中文名词性谓词语义角色标注

研究了中文名词性谓词的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL).在使用传统动词性谓词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.此外,探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响,并且联合谓词自动识别实现了全自动的中文名词性谓词SRL.在中文NomBank上的实验结果表明,中文动词性谓词的SRL合理使用能够大幅度提高中文名词性谓词的SRL性能;基于正确句法树和正确谓词识别,中文名词性谓词的SRL性能F1值达到了72.67,大大优于目前国内外的同类系统;基于自动句法树和自动谓词识别,性能F1值为55.14.

基于依存关系的中文名词性谓词语义角色标注研究

语义角色标注是自然语言处理的一个重要研究内容,性能对机器翻译等研究有重大影响。实现了一个基于依存关系的中文名词性谓词语义角色标注平台,并对名词性谓词进行识别,使用最大熵分类模型在Chinese NomBank的转换语料上进行系统实验,对各种词法特征、结构特征及其组合进行了测试,标准语料上F1值达到78.09,基于自动句法树的语料上的F1值达到67.42。

依存关系上的中文名词性谓词识别研究

首次实现了一个基于依存关系的中文名词性谓词识别平台,作为语义角色标注的前提,谓词识别的结果直接影响语义角色标注的性能。使用两种方法进行实验:一种是基于传统的特征向量的方法在Chinese Nombank的转换语料上进行了系统实验,对各种词法特征、结构特征及其组合进行了测试,标准语料上F1值达到89.65,自动语料上达到81.27。另一种是使用树核的方法进行探索性实验,在标准语料和自动语料上分别得到84.62和80.93的F1值。

中文名词性谓词语义角色标注的特征研究

在语义角色标注中,相对于动词性谓词,名词性谓词与其角色之间的结构更灵活和复杂。为了更好地捕获这些结构化信息,通过对名词性谓词语义角色标注相关特征集的研究,探索了新的单词特征和句法特征,用于名词性谓词语义角色标注。基于正确句法树和正确谓词识别,中文名词性谓词语义角色标注的F1值达到了73.99,优于目前国内外的同类系统;基于自动句法树和自动谓词识别,性能F1值为57.16。最后,讨论了使用动词性谓词的特征实例来提高名词性谓词SRL的准确率,然而性能的提高并不是很明显。

中文名词性谓词的语义角色标注的研究

浅层语义分析,即分析句子中谓词(可以是动词或名词等)的语义角色成分,包括施事者、受事者、时间、地点等。根据谓词词性的不同,通常可以将SRL分为动词性谓词SRL和名词性谓词SRL。经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在中文NomBank上取得名词性谓词的SRL实验结果。

基于树核函数的中文语义角色标注

使用SVM提供的卷积树核函数构造一个中文语义角色标注系统,将依存关系作为标注单元进行中文语义角色标注。通过不同的裁剪方法获得依存树的结构化信息,裁剪后的依存树分别为最短路径树和最小树。在中文PropBank和NomBank的转换语料上进行实验,结果表明,该系统在动词性谓词和名词性谓词语料上的F1值分别为83.66和76.87。

利用配价信息的语义角色标注

语义角色标注是一种浅层语义分析.现有的汉语语义分析方法和语义角色标注体系没有结合汉语的特点并有效刻画出汉语的本质特性,导致目前汉语语义角色标注性能与英语相比相差较大.在汉语中,配价结构可以较好地刻画汉语句子的句法结构和语义构成关系,因此,我们在考察配价语法的基础上适当修改了语义角色标注体系并将谓词本身的配价信息融入语义角色标注.实验结果表明,配价信息的使用能够较大幅度提高动名词性谓词的语义角色标注性能:基于正确句法树和正确谓词识别,动词性谓词的SRL性能F1值达到93.69%;名词性谓词的SRL性能F1值达到79.23%;均优于目前国内外的同类系统.

基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注

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%,优于目前国内外的同类系统。