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基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-05-30

  基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注_电子/电路_工程科技_专业资料。提出一种基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注(SRL)方法.联合短语句法特征和依存句法特征,对句法树进行剪枝,过滤句法树上不可能担当语义角色的组块短语单元和关系结点,对担当语义角色的组块或节点进行角色类别标注.基于正确句法树和正确谓词的识别结果表明,该方法的SRL性能F1值为73.53%,优

  第37卷 Vbl.37 第24期 No.24 文章编号t 计算机工程 Computer Engineering 2011年12月 December 201 l 文献标识码:A 中图分类号:TP306 -人工智能及识别技术? l唧卜讹8(2011)24__016p稍 基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注 徐靖,李军辉,朱巧啊,李培峰 (苏州大学计算机科学与技术学院,扛苏苏州215006) 摘要:提出一种基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注(SRL)方法。联合短语句法特征和依存句法特征,对句法树进行剪枝,过 滤句法树上不可能担当语义角色的组块短’语单元和关系结点,对担当语义角色的组块或节点进行角色类别标注。基于正确句法树和正确谓 词的识别结果表明,该方法的SRL性能F1值为73.53%,优于日前国内外的同类系统。 关健词:语义角色标注;短语句法特征;依存句法特征;名词性谓词;句法结构 Chinese Semantic Role Labeling Based on Phrase and Dependency Syntactic Structure XU Jing,LI Jun-hui,zIW Qiao—ming,LI Pei—feng (School of Computer Science&Technology。Soochow University,Suzhou 215006,China) [Abstract]This features of which paper proposes a Chinese Semantic Role Labeling(SRL)based tree ale Oil phrase and dependency syntactic sWucture.Combining the tree phrase and dependency syntactic structure,syntax pruned,filtrates group piece phrases unit and relationship nodes of syntax can’t assume semantic role,labels role category for group piece and nodes which assume semantic role.Recognition results show that the u'ees nominal SRL approach achieves the performance of73.53%in FI—measure on golden parse and golden predicates. [Key wordsi Semantic Role Labeling(SRL);phrase syntactic feature;dependency syntactic feature;nominal predicate;syntactic structure DoI:10.39690.issn.1000-3428.2011.24.057 l概述 语义角色标注(Semantic Role 方面,文献【1】以NomBank为实验语料,将基于动词性谓词 Labeling,SRL)是日前自然 的英文SRL方法移植于名词性谓词的英文SRL,并探索了大 量与英文名词性谓词相关的特征。在中文方面,文献【2】利用 大规模语料库中文NomBank,展开了中文名词性谓词的 SRL,在使用正确和自动句法树情况下,性能Fl值分别取得 71.6%和48.3%。文献【31进一步探索了中文名词性谓词SRL, 该文还尝试了借助动词性谓词的标注实例,用来扩展名词性 谓词SRL的训练集规模,以期望提高名词性谓词SRL性能。 不过实验结果并未如愿,其原因在于动词性和名词性谓词标 注实例中的特征值差异非常明显。文献【4】在传统动词性谓词 SRL相关特征的基础上,进一步提出了名词性谓词SRL相关 的特征集,并且探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓 词SRL的影响。 除了以上描述的基于短语句法树的SRL外,基于依存句 法树的SRL已成为目前研究的热点,然而其相关研究大多集 中在动词性谓词SRL上进行。文献15l采用基于依存分析的方 法实现语义角色标注,所使用的依存树是由短语句法树转化 而来。文献【6J在CTB转换语料和CoNLL 2009中文语料上, 研究了基于依存句法分析的中文语义角色标注研究,基于正 确谓词和自动谓词的情况F,在CTB语料上分别得到系统性 基金硬日:国家自然科学基金资助项目(90920004,60970056,60873 150);江苏省自然科学基金资助项目(BK2008160);江苏省高校自然 科学重大基础研究基金资助项目(08KJA520002) 语言处理的一个热点研究课题之一,是目前语义分析的一种 实现方式。所谓语义角色标注,就是对于给定句子,采用“谓 词一论元角色”的结构形式,对句中的每个谓词(动词性谓词 或名词性谓词等)标注出句子中谓词的相应语义角色成分,包 括核心的语义角色(如施事者、受事者等)和附属语义角色(如 地点、时间、方式、原因等)。SRL标注的语义角色对回答5W (Who,What,When,Where和Why)问题提供了强有力的支持。 这使其应用非常广泛,包括问答系统、指代消解、信息检索、 机器翻译等领域,具有广泛的应用前景。 根据利用的句法结构信息不同,可以将现有的SRL分为 3个类别:基于组块的SRL,基于短语的SRL和基于依存关 系的SRL。基于组块的SRL建立于浅层句法分析的基础上; 由于不能获得全部句法分析信息,其性能有限;基于短语的 SRL建立在句法分析的基础上,以句法成分为标注单元,性 能较好。随着依存分析研究的不断深入,基于依存关系的 SRL研究也越来越

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