Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures Name ምርጫዎች الشبكات العصبية القائمة على الرسم البياني للتنبؤ بالوقائع الواقعية باستخدام الهياكل النحوية والدلالية Sintaktik və Semantik Yapılar vasitəsilə olaraq faktualitə təsiri üçün Grafik tabanlı Nöral Ağları Графично базирани невронни мрежи за прогнозиране на фактологията на събитията с помощта на синтактични и семантични структури সিন্ট্যাক্টিক এবং সেম্যান্টিক কাঠামো ব্যবহার করে ইভেন্ট ফ্যাক্যাচুয়েটির জন্য নেউরাল নেটওয়ার্ক Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures Na grafu bazirane neurone mreže za predviđanje faktualnosti događaja koristeći sintaktičke i semantičke strukture Redes neuronals basades en gràfics per a predicció de la realitat d'events utilitzant estructures sintàctiques i semàntiques Graficky založené neuronové sítě pro predikci skutečnosti událostí pomocí syntaktických a sémantických struktur Grafbaseret neurale netværk til forudsigelse af hændelsesfaktualitet ved hjælp af syntaktiske og semantiske strukturer Grafenbasierte neuronale Netzwerke zur Vorhersage von Ereignisfakten unter Verwendung von syntaktischen und semantischen Strukturen Νευρικά Δίκτυα με βάση το γράφημα για την πρόβλεψη γεγονότων με τη χρήση Συνθατικών και Σημαντικών Δομών Redes neuronales basadas en gráficos para la predicción de hechos de eventos mediante estructuras sintácticas y semánticas Graafikutel põhinevad närvivõrgud sündmuste faktilisuse prognoosimiseks süntaktiliste ja semantiliste struktuuride abil Name Graafiset hermoverkot tapahtumafaktojen ennustamiseen synteettisten ja semanttisten rakenteiden avulla Réseaux de neurones basés sur des graphes pour la prédiction de la factualité des événements à l'aide de structures syntaxi Líonraí Néaracha bunaithe ar ghraf chun Fíorúlacht Imeachta a Thuar ag úsáid Struchtúir Chomhréire agus Shéimeantacha KCharselect unicode block name רשתות נוירוליות מבוססות על גרפים לקיום עובדות אירועים באמצעות מבנים סינטקטיים וסמנטיים वाक्यात्मक और शब्दार्थ संरचनाओं का उपयोग कर घटना तथ्यात्मकता भविष्यवाणी के लिए ग्राफ आधारित तंत्रिका नेटवर्क Neuralne mreže bazirane na grafiku za predviđanje faktualnosti događaja koristeći sintaktičke i semantičke strukture Graf alapú neurális hálózatok eseménytényezők előrejelzéséhez szintaktikus és szemantikus struktúrák használatával Գրաֆային հիմնված նյարդային ցանցեր իրադարձությունների փաստականության կանխատեսման համար, օգտագործելով սինտակտիկ և սեմանտիկ կառուցվածքներ Rangkaian Neural berdasarkan grafik untuk Prediksi Faktalitas Kejadian menggunakan Struktur Sintaktik dan Semantik Reti neurali basate su grafico per la previsione della realtà degli eventi utilizzando strutture sintattiche e semantiche シンタクティックおよびセマンティック構造を使用した事象事実性予測のためのグラフベースのニューラルネットワーク Graph basa Neral Network Works kanggo eventFaktualité Presdik Ngawe Benetang Singatik lan semanti structural Name Оқиғалар фактуалдығының негізінде синтактикалық және семантикалық құрылғыларды қолдану үшін графикалық невралдық желілер 문법과 의미 구조를 바탕으로 하는 그림 기반의 사건 진실성 예측 신경 네트워크 Naudojant sintaktines ir Semantines struktūras, naudojami grafiniu būdu pagrįsti neurologiniai tinklai įvykių faktų prognozavimui Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures @ info График суурилсан мэдрэлийн сүлжээний төлөө Синтактик болон Semantic Structures ашиглаж Rangkaian Neural berasaskan graf untuk Prediksi Faktalitas Peristiwa menggunakan Struktur Sintaktik dan Semantik Netwerks Newrali bbażati fuq grafika għat-Tbassir tal-Fattualità tal-Avvenimenti bl-użu ta’ Strutturi Sintattiċi u Semantiċi Grafische neuronale netwerken voor voorspelling van gebeurtenisfeiten met behulp van syntactische en semantische structuren Name Sieci neuronowe oparte na wykresie do prognozowania faktyczności zdarzeń przy użyciu struktur syntaktycznych i semantycznych Redes neurais baseadas em gráficos para previsão de factualidade de eventos usando estruturas sintáticas e semânticas Rețele neurale bazate pe grafic pentru predicția faptelor evenimentelor folosind structuri sintactice și semantice Нейронные сети на основе графов для прогнозирования фактичности событий с использованием синтаксических и семантических структур ග්රාෆ් අධාරිත නිර්මාණික ජාලවාර්ක්ස් සඳහා සින්ටැක්ටික් සහ සැමැන්ටික් සංවිධානය සඳහා ස Grafična živčna mreža za napoved dejstva dogodkov z uporabo sintaktičnih in semantičnih struktur Isticmaalka Syntactic and Semantic Structures Rrjetet neuronale të bazuara në grafik për parashikimin e faktit të ngjarjeve duke përdorur struktura sintaktike dhe Semantike Na grafiku bazirane neurone mreže za predviđanje faktualnosti događaja koristeći sintaktičke i semantičke strukture Grafbaserade neurala nätverk för förutsägelse av händelser med hjälp av syntaktiska och semantiska strukturer Mtandao wa Neural kwa ajili ya Udhibiti wa Matukio kwa kutumia Miundombinu ya Syntactic na Semantic Comment Grafik tabanly Nural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures گراف بنیادی نیورال نیٹورک ایڈینٹ فوتبال کی پیش بینی کے لئے سینٹکتیک اور سیمنٹی ساختارک کے مطابق Name Mạng thần kinh dựa trên đồ họa cho sự kiện sự kiện Có hạn sử dụng cấu trúc Synachy và Semantic 盖图之神经网络,用于句法语义结构之事
Abstract
Event factuality prediction (EFP) is the task of assessing the degree to which an event mentioned in a sentence has happened. For this task, both syntactic and semantic information are crucial to identify the important context words. The previous work for EFP has only combined these information in a simple way that can not fully exploit their coordination. In this work, we introduce a novel graph-based neural network for EFP that can integrate the semantic and syntactic information more effectively. Our experiments demonstrate the advantage of the proposed model for EFP.Abstract
Begeefde faktualiteit voorskou (EFP) is die taak van die grade waarop 'n gebeurtenis in 'n seting gebeur het. Vir hierdie taak is beide sintaktika en semantiese inligting gekruisig om die belangrike kontekswoorde te identifiseer. Die vorige werk vir EFP het slegs hierdie inligting in 'n eenvoudige manier gekombineer wat hulle koordinasie nie volledig kan uitbrei nie. In hierdie werk introduseer ons 'n roman graafgebaseerde neuralnetwerk vir EFP wat die semantiese en sintaktiese inligting meer effektief kan integreer. Ons eksperimente wys die voordeel van die voorgestelde model vir EFP.Abstract
Event factuality prediction (EFP) is the task of assessing the degree to which an event mentioned in a sentence has happened. ለዚህ ስራ የስብሰባዊ እና የsemantic መረጃ ያስፈልጋል፡፡ የቀድሞው የEFP ስራ እነዚህን መረጃዎች በሙሉ ማቀናቀል በሚችል ቀላል መንገድ ብቻ አቀማቅሎታል፡፡ በዚህ ሥራ፣ የኖረብ ቀለም የተቀመጠውን የነዌብ መረብ አቀማመጥ እናሳውቃለን፡፡ ፈተናዎቻችን የEFP ሞዴል ጥቅም ያሳያል፡፡Abstract
التنبؤ الواقعي للحدث (EFP) هو مهمة تقييم درجة وقوع الحدث المذكور في الجملة. بالنسبة لهذه المهمة ، تعتبر المعلومات النحوية والدلالية ضرورية لتحديد كلمات السياق المهمة. لقد جمع العمل السابق لـ EFP هذه المعلومات بطريقة بسيطة لا يمكنها استغلال تنسيقها بالكامل. في هذا العمل ، نقدم شبكة عصبية جديدة تعتمد على الرسم البياني لـ EFP يمكنها دمج المعلومات الدلالية والنحوية بشكل أكثر فعالية. توضح تجاربنا ميزة النموذج المقترح لـ EFP.Abstract
Vaqiyat əslində tədbir (EFP) cümlədə nazil edilən bir vaxtın dərəcəsini təsdiqləməsi işidir. Bu işin üçün sintaktik və semantik məlumatları möhüm məlumat sözlərini təsdiqləmək üçün vacib olandır. EFP üçün əvvəlki işlər bu məlumatları sadəcə olaraq birləşdirdi ki, koordinatlarını tamamilə istifadə edə bilməz. Bu işdə, EFP üçün yeni graf-tabanlı nöral a ğ təşkil edirik ki, semantik və sintaktik məlumatları daha efektiv bir yerə toplayabilir. Bizim təcrübələrimiz EFP modelinin faydasını göstərir.Abstract
Прогнозирането на фактическостта на събитията е задачата да се оцени степента, до която се е случило събитие, споменато в изречение. За тази задача както синтактичната, така и семантичната информация са от решаващо значение за идентифициране на важните контекстни думи. Предишната работа за ЕФП е комбинирала тази информация само по прост начин, който не може напълно да използва координацията им. В тази работа въвеждаме нова графична невронна мрежа за ЕФП, която може да интегрира семантичната и синтактичната информация по-ефективно. Нашите експерименти демонстрират предимството на предлагания модел за ЕФП.Abstract
ইভেন্টের বাস্তবতা ভবিষ্যৎবাণী (ইএফপি) একটি বাক্যে উল্লেখিত একটি অনুষ্ঠান ঘটেছে তার ডিগ্রি মানার কাজ। এই কাজের জন্য, গুরুত্বপূর্ণ প্রেক্ষিত শব্দ চিহ্নিত করার জন্য সিন্ট্যাক্টিক এবং সেমেন্টিক তথ্য উভয় EFP এর পূর্ববর্তী কাজ শুধুমাত্র সাধারণ উপায়ে এই তথ্য একত্রিত করেছে যা তাদের সমন্বয় ব্যবহার করতে পারে না। এই কাজে আমরা ইএফপির জন্য একটি নvel ভিত্তিক নিউরেল নেটওয়ার্ক পরিচয় করিয়ে দিচ্ছি যা সেমেন্টিক এবং সিন্ট্যাক্টিক তথ্য আরো কার্যকর কর কর আমাদের পরীক্ষাগুলো ইএফপির প্রস্তাবিত মডেলের সুবিধা প্রদর্শন করে।Abstract
དེའི་རྐྱེན་གྱིས་དངོས་འབྱུང་བའི་སྔོན་ཚུལ་ནི། (EFP) འདིས་ཚིག་ཅིག་ནང་གི་བྱ་འགུལ་ཞིག་འབྱུང་བ་རེད། བྱ་ཚིག་འདི་ལ་དབྱེ་སྟངས་དང་ས semantic ཆ་འཕྲིན་གཉིས་ཀྱིས་གལ་ཆེན་ཡི་གེ་ཚིག་དག་གལ་ཆེན་ཡོད་པ། EFP ལ་སྔོན་གྱི་ལས་འགུལ་གྱི་དོན་ལ་ཆ་འཕྲིན་འདི་དག་རྟགས་སྟབས་བདེ་མོ་ཞིག་གིས་མཉམ་དུ་བསྡུར་བ་ཡིན། ང་ཚོས་ཀྱི་ལས་ཀ་འདིའི་ནང་དུ་ཚོའི་རྣམ་པ་ལྟ་བུའི་གྲངས་སུ་གཞི་རྟེན་ནས་ཡིག་ཆའི་དྲ་རྒྱ་ཞིག་སྟོན་གྱི་ཡོད། ང་ཚོའི་བརྟག་ཞིག་གིས་EFP ལ་སྔོན་འཛུགས་པའི་མ་དཔེ་གཟུགས་རིས་གྲངས་ཀ་ལས་མཐོ་རྐྱེན་ཐུབ་པའི་སྔAbstract
Predviđanje činjenice događaja (EFP) je zadatak procjene stupnja na koji se dogodilo događaj spomenuti u rečenici. Za ovaj zadatak, i sintaktične i semantične informacije su ključne za identifikaciju važnih kontekstskih riječi. Prethodni rad za EFP kombinirao je te informacije samo na jednostavan način da ne može potpuno iskoristiti njihovu koordinaciju. U ovom poslu predstavljamo novu nervnu mrežu na grafiku za EFP koja može učinkovitije integrirati semantičke i sintaktične informacije. Naši eksperimenti pokazuju prednost predloženog modela EFP-a.Abstract
La predicció de la factualitat d'un esdeveniment (EFP) és la tasca de valorar el grau en què ha passat un esdeveniment mencionat en una frase. Per a aquesta tasca, la informació sinàctica i semàntica són crucial per identificar les paraules importants del context. The previous work for EFP has only combined these information in a simple way that cannot fully exploit their coordination. En aquesta feina introduïm una nova xarxa neuronal basada en gràfics per a EFP que pot integrar la informació semàntica i sinàctica de manera més efectiva. Els nostres experiments demostren l'avantatge del model proposat per a EFP.Abstract
Předpověď skutečnosti událostí (EFP) je úkolem posoudit míru, do jaké došlo k události uvedené ve větě. Pro tento úkol jsou syntaktické i sémantické informace klíčové pro identifikaci důležitých kontextových slov. Předchozí práce pro EFP tyto informace kombinovala pouze jednoduchým způsobem, který nemůže plně využít jejich koordinace. V této práci představujeme novou grafovou neuronovou síť pro EFP, která dokáže efektivněji integrovat sémantické a syntaktické informace. Naše experimenty demonstrují výhodu navrženého modelu pro EFP.Abstract
Event factuality prediction (EFP) er opgaven at vurdere, i hvilket omfang en begivenhed, der er nævnt i en sætning, er sket. Til denne opgave er både syntaktisk og semantisk information afgørende for at identificere de vigtige kontekstord. Det tidligere arbejde for EFP har kun kombineret disse oplysninger på en enkel måde, der ikke kan udnytte koordineringen fuldt ud. I dette arbejde introducerer vi et nyt grafbaseret neuralt netværk til EFP, der kan integrere semantisk og syntaktisk information mere effektivt. Vores eksperimenter viser fordelene ved den foreslåede model for EFP.Abstract
Event Factionality Prediction (EFP) ist die Aufgabe, den Grad zu beurteilen, in dem ein in einem Satz erwähntes Ereignis stattgefunden hat. Für diese Aufgabe sind sowohl syntaktische als auch semantische Informationen entscheidend, um die wichtigen Kontextwörter zu identifizieren. Die bisherigen Arbeiten für EFP haben diese Informationen nur auf einfache Weise zusammengeführt, die ihre Koordinierung nicht voll ausschöpfen kann. In dieser Arbeit stellen wir ein neuartiges graphenbasiertes neuronales Netzwerk für EFP vor, das die semantischen und syntaktischen Informationen effektiver integrieren kann. Unsere Experimente zeigen den Vorteil des vorgeschlagenen Modells für EFP.Abstract
Η πρόβλεψη πραγματικότητας γεγονότων (ΕΤΠ) είναι το καθήκον της αξιολόγησης του βαθμού στον οποίο συνέβη ένα γεγονός που αναφέρεται σε μια πρόταση. Για το σκοπό αυτό, τόσο οι συντακτικές όσο και οι σημασιολογικές πληροφορίες είναι κρίσιμες για τον προσδιορισμό των σημαντικών λέξεων περιβάλλοντος. Οι προηγούμενες εργασίες για το ΕΤΠ έχουν συνδυάσει αυτές τις πληροφορίες μόνο με απλό τρόπο που δεν μπορεί να αξιοποιήσει πλήρως τον συντονισμό τους. Σε αυτή την εργασία, εισάγουμε ένα νέο νευρωνικό δίκτυο βασισμένο σε γραφήματα για το το οποίο μπορεί να ενσωματώσει τις σημασιολογικές και συντακτικές πληροφορίες αποτελεσματικότερα. Τα πειράματά μας καταδεικνύουν το πλεονέκτημα του προτεινόμενου μοντέλου για την ΕΕΠ.Abstract
La predicción de hechos de eventos (EFP) es la tarea de evaluar el grado en que ha ocurrido un evento mencionado en una oración. Para esta tarea, tanto la información sintáctica como la semántica son cruciales para identificar las palabras de contexto importantes. El trabajo anterior para EFP solo ha combinado esta información de una manera simple que no puede aprovechar plenamente su coordinación. En este trabajo, presentamos una novedosa red neuronal basada en gráficos para EFP que puede integrar la información semántica y sintáctica de manera más eficaz. Nuestros experimentos demuestran la ventaja del modelo propuesto para la EFP.Abstract
Sündmuste faktilisuse prognoos (EFP) on ülesanne hinnata, mil määral lauses nimetatud sündmus on toimunud. Selle ülesande jaoks on oluliste kontekstisõnade tuvastamiseks väga oluline nii süntaktiline kui semantiline teave. Euroopa Parlamendi eelmine töö on kõnealust teavet kombineerinud üksnes lihtsal viisil, mis ei saa nende koordineerimist täielikult ära kasutada. Käesolevas töös tutvustame uudset graafipõhist närvivõrku EFP jaoks, mis suudab semantilise ja süntaktilise informatsiooni efektiivsemalt integreerida. Meie eksperimendid näitavad väljapakutud mudeli eelist EFP jaoks.Abstract
پیشبینی حقیقت حادثه (EFP) وظیفهای است که درجهای که در یک جملهای نوشته شده است، ارزیابی میکند. برای این کار، هر دو اطلاعات سنتاکتیک و سیمانتیک برای شناسایی کلمات محیط مهم مهم هستند. کارهای قبلی برای EFP فقط این اطلاعات را به راهی ساده ترکیب کرده است که نتواند کاملاً از هماهنگشان استفاده کند. در این کار، ما یک شبکه عصبی بر اساس گراف روزنامهای برای EFP را معرفی میکنیم که میتواند اطلاعات semantic و syntactic را بیشتر فعالتر ترکیب کند. آزمایشهای ما فایدهای از مدل پیشنهاد برای EFP نشان میدهند.Abstract
Event factuality prediction (EFP) on tehtävä arvioida, missä määrin lauseessa mainittu tapahtuma on tapahtunut. Tässä tehtävässä sekä syntaktinen että semanttinen tieto ovat ratkaisevia tärkeiden asiasanojen tunnistamisessa. Aikaisemmassa EFP:n työssä nämä tiedot on yhdistetty vain yksinkertaisella tavalla, eikä niiden koordinointia voida hyödyntää täysimääräisesti. Tässä työssä esitellään uusi graafinen neuroverkko EFP:lle, joka pystyy integroimaan semanttisen ja syntaktisen tiedon tehokkaammin. Kokeet osoittavat ehdotetun mallin edun EFP:lle.Abstract
La prédiction de la factualité d'un événement (EFP) est la tâche d'évaluer le degré auquel un événement mentionné dans une phrase s'est produit. Pour cette tâche, les informations syntaxiques et sémantiques sont cruciales pour identifier les mots contextuels importants. Le travail précédent pour EFP n'a combiné ces informations que d'une manière simple qui ne peut pas exploiter pleinement leur coordination. Dans ce travail, nous présentons un nouveau réseau de neurones basé sur des graphes pour EFP qui peut intégrer plus efficacement les informations sémantiques et syntaxiques. Nos expériences démontrent l'avantage du modèle proposé pour l'EFP.Abstract
Is é atá i gceist le réamh-mheastachán fírinneacht imeachta (EFP) an méid a tharla eachtra a luaitear in abairt a mheas. Don tasc seo, tá an fhaisnéis chomhréire agus shéimeantach araon ríthábhachtach chun na focail chomhthéacs tábhachtacha a shainaithint. Ní dhearnadh an fhaisnéis sin le chéile san obair roimhe seo don EFP ach ar bhealach simplí nach féidir leas iomlán a bhaint as a gcomhordú. San obair seo, tugaimid isteach líonra néarach graf-bhunaithe nua don EFP ar féidir leis an fhaisnéis shéimeantach agus chomhréire a chomhtháthú ar bhealach níos éifeachtaí. Léiríonn ár dturgnaimh an buntáiste a bhaineann leis an tsamhail atá beartaithe don EFP.Abstract
Bayyarin da halin da gaske (EFP) yana aikin ka ƙayyade daraja da wata al'amari da aka faɗa da shi a cikin birane. @ info: whatsthis Yi aikin da ya gabata na zaman wa EFP ya haɗa wannan maɓalli kun cikin hanya mai sauƙi wanda bã ya iya cika amfani da shirinsu. Daga wannan aikin, Munã ƙara wani zanen neural na fassara a nowaya wa EFP, wanda zai iya haɗa information na semantic da syntactic mafi fasahan. Our experiments demonstrate the advantage of the proposed model for EFP.Abstract
ציפוי עובדות של אירוע (EFP) הוא המשימה להעריך את המידה שבה אירוע שנזכר במשפט קרה. עבור המשימה הזאת, מידע סינטקטי וסמנטי הם קריטיים לזהות את מילים הקשר החשובות. העבודה הקודמת של EFP רק שילבה את המידע הזה בדרך פשוטה שלא יכולה לנצל את התאמה שלהם לחלוטין. בעבודה הזו, אנו מציגים רשת עצבית מבוססת בגרף חדשה עבור EFP שיכולה להשתלב את המידע הסמנטי והסינטאקטי בצורה יותר יעילה. הניסויים שלנו מראים את יתרון המודל המוצע עבור EFP.Abstract
घटना तथ्यात्मकता पूर्वानुमान (ईएफपी) उस डिग्री का आकलन करने का कार्य है जिसके लिए एक वाक्य में उल्लिखित एक घटना हुई है। इस कार्य के लिए, वाक्यात्मक और शब्दार्थ जानकारी दोनों महत्वपूर्ण संदर्भ शब्दों की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। ईएफपी के लिए पिछले काम ने केवल इन जानकारी को एक सरल तरीके से जोड़ा है जो उनके समन्वय का पूरी तरह से शोषण नहीं कर सकता है। इस काम में, हम ईएफपी के लिए एक उपन्यास ग्राफ-आधारित तंत्रिका नेटवर्क पेश करते हैं जो शब्दार्थ और वाक्यात्मक जानकारी को अधिक प्रभावी ढंग से एकीकृत कर सकता है। हमारे प्रयोगों EFP के लिए प्रस्तावित मॉडल के लाभ का प्रदर्शन.Abstract
Predviđanje činjenice događaja (EFP) je zadatak procjene stupnja na koji se dogodilo događaj spomenuti u rečenici. Za ovaj zadatak, i sintaktične i semantične informacije su ključne za identifikaciju važnih kontekstskih riječi. Prethodni rad za EFP kombinirao je te informacije samo na jednostavan način koji ne može potpuno iskoristiti njihovu koordinaciju. U ovom poslu predstavljamo novu neuralnu mrežu na grafiku za EFP koja može učinkovitije integrirati semantičke i sintaktičke informacije. Naši eksperimenti pokazuju prednost predloženog modela EFP-a.Abstract
Az események tényszerűségének előrejelzése (EFP) az a feladat, hogy felmérje, milyen mértékben történt egy mondatban említett esemény. Ehhez a feladathoz mind a szintaktikai, mind a szemantikai információk elengedhetetlenek a fontos kontextusszavak azonosításához. Az EFP korábbi munkája ezeket az információkat csak olyan egyszerű módon kombinálta, amely nem tudja teljes mértékben kiaknázni koordinációjukat. Ebben a munkában bemutatunk egy új gráf alapú neurális hálózatot az EFP számára, amely hatékonyabban integrálja a szemantikai és szintaktikus információkat. Kísérleteink bizonyítják az EFP javasolt modell előnyeit.Abstract
Պատահարի փաստականության կանխատեսումը (EFP) նպատակն է գնահատել, թե ինչքանով է պատահել նախադասում նշված իրադարձությունը: Այս խնդրի համար, ինչպես սինտակտիկ, ինչպես նաև սեմանտիկ ինֆորմացիան կարևոր է կարևոր կոնտեքստի բառերի հայտնաբերման համար: ԵՎՊ-ի նախորդ աշխատանքը միավորել է այս տեղեկատվությունը պարզ կերպ, որը չի կարող լիովին օգտագործել նրանց կոորդինացիան: Այս աշխատանքի մեջ մենք ներկայացնում ենք EFP-ի համար նոր գծագրային հիմնված նեյրոնային ցանց, որը կարող է ավելի արդյունավետ ինտեգրել սեմանտիկ և սինտակտիկ տեղեկատվությունը: Մեր փորձերը ցույց են տալիս EFP-ի առաջարկած մոդելի առավելությունը:Abstract
Prediksi faktualitas peristiwa (EFP) adalah tugas untuk menilai tingkat yang telah terjadi peristiwa yang disebutkan dalam kalimat. Untuk tugas ini, informasi sintaks dan semantis penting untuk mengidentifikasi kata konteks penting. Pekerjaan sebelumnya untuk EFP hanya menggabungkan informasi ini dengan cara sederhana yang tidak dapat mengeksploitasi sepenuhnya koordinasi mereka. Dalam pekerjaan ini, kami memperkenalkan jaringan saraf berbasis grafik novel untuk EFP yang dapat mengintegrasikan informasi semantis dan sintaksi dengan lebih efektif. Eksperimen kami menunjukkan keuntungan dari model yang diusulkan untuk EFP.Abstract
Event factuality prediction (EFP) è il compito di valutare il grado in cui un evento menzionato in una frase è avvenuto. Per questo compito, sia le informazioni sintattiche che semantiche sono cruciali per identificare le parole di contesto importanti. Il lavoro precedente per EFP ha combinato queste informazioni solo in modo semplice che non può sfruttare appieno il loro coordinamento. In questo lavoro, introduciamo una nuova rete neurale basata su grafici per EFP che può integrare le informazioni semantiche e sintattiche in modo più efficace. I nostri esperimenti dimostrano il vantaggio del modello proposto per EFP.Abstract
事象事実性予測（ EFP ）は、文で言及されている事象がどの程度発生したかを評価する作業です。このタスクでは、構文と意味情報の両方が、重要な文脈の単語を識別するために重要です。EFPの前の作業では、これらの情報を単純な方法で組み合わせただけで、それらの調整を十分に活用することはできません。本作では、意味情報と構文情報をより効果的に統合できる、EFPのための斬新なグラフベースのニューラルネットワークを紹介します。私たちの実験は、EFPの提案されたモデルの利点を示しています。Abstract
eventpage Sampeyan nggo task iki, sampeyan sitik lan sematik informasi diapakan seneng pisan kanggo nambah kelas barang sing dikarepasan Awak dhéwé nggawe karo Nang barêng-barêng iki, kéné mulai akèh seneng pisan Neral sing basa gambar ning graphifa kanggo eFP kié isa entekker semanti karo seneng informasi tambahan sing luwih basa gambar. Awakdhéwé éntuk éntuk éntuk gak bener nggawe model sing nyebah kanggo ESFP.Abstract
მოვლენების ფაქტურალური წინასწორება (EFP) არის საქაღალდე, რომელიც წინასწორებულ მოვლენება მოხდა. ამ დავალებისთვის, ორივე სინტაქტიური და სმენტიური ინფორმაცია უფრო მნიშვნელოვანია იდენტიფიკაციის მნიშვნელოვანი სიტყვები. EFP-ის წინა სამუშაო მხოლოდ ამ ინფორმაციას ერთადერთად გამოყენება, რომელიც ვერ შეუძლებელია ყველაფერად გამოყენებას. ამ სამუშაოში, ჩვენ EFP-ს პრომენტიკური და სინტაქტიკური ინფორმაციას უფრო ეფექტიურად შეგვიძლია ინტერგურაცით. ჩვენი ექსპერიმენტები აჩვენებენ EFP-ის მოდელეტის გამოსახულება.Abstract
Оқиғалардың шындығын бақылау (EFP) деген сөйлемеде жазылған оқиғаны оқиғаны анықтау тапсырмасы. Бұл тапсырма үшін синтактикалық және семантикалық мәліметтер маңызды мәліметтерді анықтау үшін маңызды. ЕФП үшін алдыңғы жұмыс тек бұл мәліметтерді координациясын толық қолдануға болмайтын қарапайым арқылы біріктіреді. Бұл жұмыс ішінде, біз EFP үшін романдық графикалық негіздеген невралдық желін таңдап береміз. Бұл семантикалық және синтактикалық мәліметті көбірек ендіре алады. Біздің тәжірибеміз EFP үшін қолданылатын моделінің артықшылығын көрсетеді.Abstract
사건 진실성 예측(EFP)의 임무는 문장에서 언급한 사건의 발생 정도를 평가하는 것이다.이 임무에서 문법과 의미 정보는 중요한 상하문어를 식별하는 데 매우 중요하다.EFP의 이전 작업은 단순히 이러한 정보를 조합하는 방식일 뿐 이러한 정보의 조화를 충분히 활용할 수 없습니다.이 작업에서 우리는 그림을 바탕으로 하는 신경 네트워크의 새로운 EFP를 소개하여 의미와 문법 정보를 더욱 효과적으로 통합시킬 수 있다.우리의 실험은 이 모델의 우월성을 증명하였다.Abstract
Įvykių faktiškumo prognozė (EFP) yra užduotis įvertinti, kiek įvyko sakinyje nurodytas įvykis. Siekiant nustatyti svarbius kontekstinius žodžius, būtina ir sintaksinė, ir semantinė informacija šioje užduotyje. Ankstesnis EFP darbas sutelkė šią informaciją tik paprasčiausiai, todėl jų koordinavimas negali būti visiškai išnaudojamas. Šiame darbe sukuriame naują grafiniu pagrindu pagrįstą EFP nervų tinklą, kuris galėtų veiksmingiau integruoti semantinę ir sintaktinę informaciją. Mūsų eksperimentai rodo siūlomo EFP modelio pranašumą.Abstract
Предвидувањето на факталноста на настаните (ЕФП) е задачата да се процени степенот на случувањето споменето во реченицата. За оваа задача, синтактичките и семантичките информации се клучни за идентификување на важните контекстни зборови. Претходната работа за ЕФП ги комбинираше овие информации само на едноставен начин кој не може целосно да ја искористи нивната координација. Во оваа работа, воведуваме нова графска нервна мрежа за ЕФП која може да ја интегрира семантичката и синтактичката информација поефикасно. Нашите експерименти покажуваат предност од предложениот модел за ЕФП.Abstract
വാക്കില് ഒരു സംഭവം സംഭവിച്ചിരിക്കുന്ന സ്ഥിതിയുടെ പ്രവചനം (EFP) എന്നതാണ് അവസ്ഥ പ്രവചനം. ഈ പ്രധാനപ്പെട്ട വാക്കുകള് തിരിച്ചറിയുന്നതിന് സിനിട്ടാക്കിക്കും സെമാന്റിക്കും വിവരങ്ങളും പ്രധ EFP-ന്റെ മുമ്പുള്ള ജോലി ഈ വിവരങ്ങള് ഒരുമിച്ചുകൂട്ടിയിട്ടുണ്ട്. അവയുടെ കൂട്ടത്തെ പൂര്ണ്ണമായി ഉപയോഗ ഈ ജോലിയില്, നമ്മള് ഒരു നോവല് ഗ്രാഫ് അടിസ്ഥാനമായ നെയുറല് നെറൂറല് നെറ്റര് നെറ്റര് നെറ്റര് വര്ക്ക് പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു. അത നമ്മുടെ പരീക്ഷണങ്ങള് എഫ്പിയുടെ പ്രൊദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട മോഡലിന്റെ ഉപകാരം കാണിക്കുന്നു.Abstract
Үнэндээ жинхэнэ тодорхойлолт (EFP) гэдэг нь өгүүлбэрт хэлсэн үйл явдлыг тодорхойлох үйл явдал юм. Энэ даалгаварын тулд синтактик болон семантик мэдээлэл нь чухал нөхцөл үгийг тодорхойлох нь чухал. ЭФП-ын өмнөх ажил нь зөвхөн эдгээр мэдээллийг тэдний координацийг бүрэн ашиглаж чадахгүй энгийн аргаар нэгтгэсэн юм. Энэ ажил дээр бид EFP-ийн шинэ график суурилсан мэдрэлийн сүлжээ илүү үр дүнтэй холбогдож чадна. Бидний туршилтууд EFP-ын санал өгсөн загварын ашиг үзүүлдэг.Abstract
Ramalan faktualiti peristiwa (EFP) adalah tugas untuk menilai darjah peristiwa yang disebut dalam kalimat telah berlaku. Untuk tugas ini, maklumat sintaktik dan semantik adalah penting untuk mengenalpasti perkataan konteks penting. Kerja sebelumnya untuk EFP hanya menggabungkan maklumat ini dengan cara sederhana yang tidak dapat mengeksploitasi keseluruhan koordinasi mereka. Dalam kerja ini, kami memperkenalkan rangkaian saraf berasaskan graf baru untuk EFP yang boleh mengintegrasikan maklumat semantik dan sintaktik dengan lebih efektif. Eksperimen kami menunjukkan keuntungan modelnya untuk EFP.Abstract
It-tbassir tal-fattwalità tal-avvenimenti (EFP) huwa l-kompitu li jiġi vvalutat il-grad sa fejn seħħ avveniment imsemmi f’sentenza. Għal dan il-kompitu, kemm l-informazzjoni sintattika kif ukoll dik semantika huma kruċjali biex jiġu identifikati l-kliem importanti tal-kuntest. Ix-xogħol preċedenti għall-EFP ikkombina biss din l-informazzjoni b’mod sempliċi li ma jistax jisfrutta bis-sħiħ il-koordinazzjoni tagħhom. F’dan ix-xogħol, a ħna nintroduċu netwerk newrali ġdid ibbażat fuq grafika għall-EFP li jista’ jintegra l-informazzjoni semantika u sintattika b’mod aktar effettiv. L-esperimenti tagħna juru l-vantaġġ tal-mudell propost għall-EFP.Abstract
Event factuality prediction (EFP) is de taak om te beoordelen in hoeverre een gebeurtenis genoemd in een zin heeft plaatsgevonden. Voor deze taak zijn zowel syntactische als semantische informatie cruciaal om de belangrijke contextwoorden te identificeren. De vorige werkzaamheden voor het EFP hebben deze informatie slechts op een eenvoudige manier gecombineerd, waarbij de coördinatie ervan niet volledig kan worden benut. In dit werk introduceren we een nieuw grafiek-gebaseerd neuraal netwerk voor EFP dat de semantische en syntactische informatie effectiever kan integreren. Onze experimenten tonen het voordeel van het voorgestelde model voor EFP aan.Abstract
Forhåndsvising av faktualitet for hendingar (EFP) er oppgåva til å vurdere graden som ein hending som er oppgjeven i eit setning. For denne oppgåva er både syntaktiske og semantiske informasjon viktig for å identifisera dei viktige kontekstord. Førre arbeidet for EFP har berre kombinert desse informasjonen på ein enkel måte som ikkje kan fullstendig bruka koordinasjonen sine. I denne arbeida introduserer vi eit nytt graf-basert neuralnettverk for EFP som kan integrere semantisk og syntaktisk informasjon meir effektivt. Eksperimentane våre viser fordel av den foreslåde modellen for EFP.Abstract
Przewidywanie faktyczności zdarzenia (EFP) to zadanie oceny stopnia, w jakim wydarzenie wymienione w zdaniu miało miejsce. Do tego zadania kluczowe są zarówno informacje składniowe, jak i semantyczne, aby zidentyfikować ważne słowa kontekstowe. Poprzednie prace na rzecz EFP połączyły te informacje jedynie w prosty sposób, który nie może w pełni wykorzystać ich koordynacji. W niniejszej pracy wprowadzamy nową sieć neuronową opartą na wykresie dla EFP, która może skuteczniej integrować informacje semantyczne i składniowe. Nasze eksperymenty pokazują zalety proponowanego modelu dla EFP.Abstract
A previsão de factualidade do evento (EFP) é a tarefa de avaliar o grau em que um evento mencionado em uma frase aconteceu. Para esta tarefa, informações sintáticas e semânticas são cruciais para identificar as palavras de contexto importantes. O trabalho anterior para a EFP apenas combinou essas informações de uma forma simples que não pode explorar plenamente sua coordenação. Neste trabalho, apresentamos uma nova rede neural baseada em grafos para EFP que pode integrar as informações semânticas e sintáticas de forma mais eficaz. Nossos experimentos demonstram a vantagem do modelo proposto para EFP.Abstract
Previziunea faptalității evenimentelor (EFP) este sarcina de a evalua gradul în care s-a întâmplat un eveniment menționat într-o propoziție. Pentru această sarcină, atât informațiile sintactice, cât și cele semantice sunt esențiale pentru identificarea cuvintelor contextuale importante. Lucrările anterioare pentru EFP au combinat aceste informații doar într-un mod simplu, care nu poate exploata pe deplin coordonarea lor. În această lucrare, introducem o nouă rețea neurală bazată pe grafice pentru EFP care poate integra mai eficient informațiile semantice și sintactice. Experimentele noastre demonstrează avantajul modelului propus pentru EFP.Abstract
Прогнозирование фактичности события (EFP) - это задача оценки степени, в которой произошло событие, упомянутое в предложении. Для этой задачи как синтаксическая, так и семантическая информация имеет решающее значение для идентификации важных контекстных слов. Предыдущая работа по линии ППП позволила объединить эту информацию простым образом, который не может в полной мере использовать их координацию. В этой работе мы вводим новую графоориентированную нейронную сеть для EFP, которая может более эффективно интегрировать семантическую и синтаксическую информацию. Наши эксперименты демонстрируют преимущество предлагаемой модели для EFP.Abstract
අවස්ථාව අවස්ථාව (EFP) ක්රියාත්මක විශ්වාස කරන්නේ ක්රියාත්මක ක්රියාත්මක විශ්වාස කරන්න. මේ වැඩේ වෙනුවෙන්, සංකේතික සහ සැමැන්තික තොරතුරු දෙන්නම් වැදගත් වැදගත් වාර්තාවක් පරීක්ෂණය EFP වලින් වැඩේ මේ තොරතුරු සම්පූර්ණ විදිහට සම්පූර්ණ විදිහට සම්පූර්ණ කරන්න බෑ කියලා. මේ වැඩේදී, අපි EFP වෙනුවෙන් න්යූරාල් අධාරිත සංවෘත්තියක් පෙන්වන්න පුළුවන් සෙමැන්ටික් සහ සංවෘත්තික අපේ පරීක්ෂණය පෙන්වන්නේ EFP වෙනුවෙන් ප්රයෝජනය කරපු ප්රයෝජනය.Abstract
Napoved dejanskega dogodka (EFP) je naloga ocenjevanja, v kolikšni meri se je dogodek, omenjen v stavku, zgodil. Za to nalogo so tako sintaktične kot semantične informacije ključnega pomena za identifikacijo pomembnih kontekstnih besed. Prejšnje delo za EFP je te informacije združilo le na preprost način, ki ne more v celoti izkoristiti njihovega usklajevanja. V tem delu predstavljamo novo grafično nevronsko omrežje za EFP, ki lahko učinkoviteje integrira semantične in sintaktične informacije. Naši poskusi kažejo prednost predlaganega modela za EFP.Abstract
Aqoonta xaqiiqa dhacdu (EFP) waa shahaadada lagu qiimeeyo shahaadada lagu soo sheegay xaaladda lagu soo dhacay. For this task, both syntactic and semantic information are crucial to identify the important context words. Shaqodii hore ee EFP wuxuu si fudud ugu soo bandhigay macluumaadkaas oo kaliya oo aan si buuxsan u isticmaali karin heshiiska. Shaqadan waxaan ku soo bandhignaa shabakad neurada ah oo ku saleysan karta EFP, kaas oo si faa’iido badan u qabsan kara macluumaadka qaybinta iyo la-syntactika. Imtixaankayada waxay muujiyaan faa'iidada muuqashada EFP.Abstract
Parashikimi i faktit i ngjarjeve (EFP) është detyra e vlerësimit të shkallës në të cilën ka ndodhur një ngjarje e përmendur në një dënim. Për këtë detyrë, si informacioni sintaktik ashtu edhe semantik janë vendimtare për të identifikuar fjalët e rëndësishme të kontekstit. Puna e mëparshme për EFP ka kombinuar vetëm këto informacione në një mënyrë të thjeshtë që nuk mund të shfrytëzojë plotësisht koordinatën e tyre. Në këtë punë, ne paraqesim një rrjet neural të ri me bazë grafike për EFP që mund të integrojë informacionin semantik dhe sintaktik më efektivisht. Eksperimentet tona tregojnë avantazhin e modelit të propozuar për EFP.Abstract
Predviđanje činjenice događaja (EFP) je zadatak procjene stepena kojoj se događaj spomenuo u rečenici. Za ovaj zadatak, i sintaktične i semantične informacije su ključne za identifikaciju važnih kontekstskih reči. Prethodni rad za EFP kombinirao je te informacije na jednostavan način da ne može potpuno iskoristiti njihovu koordinaciju. U ovom poslu predstavljamo novu neuralnu mrežu na grafiku za EFP koja može efektivniji integrirati semantičku i sintaktičnu informaciju. Naši eksperimenti pokazuju prednost predloženog modela EFP-a.Abstract
Event factuality prediction (EFP) är uppgiften att bedöma i vilken grad en händelse som nämns i en mening har inträffat. För denna uppgift är både syntaktisk och semantisk information avgörande för att identifiera viktiga sammanhangsord. Det tidigare arbetet för EFP har endast kombinerat denna information på ett enkelt sätt som inte fullt ut kan utnyttja samordningen. I detta arbete introducerar vi ett nytt grafbaserat neuralt nätverk för EFP som kan integrera semantisk och syntaktisk information mer effektivt. Våra experiment visar fördelen med den föreslagna modellen för EFP.Abstract
Ukweli wa tukio (EFP) ni jukumu la kutathmini kiwango ambacho tukio hilo limetokea katika hukumu. Kwa juhudi hili, taarifa za ushirikiano na sekunde ni muhimu kutambua maneno muhimu ya muktadha. Kazi iliyopita kwa ajili ya EFP imeunganisha taarifa hizi kwa njia rahisi ambayo haiwezi kabisa kutumia ushirikiano wao. Katika kazi hii, tunaonyesha mtandao wa kisasa wa neura kwa ajili ya EFP ambao unaweza kuunganisha taarifa za kisasa na ushirikiano zaidi. Majaribio yetu yanaonyesha faida ya muundo wa pendekezo wa EFP.Abstract
வாக்கியத்தில் குறிப்பிட்ட ஒரு நிகழ்வு ஏற்பட்டுள்ளது degree மதிப்பிட வேண்டிய செயல் இந்த செயலுக்கு, ஒத்திசைவு மற்றும் பாதிப்பு தகவலும் முக்கியமான சொற்களை கண்டறிய முக்கியமானது. EFP க்கான முந்தைய வேலை மட்டும் இந்த தகவலை ஒரு சுலபமான வழியில் ஒன்றிணைக்கப்பட்டுள்ளது அதன் ஒருங்கிணைப்பை முழ இந்த வேலையில், நாம் ஒரு புதிய வரைப்படத்தை அடிப்படையான புதிய வலைப்பின்னலை அறிவிக்கிறோம். அது பென்சிக் மற்றும் ஒத்திசைவு தக எங்கள் பரிசோதனைகள் EFP மாதிரியின் நன்மையை காண்பிக்கிறது.Abstract
Çagalar hakykatdanam öňden geçirmek (EFP) sözlemde agzalan bir sahypa düýbüldigini barlamak üçin zady. Bu zadyň üçin hem sintaktik hem semantik maglumat hem wajyp sözleri tanamak üçin möhüm. EFP üçin öňki işiň şu maglumaty diňe esasy bir şekilde üýtgedi. Bu işde, EFP üçin grafik tabanly nural şebekesini alýarys. Bu semantik we sintaktik maglumaty has gowurak bilen üýtgedip biler. Biziň deneylerimiz EFP üçin teklip eden nusganyň üstüni görkezýär.Abstract
قیامت حقیقت کی پیش بینی (EFP) ہے کہ درجہ کا امتحان کرنا ہے جس پر ایک فیصلہ میں ذکر کیا گیا ہے۔ اس کام کے لئے، سینٹکتیک اور سیمنٹی معلومات دونوں ضروری ہے کہ اہم کلمات کو پہچان سکیں۔ EFP کے اگلے کام نے ان معلومات کو صرف ایک ساده طریقے سے ترکیب کیا ہے جو ان کی ترکیب کو پوری طور پر استعمال نہیں کرسکتا۔ اس کام میں ہم نے EFP کے لئے ایک نئی گراف بنیادی نیورل نیٹورک کو معرفی کر دیا ہے جو سیمنٹی اور سینٹکتیک معلومات کو زیادہ اثبات سے مل سکتا ہے۔ ہماری آزمائش نے EFP کے لئے پیشنهاد نمڈل کا فائدہ دکھایا ہے.Abstract
@ info: whatsthis Bu vazifa uchun, ikkita syntactik va semantik maʼlumot muhim muhim soʻzni aniqlash muhim. The previous work for EFP has only combined these information in a simple way that cannot fully exploit their coordination. Bu ishda, biz EFP uchun novel-asosida neyrolik tarmoqni tahlil qilamiz. Bu semantik va syntactik haqida qo'llaniladi. Bizning tajribalarimiz EFP modelining foydalanishini ko'rsatadi.Abstract
Khả năng dự đoán tình huống (EFP) là nhiệm vụ đánh giá mức độ xảy ra một sự kiện trong câu nói. Đối với nhiệm vụ này, thông tin cấu tạo từ pháp thuật và ngữ nghĩa đều rất quan trọng để xác định những từ ngữ cảnh quan trọng. Việc trước của tập đoàn EFP chỉ kết hợp những thông tin này một cách đơn giản mà không thể hoàn toàn tận dụng sự phối hợp của họ. Trong việc này, chúng ta sẽ giới thiệu một mạng thần kinh theo đồ thị mới cho EPI, để có thể sử dụng thông tin theo ngữ pháp và cú pháp hiệu quả hơn. Những thí nghiệm của chúng ta đã chứng minh lợi thế của mô hình ECP.Abstract
事实占(EFP)评句中事也。 句法、语义之于知重上下文单词至重也。 EFP前事惟以简合之,无以尽其调。 此言EFP之基于图新型神经网络,可以益集语义句法信。 臣等实验验EFP形势。- Anthology ID:
- P19-1432
- Volume:
- Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
- Month:
- July
- Year:
- 2019
- Address:
- Florence, Italy
- Venue:
- ACL
- SIG:
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 4393–4399
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/P19-1432
- DOI:
- 10.18653/v1/P19-1432
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Amir Pouran Ben Veyseh, Thien Huu Nguyen, and Dejing Dou. 2019. Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 4393–4399, Florence, Italy. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures (Pouran Ben Veyseh et al., ACL 2019)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/P19-1432.pdf
- Video:
- https://vimeo.com/385264738
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{pouran-ben-veyseh-etal-2019-graph,
title = "Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures",
author = "Pouran Ben Veyseh, Amir and
Nguyen, Thien Huu and
Dou, Dejing",
booktitle = "Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics",
month = jul,
year = "2019",
address = "Florence, Italy",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/P19-1432",
doi = "10.18653/v1/P19-1432",
pages = "4393--4399",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="pouran-ben-veyseh-etal-2019-graph">
<titleInfo>
<title>Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Amir</namePart>
<namePart type="family">Pouran Ben Veyseh</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Thien</namePart>
<namePart type="given">Huu</namePart>
<namePart type="family">Nguyen</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Dejing</namePart>
<namePart type="family">Dou</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2019-07</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics</title>
</titleInfo>
<originInfo>
<publisher>Association for Computational Linguistics</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Florence, Italy</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<identifier type="citekey">pouran-ben-veyseh-etal-2019-graph</identifier>
<identifier type="doi">10.18653/v1/P19-1432</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/P19-1432</url>
</location>
<part>
<date>2019-07</date>
<extent unit="page">
<start>4393</start>
<end>4399</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures %A Pouran Ben Veyseh, Amir %A Nguyen, Thien Huu %A Dou, Dejing %S Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics %D 2019 %8 July %I Association for Computational Linguistics %C Florence, Italy %F pouran-ben-veyseh-etal-2019-graph %R 10.18653/v1/P19-1432 %U https://aclanthology.org/P19-1432 %U https://doi.org/10.18653/v1/P19-1432 %P 4393-4399
Markdown (Informal)
[Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures](https://aclanthology.org/P19-1432) (Pouran Ben Veyseh et al., ACL 2019)
- Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures (Pouran Ben Veyseh et al., ACL 2019)
ACL
- Amir Pouran Ben Veyseh, Thien Huu Nguyen, and Dejing Dou. 2019. Graph based Neural Networks for Event Factuality Prediction using Syntactic and Semantic Structures. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 4393–4399, Florence, Italy. Association for Computational Linguistics.