가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

의미론적 역할 라벨링 퀴즈

조건자, 의미론적 인수, PropBank, SRL에 대한 일반적인 토큰 수준 접근 방식 및 해당 제한 사항에 대한 이해를 평가하세요.

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질문 1 의 8

의미론적 역할 라벨링은 어떤 핵심 질문에 답하는 것을 목표로 합니까?

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  1. 의미론적 역할 라벨링은 어떤 핵심 질문에 답하는 것을 목표로 합니까?
    • 누가, 누구에게, 언제, 어디서, 왜 무엇을 하였습니까?
    • 텍스트가 얼마나 긍정적인가요, 부정적인가요?
    • 텍스트는 어떤 언어로 작성되었나요?
    • 문장에 몇 개의 단어가 들어있나요?
  2. In “The book was sold to John by Mary,” which semantic role does Mary fill?
    • The Theme being sold
    • The seller (Agent) of the book
    • The Recipient of the sale
    • A Location where the sale occurred
  3. SRL에 사용되는 동사별 인수 구조를 정의하는 리소스는 무엇입니까?
    • 이미지넷
    • WordNet의 오디오 코퍼스
    • PropBank
    • Penn Treebank의 전화번호
  4. In one common token-level SRL formulation, how are argument spans represented?
    • As image pixels classified by color
    • As audio frames with pitch labels
    • As a single sentiment score for the sentence
    • With BIO-style token labels paired with semantic role labels
  5. SRL 시스템이 술어의 '의미'를 예측할 수 있는 이유는 무엇입니까?
    • 같은 동사라도 의미에 따라 다른 논증 프레임을 취할 수 있기 때문입니다.
    • 동사를 번역하려면
    • 음절을 세려면
    • 작가의 기분을 파악하기 위해
  6. '언제' 인수를 식별하는 SRL에서 가장 직접적인 이점을 얻는 다운스트림 작업은 무엇입니까?
    • 맞춤법 검사
    • 임시 질문 답변
    • 글꼴 렌더링
    • 오디오 압축
  7. What is a predicate-argument structure meant to capture?
    • Only the number of words in a sentence
    • A list of syntactic phrase boundaries with no roles
    • A predicate and the semantic roles of the participants or modifiers associated with it
    • The emotional tone of the author
  8. What does PropBank provide for semantic role labeling?
    • A multilingual audio database
    • A collection of image segmentation masks
    • A list of word frequencies without annotations
    • Annotated predicate-argument structures with verb-specific rolesets