?
Inducing verb classes from frames in Russian: morpho-syntax and semantic roles
В статье описываются эксперименты по классификации русских глаголов на основе статистических данных, представленных в системе FrameBank (framebank.ru). Хотя лексикологи в основном отказались от мысли, что группы глаголов должны объединяться на основе способности к синтаксическим трансформациям (Apresjan 1967, Levin 1993), оценка близости контекстов по схожей дистрибуции лексики и синтаксических связей по-прежнему остается ведущим критерием для определения лексических типов. Компьютерная лингвистика заимствовала последний подход для получения глагольных классов для английского, немецкого и многих других языков (Dorr and Jones 1996; Lapata 1999; Schulte im Walde; Lenci 2014 и др.), строя векторы лексических и синтаксических признаков на основе корпусов текстов. Наши эксперименты по семантической классификации русских глаголов базируются на статистике двух типов тегов, используемых в аннотации системы ФреймБанк, теге семантической роли и теге морфосинтаксического оформления участника. Поле глаголов речи было структурировано с помощью нескольких вариантов автоматической кластеризации на векторах; затем автоматические результаты мы сравнили с классификацией глаголов в словаре Л. Г. Бабенко (2007) и некоторыми другими построенными вручную классификациями. Классификация глаголов смены посессора была построена с помощью правил и затем была верифицирована относительно сети глагольных фреймов в англоязычной системе FrameNet. Проводится лингвистиче- ский анализ классификаций, получающихся только на морфосинтаксических признаках, только на признаках семантических ролей и клас- сификаций на объединении этих признаков.