um deles. Um ponto negativo do PropBank e que, por causa da sua filosofia, os papeis semanticos nao tem nomes intuitivos e naturais como agente ou paciente, mas apenas numeros: Arg0, Arg1, Arg2, etc. O significado de cada um deles depende do verbo que estao acompanhando. Apenas alguns argumentos bem genericos como Local ou Tempo servem para todos os verbos. Vou ilustrar com um caso em particular.O primeiro sentido do verbo feed no PropBank possui 3 possiveis argumentos: Arg0 e quem alimenta, Arg1 e a "comida" (que pode ser metaforica) e Arg2 e o alimentado. Numa exemplo do proprio PropBank:Lotus Development Corp. feeds its evaluations into a computer, but only for storage; the decisions are made by supervisors. Os tres elementos marcados sao, respectivamente, Arg0, Arg1 e Arg2.Acho que deu pra ter uma ideia geral de como a coisa funciona. Agora vou mostrar o que podemos de fato fazer com os tais papeis semanticos.Usei aqui o SENNA, um software distribuido gratuitamente e que pode ser encontrado aqui. Como quase todos os sistemas de anotacao de papeis semanticos, ele e baseado em aprendizado de maquina supervisionado - quer dizer, primeiro ele foi treinado com exemplos de frases contendo as marcacoes certas, e a partir dai aprendeu a detectar padroes.Para os mais interessados, ha este artigo que explica o desenvolvimento do sistema. Eu mesmo entendi bem pouco, tamanha foi a engenhosidade dos seus criadores, e pretendo ler novamente. Mas vamos ver o que ele nos oferece.Escrevi um script Python que pega a saida produzida pelo SENNA e junta com as informacoes fornecidas pelo PropBank. No final, o sistema mostra todos os verbos que encontrou na frase e seus respectivos argumentos com breves descricoes. Peguei algumas frases do site da CNN para ver no que da. Primeira:"No one should pretend that they have solved anything other than an artificial political crisis," said Bob Bixby, executive director of the Concord Coalition, a nonpartisan deficit watchdog group.E o resultado:Verbo: solveArgumentos:Arg0 (solver): theyArg1 (the problem): anything other than an artificial political crisisVerbo: pretendArgumentos:Arg0 (pretender): " No oneArg1 (premise): that they have solved anything other than an artificial political crisisArgM-MOD (modal): shouldVerbo: sayArgumentos:Arg0 (Sayer): Bob Bixby , executive director of the Concord Coalition , a nonpartisan deficit watchdog groupArg1 (Utterance): " No one should pretend that they have solved anything other than an artificial political crisisA nao ser pelas aspas finais, a meu ver o SENNA acertou tudo aqui. Mais uma: Malone added that NASA is trying to develop a plan to recover the item, but it could take weeks to get it.Verbo: addArgumentos:Arg0 (speaker): MaloneArg1 (utterance): that NASA is trying to develop a plan to recover the itemVerbo: developArgumentos:Arg0 (speaker): NASAArg1 (non-intentional theme): a plan to recover the itemVerbo: getArgumentos:Arg1 (thing gotten): it.Verbo: recoverArgumentos:Arg0 (entity getting something): NASAArg1 (thing gotten): the itemVerbo: takeArgumentos:Arg0 (Taker): itArg1 (thing taken): weeksArgM-MOD (modal): couldArgM-PNC (purpose): to get it.Verbo: tryArgumentos:Arg0 (Agent/Entity Trying): NASAArg1 (thing tried): to develop a plan to recover the itemAgora o resultado ja nao foi tao claro. Faltou dizer que a NASA e um argumento de get, e o verbo