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      Naive semantics for natural language understanding

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      https://www.riss.kr/link?id=M393110

      • 저자
      • 발행사항

        Boston : Kluwer Academic Publishers, c1988

      • 발행연도

        1988

      • 작성언어

        영어

      • 주제어
      • DDC

        410/.28/563 판사항(19)

      • ISBN

        0898382874

      • 자료형태

        단행본(다권본)

      • 발행국(도시)

        Massachusetts

      • 서명/저자사항

        Naive semantics for natural language understanding / by Kathleen Dahlgren.

      • 형태사항

        x, 258 p. : ill. ; 25 cm.

      • 총서사항

        Kluwer international series in engineering and computer science ; SEC 58. Natural language processing and machine translation Kluwer international series in engineering and computer science ; SEC 58. Kluwer international series in engineering and computer science. Natural language processing and machine translation.

      • 일반주기명

        Includes index.
        Bibliography: p. [231]-249.

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      목차 (Table of Contents)

      • CONTENTS
      • Part Ⅰ. Naive Semantics = 1
      • 1. Naive Semantics = 3
      • 1.1. Using Naive Semantics to Interpret "The Programmer" = 7
      • 1.2. Compositional Semantics = 10
      • CONTENTS
      • Part Ⅰ. Naive Semantics = 1
      • 1. Naive Semantics = 3
      • 1.1. Using Naive Semantics to Interpret "The Programmer" = 7
      • 1.2. Compositional Semantics = 10
      • 1.3. The Classical Theory of Word Meaning = 12
      • 1.4. Word Meanings as Concepts = 18
      • 1.5. Other Decompositional Approaches = 18
      • 1.6. Computational Approaches to Word Meaning = 23
      • 1.7. Naive Semantics = 28
      • 1.8. Basis of Naive Semantics in Cognitive Psychology = 29
      • 1.9. Comparison of NS with Computational Models = 36
      • 1.10. Limitations of NS = 39
      • 1.11. Organization of the Book = 43
      • 2. Noun Representation = 45
      • 2.1. The Ontological Schema = 45
      • 2.2. Mathematical Properties of the Ontology = 46
      • 2.3. Ontological Categories = 49
      • 2.4. Nominal Terminal Nodes = 52
      • 2.5. Construction of the Ontology = 55
      • 2.6. Other Ontologies = 56
      • 2.7. Generic Knowledge = 58
      • 2.8. Word Senses = 60
      • 2.9. Feature Types = 61
      • 2.10. Conclusion = 62
      • 3. Kinds, Kind Terms and Cognitive Categories = 65
      • 3.1 The Realist Basis of NS and Kind Terms = 65
      • 3.2. Kind Types = 69
      • 3.3. Kind Types as Metasorts = 75
      • 3.4. Another Approach = 76
      • 3.5. Summary = 77
      • 4. Verb Representation = 79
      • 4.1. Ontological Representation = 79
      • 4.2. Placing Verbs in the Main Ontology = 80
      • 4.3. Sub-Classification of the TEMPORAL/RELATIONAL Node = 82
      • 4.4. The Vendler Verb Classification = 83
      • 4.5. Psycholinguistic Categories = 90
      • 4.6. Cross-Classification = 93
      • 4.7. Parallel Ontologies = 94
      • 4.8. Non-Categorial Features = 95
      • 4.9. Generic Representation = 95
      • 4.10. Feature Types Associated with Relational Terms = 98
      • 4.11. Conclusion = 101
      • 5. The Functioning of the Kind Types System = 105
      • 5.1. Complete and Incomplete Knowledge = 107
      • 5.2. Queries to the System = 109
      • Inspecting the Textual Database = 109
      • Inspecting the Ontology = 110
      • Inspecting the Generic Database = 111
      • Inspecting Feature Types = 113
      • 5.3. Anaphors = 117
      • 5.4. PP Attachment = 118
      • 5.5. Word Sense Disambiguation = 118
      • 5.6. Discourse Reasoning = 119
      • 5.7. Kind Types Reasoning = 120
      • 5.8. Summary of Inference Mechanism = 121
      • 6. Prepositional Phrase Disambiguation = 123
      • 6.1. Semantically Implausible Syntactic Ambiguities = 123
      • 6.2. Using Commonsense Knowledge to Disambiguate = 125
      • 6.3. Commonsense Knowledge used in the Preference Strategy = 128
      • Ontological Class of Object of the Preposition = 128
      • Ontological Class of The Direct Object = 129
      • Ontological Class of Verb = 129
      • Generic Information = 130
      • Syntax = 131
      • 6.4. Success Rate of the Preference Strategy = 132
      • 6.5. Implementation = 133
      • 6.6. Other Approaches = 135
      • 6.7. Conclusion = 138
      • 7. Word Sense Disambiguation = 141
      • 7.1. Approaches to Word Sense Disambiguation = 141
      • 7.2. Local Combined Ambiguity Reduction = 142
      • 7.3. Test of Hypothesis = 144
      • 7.4. Noun Disambiguation = 144
      • Fixed and Frequent Phrases = 145
      • Syntactic Tests = 146
      • Commonsense Knowledge = 147
      • 7.5. Verb Sense Disambiguation = 151
      • Frequent Phrases in Verb Disambiguation = 153
      • Syntactic Tests in Verb Disambiguation = 153
      • Commonsense in Verb Disambiguation = 154
      • 7.6. Interaction of Ambiguous Verb and Noun = 155
      • 7.7. Feasibility of the Method = 156
      • 7.8. Syntactic and Lexical Ambiguity = 157
      • 7.9. Intersentential Reasoning = 157
      • 7.10. Disambiguation Rules = 158
      • 7.11. Efficiency and Timing = 164
      • 7.12. Problems for the Method = 166
      • 7.13. Other Approaches = 167
      • 7.14. Conclusion = 169
      • 8. Discourse Coherence = 171
      • 8.1. Background = 171
      • Coherence Relations = 172
      • Discourse Segments = 174
      • Genre-Relativity of Discourse Structure = 175
      • The Commentary Genre = 177
      • Compendium of Discourse Relations = 178
      • 8.2. Modularity and Discourse = 184
      • Modelling the Recipient = 184
      • Discourse Events = 185
      • Coherence as Compositional Semantics? = 188
      • Coherence as Naive Inference = 191
      • Discourse Cues = 192
      • Parallelism = 193
      • Facts Explained by the Parallel, Modular Model = 194
      • 8.3. Syntactic and Semantic Tests for Discourse Relations = 199
      • Main Clause = 200
      • Not Nominalized = 200
      • Active voice = 203
      • Tense and Aspect = 203
      • Transitivity Test = 203
      • Weak Predictions of Coherence Relations = 205
      • 8.4. Parallelism in Coherence Exemplified = 218
      • Using Commonsense Knowledge to Segment Discourse = 222
      • Empirical Study of Discourse Hierarchy = 226
      • 8.5. Other Models = 226
      • 8.6. Conclusion = 230
      • REFERENCES = 233
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