Action Type induction from multilingual lexical features

Abstract

This paper presents a vector representation and a clustering of action concepts based on lexical features extracted from IMAGACT, a multilingual and multimodal ontology of actions in which concepts are represented through video prototypes. We computed vectors for 1,010 action concepts, where the dimensions correspond to verbs in 10 languages. Finally, an unsupervised clustering method has been applied on these data in order to discover action classes based on typological closeness. Those clusters are not language-specific or language-biased, and thus constitute an inter-linguistic classification of action domain.

Este artículo presenta una representación vectorial y un clúster de conceptos de acción basados en características léxicas extraídas de IMAGACT, una ontología de acciones multilingüe y multimodal en la que los conceptos se representan a través de prototipos de video. Calculamos vectores para 1.010 conceptos de acción, donde las dimensiones corresponden a verbos en 10 idiomas. Finalmente, se ha aplicado un método de agrupación no supervisada en estos datos para descubrir clases de acción basadas en la proximidad tipológica. Esos clústers no son específicos del idioma ni están sesgados por él, y por lo tanto constituyen una clasificación interlingüística del dominio de acción.