aligned with universal dependency (UD) compliant treebank and released to enable more researchers to work on the problem. Finally, we use PropBank to establish a baseline score of 79.10 F1 for Turkish SRL using the mate-tool (an open-source SRL tool based on supervised machine learning) enhanced with basic morphological features. Turkish PropBank and the extended SRL system are made publicly available.
机译：在这项工作中，我们报告了土耳其语依赖树库中自变量的大规模语义角色注释，并提出了第一个综合的土耳其语语义角色标签（SRL）资源：土耳其语提案银行（PropBank）。我们将介绍利用人群智能的注释工作流程，并讨论确保注释一致性和质量控制的过程。我们的讨论集中在谓词-自变量结构实现中的语法变化以及由复杂的派生形态引起的大词典问题。我们描述了利用根动词的框架集来抽象化语法并增加土耳其PropBank的自洽性的方法。探讨了通过价态变化语素，言语名词和名词动词派生的动词注释中出现的问题，并提供了注释者之间一致的评估结果。此外，此处描述的语义层与符合通用依赖（UD）的树库保持一致，并已发布，以使更多的研究人员能够解决这个问题。最后，我们使用ProtBank通过配合具有基本形态特征的mate-tool（基于监督式机器学习的开源SRL工具），为土耳其SRL建立了79.10 F1的基线得分。土耳其PropBank和扩展的SRL系统已公开提供。

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