شبکه قاب (فریم‌نت)
شبکه قاب یا فریم‌نت، پروژه‌ای در در برکلی، کالیفرنیا است، که منابع الکترونیکی را بر اساس یک نظریه معنایی که معناشناسی قاب نام دارد، می‌سازد. برای مثال، شبکه قاب آشکار می‌سازد که جمله «جعفر یک ماشین به مریم فروخت» در اساس یک وضعیت اساسی (قاب معنایی) مشابه را با «مریم یک ماشین از جعفر خرید» (تنها با یک دیدگاه متفاوت) توصیف می‌کند. یک «قاب معنایی» را می‌توان به صورت یک ساختار مفهومی در نظر گرفت که یک واقعه، رابطه، یا شیی و مشارکت کنندگان در آن ساختار را توصیف می‌کند. پایگاه داده واژگانی شبکه قاب شامل بیش از ۱٬۲۰۰ «قاب معنایی»، ۱۳٬۰۰۰ «واحد واژگانی» (جفت سازی واژه با معنای آن؛ واژه‌های چندمعنایی توسط چندین واحد واژگانی نمایش می‌یابند) و ۲۰۲٬۰۰۰ «جمله مثال» می‌باشد. شبکه قاب به صورت گسترده توسط ساخته شده‌است، فیلمور نظریهٔ «معناشناسی قاب» را ایجاد کرد، که پروژه بر اساس آن می‌باشد، و ایشان در موقع شروع پروژه در سال ۱۹۹۷، رهبر پروژه بودند. کولین بیکر در سال ۲۰۰۰ مدیر این پروژه شد. پروژه شبکه قاب هم در زبان‌شناسی و هم در پردازش زبان طبیعی تأثیر گذار بوده‌است، که در نهایت منجر به فعالیت خودکار برچسب‌گذاری نقش معنایی شد.
یک قاب یک نمایش طرح‌واره ای از یک وضعیت است، که مشارکت کنندگان مختلف، پشتیبان‌ها، و دیگر نقش‌های مفهومی را درگیر می‌کند. یک مثال از شبکه قاب codice_1 و codice_2 می‌باشد. یک قاب در «شبکه قاب» شامل یک توصیف متنی از چیزی که نمایش می‌دهد (یک توصیف قاب)، عناصر قاب مرتبط، واحدهای واژگانی، جمله‌های مثال، و رابطه‌های قاب-به-قاب است.
عناصر قاب با کوته‌نوشت FE برای ساختار معنایی یک جمله، اطلاعات اضافی تهیه می‌بیند. هر قاب، تعدادی FE هسته‌ای و غیر هسته‌ای دارد، که می‌توان به صورت نقش‌های معنایی آنها را در نظر گرفت. FEهای هسته ای برای معنای قاب اساسی می‌باشند، در حالیکه FEهای غیر هسته‌ای معمولاً توصیفی‌اند (مثل زمان، مکان، حالت، و غیره).
بعضی از مثال‌ها شامل:
«شبکه قاب» شامل «داده کم‌عمق» در نقش‌های معنایی است که «عناصر قاب» در جمله‌های مثال بازی می‌کنند. برای مثال، برای در جمله‌ای مثل «او تقریباً در سال ۴۶۰ پس از میلاد متولد شد»، شبکه قاب، «او» را به صورت عبارت اسمی نشان‌گذاری می‌کند، که به عنصر codice_4 FE ارجاع می‌کند، و «در سال ۴۶۰ پس از میلاد» به صورت یک عبارت اسمی متناظر با عنصر قاب codice_5 نشان‌گذاری می‌شود. جزییات آنکه چگونه «عناصر قاب» می‌توانند در یک جمله تشخیص داده شوند، مهم است زیرا این موضوع اطلاعات مهمی دربارهٔ قاب‌های زیرطبقه‌بندی آشکار می‌سازد، و همچنین اطلاعات مهمی دربارهٔ نوع دیگر مورب از نظر نظری ممکن (مثلاً «جعفر شیشه پنجره را شکست» دربرابر «شیشه پنجره شکسته شد») را برای یک فعل آشکار می‌سازد.
واحدهای واژگانی (وابسته به فرهنگ لغات)، با کوته‌نوشت LU، اصول موضوعی، با رده جزء کلام خودشان، هستند، که یک قاب معنایی را فراخوانی می‌کنند. به زبان دیگر، موقعی که یک LU در یک جمله شناسایی گردد، آن LU خاص می‌تواند با قاب (های) خاص خود مرتبط گردد. برای هر قاب، تعداد زیادی LU مرتبط می‌تواند موجود باشد، و نیز قاب‌های زیادی می‌تواند موجود باشد که در یک LU خاص شریک هستند، این موضوع معمولاً در مورد LUهایی صحیح است که چندین معنای واژه ای دارند. در کنار قاب، هر واحد واژگانی با «عنصرهای قابی» خاص از طریق «جمله‌های مثال» که از قبل نشان‌گذاری شده‌اند، مرتبط می‌باشند.
مثال:
واحدهای واژگانی که قاب codice_16 (قاب شکایت کردن) را فراخوانی می‌کنند، (یا به صورت دقیق تر نسخه‌های تصویری اختصاصی تر آن را فراخوانی می‌کنند)، شامل «شکایت کردن»، «غر زدن»، «نالیدن» و غیره است.
قاب‌ها با «جمله‌های مثال» مرتبط می‌باشند، و «عناصر قاب» در داخل آن جمله‌ها نشان‌گذاری شده‌اند؛ بنابراین، جملهٔ
«او در سال ۴۶۰ پس از میلاد متولد شد»
با قاب codice_1، مرتبط است، در حالیکه «او» توسط «عنصر قاب» codice_4 نشان‌گذاری شده‌است و «۴۶۰ پس از میلاد» به عنوان codice_5 نشان‌گذاری شده‌است. (گزارش نشان‌گذاری شبکه قاب برای codice_20 را ببینید). از ابتدا، پروژه «شبکه قاب» متعهد بوده‌است که دنبال مدارکی در «استفاده زبان اصلی» بگردد، مثل مدارکی که در مجموعه متن‌هایی مثل پیدا می‌شود). بر اساس «جمله‌های مثال»، ابزارهای برچسب‌گذاری نقش معنایی خودکار می‌توانند قاب‌ها را شناسایی کنند و «عناصر قاب» را در جمله‌های جدید نشان‌گذاری کنند.
شبکه قاب همچنین آماری در مورد "ظرفیت قاب‌ها" آشکار می‌کند، که بیانگر تعداد و محل عناصر قاب در داخل جمله‌های مثال می‌باشد. جملهٔ
او در سال ۴۶۰ پس از میلاد متولد شد. ("She was born about AD 460")
در الگوی ظرفیتی زیر قرار می‌گیرد: NP Ext, INI --, NP Dep که دو بار در جمله‌های مثال در «شبکه قاب» رخ می‌دهد، اگر بخواهیم ذکر کنیم، در: بعلاوه شبکه قاب، «رابطه» بین قاب‌های مختلف را توسط رابطه‌ها در اختیار می‌گیرد. این رابطه‌ها شامل این موارد می‌باشد:
مفید بودن «شبکه قاب» در بعضی از کاربردهای محاسباتی اثبات شده‌است، زیرا رایانه‌ها به دانش اضافی نیاز دارند تا تشخیص دهنده که دو جمله «جعفر یک ماشین به مریم فروخت» و «مریم یک ماشین از جعفر خرید» به صورت اساسی یک وضعیت را توصیف می‌کنند، علی‌رغم آنکه این دو جمله از دو فعل کاملاً متفاوت و حرف اضافه متفاوت و ترتیب واژه متفاوت استفاده می‌کنند. از «شبکه قاب» در کاربردهایی مثل پاسخ‌گویی به سؤال، بازنویسی، تشخیص نتیجه متنی، و استخراج اطلاعات، هم به صورت مستقیم و هم توسط ابزارهای برچسب‌گذاری نقش معنایی استفاده می‌شود. اولین سیستم خودکار برای برچسب‌گذاری نقش معنایی (SRL که گاهی به آن به عنوان «تجزیه معنایی کم‌عمق» ارجاع می‌شود) توسط دانیل گیلدا و بر اساس «شبکه قاب» در سال ۲۰۰۲ ایجاد شد. برچسب‌گذاری نقش معنایی از آن موقع تبدیل به یکی از وظایف استاندارد در پردازش زبان طبیعی شد، ویرایش نهایی «شبکه قاب» (ویرایش ۱٫۷)، امروزه کاملاً در پشتیبانی می‌شود.
از آنجاییکه قاب‌ها به صورت اساسی توصیف‌های معنایی هستند، این توصیف‌ها در بین «زبان‌های متفاوت»، مشابه می‌باشند. چندین پروژه در این سال‌ها ظهور کرده‌اند که متکی به «شبکه قاب اصلی» بوده‌اند. شبکه قاب اصلی مبنایی برای شبکه قاب‌های دیگر مثل غیر انگلیسی، مثلاً برای شبکه قاب «اسپانیایی»، «ژاپنی»، «آلمانی»، و «لهستانی» بوده‌است.