1

Raport științific

privind implementarea proiectului “Aplicaţie de interpretare automată a limbajului natural folosind roluri semantice”,

cod proiect PN-II-RU-PD-2011-3-0292, contract nr. 55/28.10.2011, în perioada octombrie – decembrie 2011

Raportul de progres este structurat în 3 secţiuni. După prezentarea obiectivelor prevăzute în planul de realizare pentru anul 2011,

este descris gradul de realizare a acestor obiective, cu accent asupra metodologiei folosite şi a rezultatelor obţinute. Ultima

secţiune sintetizează modul de valorificare a rezultatelor obținute în cadrul etapei.

Obiective

WP 1 Dezvoltarea unei resurse de roluri semantice pentru limba română Task 1.1. Dezvoltarea unei resurse semantice Task 1.2 Transferul automat al adnotării Task 1.3Extragerea de șabloane sintactice și semantice

Descrierea științifică și tehnică

O preocupare cheie în domeniul prelucrării limbajului natural este identificarea mecanismului care permite atașarea sensului de secvențe de text. Analiza rolurilor semantice intenționează să răspundă la următoarele întrebări: Cum înlănțuie entitățile evenimentele? Ce rol joacă aceste entități în diverse evenimente? Semantica limbajului natural include, prin urmare, studiul sensului şi a referințelor denotative, structuri de argumente, roluri semantice, analiza discursului, precum şi conectarea tuturor acestora cu sintaxa. Un rol semantic reprezintă relația dintre un predicat şi un argument. În orice limbă, verbe pot fi grupate în categorii semantice, care împărtăşesc elemente comune de sens. Este în general acceptată idea că verbe din astfel de clase vor împărtăşi, de asemenea, unele caracteristici sintactice, deoarece, conform lui Levin (1993), semantica unui verb determină, cel puțin parțial, comportamentul său sintactic.

Semantica cadrelor (Frame Semantics) (Fillmore, 1982) este o teorie lingvistică care descrie structura conceptuală ce stă la baza înțelesului lingvistic. Cadrul semantic reprezintă o structură scriptică de inferențe, legată prin convenții lingvistice de înțelesul unităților lexicale. Fiecare cadru identifică un set de constituenți, roluri semantice (frame elements) care îl definesc şi o serie de unități lexicale (cuvinte) ce participă la actualizarea sa. Conceptul de unitate lexicală (sau cuvânt predicațional) este central pentru resursele de cadre semantice. Unitatea lexicală este acel cuvânt sau sens al unui cuvânt polisemantic pentru care se definesc proprietățile combinatorice, definit printr-o lemă, o parte de vorbire şi un cadru. Descrierea în termeni de semantică a cadrelor a unei unități lexicale identifică cadrele care formează un înțeles dat şi specifică modul în care rolurile semantice sunt realizate în interiorul unor structuri dominate de cuvântul țintă.

Resursele care conțin descrieri ale cadrelor semantice cu rolurile lor semantice reprezintă valențele cuvintelor predicaționale, însoțite de o colecție de atestări din corpusul adnotat care exemplifică legăturile dintre rolurile semantice şi realizările lor sintactice (funcții morfologice sau sintactice). Valența este capacitatea combinatorie a verbului, adică însuşirea acestuia de a deschide anumite poziții libere care sunt ocupate de termenii implicați. Fiind strâns legată de semantica verbului, valența reglementează numărul şi caracteristica funcțional-semantică şi gramaticală a elementelor cerute de verb (constituenți obligatorii şi facultativi). Cel mai activ şi mai important sub aspectul valenței este verbul, însă pot fi exista şi substantive sau adjective ce au trăsătura de predicaționalitate care realizează nucleul semantic al propoziției.

În procesul comunicării, cuvintele predicaționale se constituie în nucleu, fiecare nucleu putând cere diferite argumente. Gradul de necesitate al constituenților pentru plenitudinea semantică a enunțului alcătuit de predicat este însă diferit. De exemplu, verbul a depinde cere obligatoriu un actant şi un obiect (cineva depinde de ceva). Ceilalți determinați care pot apărea pe lângă verbul a depinde sunt actualizați explicit numai atunci când sunt ceruți de situația de comunicare. Astfel, unele dintre pozițiile sintactice descrise de verb pot rămâne libere, fără ca enunțul să aibă de suferit şi, dimpotrivă, suprimarea sau neexprimarea altora poate avea drept efect generarea unor structuri incorecte, incomplete sub aspect structural şi semantic. Din acest punct de vedere se disting două tipuri de valențe: valențe obligatorii, numite şi argumente şi valențe facultative, numite şi adjuncți.

2

Un rol semantic nucleu este un rol care instanțiază o componentă necesară din punct de vedere conceptual pentru definirea şi diferențierea cadrului, un rol obligatoriu, corespunzând argumentelor. De exemplu Cumpărător, Vânzător, Bani şi Bunuri sunt roluri nucleu pentru cadrul Comerț.

Rolurile semantice care introduc evenimente independente sau distincte adiționale evenimentului principal sunt caracterizate ca fiind periferice (adjuncți). Rolurile periferice marchează dimensiunea temporală, spațială, modală etc., dar nu caracterizează în mod unic cadrul şi pot actualiza orice cadru semantic evenimențial. De exemplu Mod, Mijloace, Scop, Rată şi Unitate sunt roluri periferice pentru cadru semantic Comerț.

În forma cea mai simplă a reprezentărilor de semantică lexicală (Dowty, 1991) sunt recunoscute numai două roluri semantice: un Proto-Agent și un Proto-Patient, dar majoritatea teoriilor consideră cel puțin cele șase roluri semantice definite în Case Grammar (Fillmore, 1982). O lista a celor mai frecvent identificate roluri semantice este:

Caracteristicile generale ale rolurilor semantice sunt:

1. Există un set mic fix de roluri semantice.

2. Rolurile semantice sunt atomice (în general, un rol nu subsumează un altul).

3. Oricărui argument al unui verb îi este atribuit un rol semantic sau altul.

4. Fiecărui argument al unui verb îi este atribuit exact un rol semantic.

5. Rolurile semantice sunt alocate în mod unic unui verb (de exemplu, doar un singur argument poate fi numit agent).

6 Rolurile semantice sunt non-relaționale (de exemplu, prezența unui rol pacient nu implică prezența în text și a unui rol agent).

Ca o continuare a preocupărilor din timpul doctoratului, proiectul propus vizează completarea resursei de roluri semantice pentru limba română prin transfer automat al adnotării din limba engleză. Resursa astfel creată va fi folosită pentru dezvoltarea unui sisteme de prelucrare a limbajului natural bazate pe informații semantice.

Între resursele utilizate pentru studierea sintaxei limbilor naturale o componentă importantă sunt treebank-urile. Un treebank este un corpus adnotat într-un formalism general acceptat (ca de exemplu, gramatici de dependenţă). Cele mai reprezentative treebank-uri actuale sunt pentru limba engleză (Penn Treebank – construit la Universitatea din Pennsylvania, Philadelphia ) şi pentru limba cehă (Prague Dependency Treebank – construit la Universitatea Charles din Praga ). O astfel de resursă lipseşte deocamdată pentru limba română.

O astfel de resursă este extrem de importantă pentru dezvoltarea supervizată de programe de prelucrare sintactică a limbii române, dar și pentru evaluarea rezultatelor obținute automat, comparativ cu cele adnotate manual, considerate „gold standard”.

Etichetarea rolurilor semantice este o component importantă a înțelegerii limbii, și a fost considerată de mai multe sisteme computaționale. Sistemele tradiționale de parsare și înțelegere, inclusiv implementări bazate pe gramatici de unificare, se bazează pe gramatici dezvoltate manual, care trebuie să anticipeze fiecare mod în care rolurile semantice ar putea fi realizate sintactic. Scrierea acestor gramatici este consumatoare de timp, și de obicei, astfel de sisteme au o performanță limitată. Metodele bazate pe învățare promit o generalizare dincolo de numărul relativ mic de instanțe sau roluri considerate. Astfel, diverse strategii de învățare au fost folosite pentru adnotarea automată a rolurilor semantice: estimarea probabilităților (Gildea and Jurafsky, 2002), arbori de decizie (Surdeanu et al., 2003), mașini cu suport vectorial (Pradhan et al., 2005) și învățarea bazată pe memorie (Morante et al., 2008).

Un dezavantaj important al celor trei sisteme prezentate este că acestea nu tratează predicatele nominale, fiind construite doar pentru predicate verbale . Mai mult, acestea iau în considerare doar un singur predicat pentru fiecare propoziție, chiar dacă nu acesta este întotdeauna cazul. De exemplu, în propoziția:

Acordarea premiului Nobel Președintelui Obama a fost dezbătută pe larg.

avem două cuvinte predicaționale, acordarea, având ca Temă premiului Nobel, și dezbătute, având două roluri, o Temă acordarea Premiului Nobel Președintelui Obama și un adjunct Modal reprezentat de grupul prepozițional pe larg. Sistemul care va fi dezvoltat în cadrul acestui proiect tratează atât verbele, cât și substantivele predicaționale pentru limba română.

Pentru dezvoltarea resurselor de cadre semantice pentru limbile spaniolă, germană și japoneză, s-a plecat de la un corpus specific fiecăreia dintre aceste limbi, adnotat manual la roluri semantice. În această secțiune descriem o metodă de constituire a unui corpus românesc de cadre semantice prin import din limba engleză. Premisa programului de importare automată a rolurilor semantice din limba engleză pentru limba română se bazează pe proprietatea cadrelor semantice de a exprima concepte la nivelul structurii de adâncime, valabile pentru toate limbile, actualizarea sintactică având loc ulterior la nivelul structurii de suprafață, diferit pentru fiecare limbă în funcție de constrângerile sintactice și morfologice. Programul de transfer automat (Trandabăț, 2007) are la bază

3

corelarea rolurilor semantice exprimate în limba engleză cu traducerea pentru limba română a cuvintelor ce realizează rolurile respective. De exemplu:

EN: … until [Craig]Entity [becomes]TARGET [available]Finalstate [in 1994]Time.

RO: … până când [Craig]Entity [VA deveni]TARGET [disponibil]Finalstate [în 1994]Time.

FR: … jusqu'à ce que [Craig]Entity [devient] TARGET [libre] Finalstate [en 1994] Time.

Ulterior, aceste adnotări automate au fost validate manual. Această abordare este similară celei din (Barbu Mititelu și Ion, 2005) folosită pentru transferul relațiilor de dependență verbală dintr-un corpus aliniat englez-român.

Astfel, folosind fișierele XML ale propozițiilor engleze adnotate la roluri semantice, se creează automat un set de fișiere XML ce conțin un corpus de propoziții adnotate la nivelul rolurilor semantice pentru limba română, din care urmează să se extragă cadrele semantice. Programul de adnotare folosește ca fișiere de intrare: (i) fișierele XML pentru unitățile lexicale engleze, care conțin propoziții adnotate, și (ii) fișierele cu alinierea propozițiilor engleze - românești.

Pentru dezvoltarea corpusului romanesc au fost alese aleatoriu 1500 de propoziții din resursa FrameNet pentru limba engleză. După selectarea propozițiilor s-a realizat traducerea manuală a enunțurilor încercându-se menținerea pe cât posibil a părții de vorbire din limba engleză, măcar pentru unitatea lexicală care determină cadrul semantic, pentru a mări precizia alinierii. Alinierea propozițiilor englezești cu cele românești a fost realizată folosindu-se aliniatorul dezvoltat de Institutul de Cercetări în Inteligență Artificială al Academiei Române (Tufiș et al., 2005).

Pentru folosirea programului de import pe un corpus nou, este necesară traducerea în limba română a enunțurilor din limba engleză adnotate cu informații semantice, traduceri ce pot fi efectuate fie de către un traducător uman sau de serviciul Google translate (cu validării ulterioare). Următorul pas este alinierea celor două versiuni cu ajutorul programului de aliniere la nivel de cuvânt Giza++. Aceste fişiere intră în programul semantic import roluri. După importul de adnotare semantică, poate fi utilizată interfaţa pentru validarea manuală a corpusului importat automat.

Intuiția la baza importării automate a cadrelor a fost că majoritatea cadrelor semantice definite pentru FrameNet-ul englezesc sunt valabile şi pentru limba română, deoarece cadrele semantice au ca scop caracterizarea unei structuri conceptuale la un nivel de bază al descrierii (nivelul de adâncime). Din acest motiv, scopul programului este importarea automată a adnotărilor pentru limba engleză în limba română pentru realizarea unui FrameNet românesc.

Programul de importare automată (Trandabăț, 2007) are la bază corelarea rolurilor semantice exprimate în limba engleză cu traducerea pentru limba română a cuvintelor ce realizează rolurile respective. Ulterior, aceste adnotări automate vor fi validate manual pentru corectare şi pentru a se stabili dacă metoda este eficientă sau nu.

FrameNet-urile spaniol, german şi japonez au la bază un corpus specific fiecăreia dintre aceste limbi, adnotat manual la roluri semantice, din care se extrag automat cadrele pentru fiecare unitate lexicală. Premisa programului de importare automată a rolurilor semantice din limba engleză pentru limba română se bazează pe faptul că cadrele semantice exprimă concepte la nivelul structurii de adâncime, valabile pentru toate limbile, actualizarea sintactică având loc ulterior la nivelul structurii de suprafață diferit pentru fiecare limbă în funcție de constrângerile sintactice şi morfologice. Astfel, folosind fişierele XML ale propozițiilor engleze adnotate la roluri semantice se creează automat un set de fişiere XML ce conțin un corpus de propoziții adnotate la nivelul rolurilor semantice pentru limba română, din care urmează să se extragă cadrele semantice. Programul de adnotare foloseşte ca fişiere de intrare: (i) fişierele XML pentru unitățile lexicale engleze, care conțin propoziții adnotate, şi (ii) fişierele cu alinierea propozițiilor engleze - româneşti.

Algoritmul de transfer consideră importarea ca o problemă de etichetare secvenţială, cu o codificare B-I-O (Begin, Inside, Ouside). Programul de import automat se bazează pe corelarea rolurilor semantice exprimate în limba engleză cu echivalenții de traducere din limba română. Au fost identificate 9 tipuri de import al adnotării, descrise detaliat în (Trandabăț, 2010). Din punct de vedere formal, propoziția englezească poate fi văzută ca o mulțime de elemente ordonate S_en = (we1 , we2 , . . . , wen), iar propoziția românească este S_ro = (wr1 , wr2 , . . . , wrm). Astfel, funcția de aliniere este

Align(wei ) : S_en ∪ {∅} → 2S_ro

∪ {∅},

unde 2S_ro este mulțimea părților pentru propoziția românească S_ro.

Atribuirea rolurilor semantice prin importul din limba engleză se face prin funcția Frame(wei ):

∀wei ∈ S_en, Frame(wei) : {S_en ∪ ∅} → {B_Fi , I_Fi , O_Fi },

cu Fi ∈ {∪ FrameNetRoles, NO-Frame} and Frame(∅) = {∅}.

Prin metoda de import se folosește propoziția englezească S_en, traducerea românească a ei S_ro, și funcția de mapare Align, astfel că ∀wei ∈ S_en, Align(wei ) = Wi

R ⊂ S_ro ∪ {∅}, sunt identificate următoarele cazuri de transfer:

4

Aliniere one-to-zero: ∃! wei ∈ S_en, astfel ca Align(wei ) = ∅, caz în care nu trebuie efectuat transfer deoarece nu există cuvânt românesc cu care să fie aliniat rolul din limba engleză;

Aliniere one-to-one, unde ∃! wei ∈ S_en și ∃! wrj ∈ I S_ro, astfel încât Align(wei ) = wrj , cu| WiR |= 1. Ân acest caz,

un cuvânt englezesc are doar un singur corespondent românesc și Frame(wrj ) = Frame(wei);

Aliniere one-to-many, unde ∃! wei ∈ S_en și un subșir de cuvinte românești wrj . . . wrl ∈ 2S_ro , a.i. Align(wei ) = wrj . . . wrl , cu| Wi

R |> 1. Funcția de import devine :

Aliniere many-to-one, unde există un subțir wei . . . wek ∈ 2S_en și ∃! wrj ∈ S_ro, a.i. Align(wei , . . . wek ) = wrj , cu | Wi

R |= 1, și funcția de import devine:

Aliniere many-to-zero, unde există un subțir wei . . . wek ∈ 2S_en , a.i. Align(wei . . . wek ) = ∅, | WiR |= 0. Acest caz

este redus la aliniere one-to-zero, și aplicat pentru fiecare cuvânt englezesc;

Aliniere many-to-many, unde există un subșir wei . . . wek ∈ 2S_en și un subșir wrj . . . wrl ∈ 2S_ro , a.i. Align(wei . . . wek ) = wrj . . . wrl și | Wi

R |> 1. Acest caz este mai mult teoretic, și nu a fost întâlnit în practică în dezvoltarea resursei pentru limba română.

Aliniere zero-to-one, unde pentru wei = ∅ ∃! wrj ∈ S_ro, a.i. Align(wei ) = wrj (de obicei cazul cuvintelor funcționale). Astfel, funcția de import este:

Aliniere zero-to-many, unde pentru wei = ∅ ∈ S_en, există un subșir wrj . . . wrl ∈ 2S_ro, a.i. Align(wei ) = wrj . . . wrl și | Wi

R |> 1. Această situație este redusă la alinierea zero-to-one;

Aliniere zero-to-zero, unde wei = ∅ ∈ S_en, Align(wei ) = ∅. Acest caz este prezentat doar din motive de simetrie.

Exemple de transfer al adnotării semantice pot fi găsite în (Trandabăț 2010).

Evaluarea corectitudinii corpusului obţinut pentru limba română este efectuată comparându-l cu versiunea validată manual a corpusului. Evaluarea presupune compararea rolului semantic al fiecărui cuvânt pentru limba engleză cu rolul echivalentului său de traducere în limba română. Primele rezultate ale programului de import indică o precizie generală de aprox. 79%. Validarea rezultatelor s-a bazat pe detectarea cazurilor când importul a eșuat, încercând să descopere dacă problemele s-au datorat traducerii sau particularităților semantice și sintactice ale limbii române. Au fost găsite doar puține erori de traducere, și chiar și în acele cazuri, înțelesul fusese păstrat și rolurile semantice fiind corect atribuite.

Majoritatea propozițiilor constituie un corpus corect din punct de vedere al adnotării. Cazurile speciale de neconcordanțe țin fie de inconsecvențe de adnotare, fie de diferențe culturale sau lingvistice dintre cele două limbi. Problemele de import au fost prezentate în (Trandabăt & Husarciuc, 2008) și pot fi grupate în următoarele clase:

- Cazuri în care există mai multe adnotări posibile în engleză – același constituent poate avea roluri tematice diferite. În limba română pot exista ambele roluri sau doar unul. Programul de import recunoaște un singur rol pentru fiecare constituent, și anume primul care a fost adnotat. Aceste cazuri sunt marcate pentru validare manuală. De exemplu, importul automat pentru propoziția din limba engleză:

Traditional methods require that [the animal]Protagonist [bleed]Cause to [death]TARGET [after

having its throat cut]Time/Cause

este:

Metodele tradiționale cer ca [animalul]Protagonist [să sângereze]Cause până la [moarte]TARGET

[după ce i s-a tăiat gâtul]Time.

- Cazuri în care limba română are roluri semantice ce nu apar în limba engleză (de exemplu argumente externe) ca în:

[Quit]TARGET [smoking]Process.

[Lăsați]TARGET –[vă]Protagonist [de fumat]Process.

unde rolul Protagonist nu există în propoziția engleză, dar el apare în traducerea în limba română și ar trebui adnotat, deși programul de import nu poate transfera nimic.

- Cazuri în care un rol din limba engleză nu este exprimat în limba română deoarece nu este exprimat explicit în structura sintactică (de obicei este vorba de subiect care este obligatoriu în limba engleză, dar poate lipsi fără a invalida enunțul în limba română). Un exemplu în care rolul Manner este inclus în cuvântul țintă este:

otherwise I_F

}O_F ,{I_F )( if )(

}_{)( if )(

)(

i

iiii

i

j ee

iiee

r wFramewFrame

FBwFramewFrame

wFrame

otherwise _

_)( and _or B_ ( if _)(

11

FrameNOO

FIwFrameFIFwFrameFIwFrame

iriiri

r

jj

j

otherwise

_or if )(

k

kii

rF

FrameNOFTARGETFFwFrame

j

5

[Blood]Undergoer [had congealed]TARGET [thickly]Manner [on the end of the smashed fibula]Place .

[Sângele]Undergoer [se îngroșă]TARGET [spre capătul fibulei zdrobite]Place .

- Diferențe privind modul de formulare a enunțurilor în cele două limbi. Cele mai multe exemple de acest fel găsite au fost datorate folosirii în limba engleză a verbelor copulative, modale, sau a verbelor suport, traduse în limba română fără folosirea unui astfel de verb. Astfel, cadrele semantice din cele două limbi sunt diferite, iar rolurile din limba engleză, deși importate corect, pot fi inexistente în cadrul semantic al verbului din limba română.

And I was surprised at how easily [my eyes]Entity [became]TARGET [accustomed to

seeing]Final_state in the light of the head torch .

Și am rămas surprins cât de ușor [s- au obișnuit]TARGET [ochii mei]Entity [cu

vederea]Final_state la lumina făcliei principale .

Adnotările automate ale rolurilor semantice pe corpusul românesc au fost verificate pentru a se extrage situațiile de neconcordanță. O dezvoltare ulterioară este realizarea, plecând de la cazurile de diferențe lingvistice, de reguli automate ce vor fi implementate pentru îmbunătățirea rezultatelor programului de transfer automat al rolurilor semantice.

Bibliografie selectivă

David Dowty. Thematic proto-roles and argument selection. Language, 67(3):547-619, 1991. Charles J. Fillmore. Frame semantics, în Linguistics in the Morning Calm, Hanshin Publishing, Seoul , 1982, 111-137. Daniel Gildea and Daniel Jurafsky. Automatic labeling of semantic roles. Computational Linguistics, 28(3):245-288, 2002 B. Levin and M. Rappaport Hovav. Argument Realization. Research Surveys in Linguistics Series. Cambridge University Press,

Cambridge, UK, 2005. Verginica Barbu Mititelu and Radu Ion. Automatic Import of Verbal Syntactic Relations Using Parallel Corpora. In Proc. of the

International Conference RANLP, pp. 329-333, Borovets, Bulgaria, 2005. Roser Morante, Walter Daelemans, and Vincent Van Asch. A combined memory-based semantic role labeler of English. In

Proceedings of the 12th

CoNLL, pp 208-212, Manchester, UK, 2008. J. Nivre. An efficient algorithm for projective dependency parsing. In Proc. of the 8th International Workshop on Parsing

Technologies (IWPT 03), pp. 149-160, 2003. Sameer Pradhan, Kadri Hacioglu, Valeri Krugler, Wayne Ward, James H. Martin, and Daniel Jurafsky. Support vector learning for

semantic argument classification. Machine Learning Journal, 60(13):11-39, 2005. M. Surdeanu, S. Harabagiu, J. Williams, and P. Aarseth. Using predicate-argument structures for information extraction. In

Proceedings of the 41th Annual Meeting of the ACL, pp. 8-15, Tokyo, 2003. Diana Trandabat and Maria Husarciuc. Romanian semantic role resource. In Proceedings of the Sixth International Language

Resources and Evaluation (LREC'08), Marrakech, Morocco, may 2008. Diana Trandabăț. Natural language processing using semantic frames. PhD Thesis, 2010,

http://students.info.uaic.ro/~dtrandabat/thesis.pdf. Diana Trandabat. Semantic frames in Romanian natural language processing systems. In Proceedings of the NAACL-HLT 2007

Doctoral Consortium, pages 29-32, Rochester, New York, 2007. ACL. Dan Tufiş, Ion R., Ceauşu, Al., Stefănescu, D. (2005), Combined Aligners in Proceeding of the ACL2005 Workshop on “Building

and Using Parallel Corpora: Data-driven Machine Translation and Beyond”, Ann Arbor, Michigan, June, 2005 Dan Tufiş, Radu Ion, Alexandru Ceauşu, Dan Ştefănescu, RACAI’s Linguistic Web Services, în Proceedings of LREC 2008 (Language

Resources and Evaluation Conference), May 26 - June 1, Marakkech, Morocco. ELRA.

Valorificarea cercetării

Rezultatele obţinute în primul an de desfășurare al proiectului (lunile octombrie – decembrie 2011) au fost diseminate prin prezentări orale de articole la conferinţe şi ateliere de lucru din domeniu, supă cum sunt prezentate mai jos. Primele două articole sunt în curs de indexare în baza de date IEEE Xplore și ISI Web of Knowledge.

Diana Trandabăț (2011) Mining Romanian texts for semantic knowledge, in Proceedings of Intelligent Systems and Design Application Conference, ISDA2011, Cordoba, Spain.

Diana Trandabăț (2011) Extracting Semantic Information from Texts, in Post-Proceedings of the 13th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing, SYNASC2011.

Diana Trandabăț (2011) Using Semantic Roles to Understand the Web, Post-Proceedings of the Workshop “Language Resources and Tools with Industrial Applications”, Publishing House of the Alexandru Ioan Cuza University of Iași, ISSN 1843-911X, pg. 69- 82.

Director proiect,

Dr. Diana Trandabăț