融合知识的多目标词联合框架语义分析模型

框架语义分析任务是自然语言处理领域的一项基础性任务。先前的研究工作大多针对单目标词进行模型设计,无法一次性完成多个目标词的框架语义结构提取。该文提出一个面向多目标的框架语义分析模型,实现对多目标词的联合预测。该模型对框架语义分析的各项子任务进行交互性建模,实现子任务间的双向交互。此外,该文利用关系图网络对框架关系信息进行编码,将其作为框架语义学知识融入模型中。实验表明,该文模型在不借助额外语料的情况下相比之前模型都有不同程度的提高。消融实验证明了该文模型设计的有效性。此外,该文分析了模型目前存在的局限性以及未来的改进方向。

汉语框架语义网中词元语义搭配模式确定规则研究

机器理解自然语言和抽取信息涉及对词汇语义信息和句法信息两项重要内容的理解。汉语框架语义知识库(CFN)的词元语义搭配模式记录了词元与框架元素、词元与句法的组合方式,为机器自动进行语义分析和信息抽取提供了资源。而目前的词元语义搭配模式的数量多,机器确定并应用词元语义搭配模式存在一定困难,且框架元素间的关系比较模糊,词元配价成分的语义信息存在歧义,使机器不能准确理解和抽取文本信息。采用基于规则的方法,根据词元配价成分的语义信息和语义特征、词元外部的语境和框架元素提炼规则,可以使机器能够更准确地理解与抽取文本的语义信息。

框架语义学理论下英语听力教学改革路径探析

英语作为一种世界通用语言,在国际交流中扮演着重要的角色。而听力是英语学习者需要掌握的基本技能之一,受听者对听力信息的诠释和理解是提高教学效果的重要途径,这也是框架语义学理论的题中之义。文章基于“框架语义学理论”,以英语专业听力实践教学为研究对象,针对当前英语听力的影响因素进行分析,探索了应对大学英语专业听力教学的策略和见解,以帮助学生提升英语听力,并对英语教师后续的教学提供有益借鉴。

基于BERT特征融合与膨胀卷积的汉语副词框架语义角色标注

汉语框架语义角色标注对汉语框架语义分析具有重要作用。目前汉语框架语义角色标注任务主要针对动词框架,但是汉语没有丰富的形态变化,很多语法意义都是通过虚词来表现的,其中副词研究是现代汉语虚词研究的重要部分,因此该文从副词角度出发构建了汉语副词框架及数据集,且对框架下的词元按照语义强弱进行了等级划分。目前的语义角色标注模型大多基于BiLSTM网络模型,该模型虽然可以很好地获取全局信息,但容易忽略句子局部特征,且无法并行训练。针对上述问题,该文提出了基于BERT特征融合与膨胀卷积的语义角色标注模型,该模型包括四层:BERT层用于表达句子的丰富语义信息,Attention层对BERT获取的每一层信息进行动态权重融合,膨胀卷积(IDCNN)层进行特征提取,CRF层修正预测标签。该模型在三个副词框架数据集上表现良好,F1值均达到了82%以上。此外,将该模型应用于CFN数据集上,F1值达到88.29%,较基线模型提升了4%以上。

基于框架语义映射和类型感知的篇章事件抽取

篇章事件抽取任务从给定的文本中识别其事件类型和事件论元。该任务包括事件检测和论元识别两个子任务。目前篇章事件普遍存在数据稀疏和多值论元耦合的问题。基于此,该文提出了一种基于框架语义映射和类型感知的篇章事件抽取方法。该文分析发现事件描述与框架语义网有着相似的结构,因此将汉语框架网(CFN)与中文篇章事件建立映射,并在文本输入层引入触发词释义信息和滑窗机制充分感知上下文信息,改善了事件检测的数据稀疏问题;使用基于类型感知标签的多事件分离策略缓解了论元耦合问题。为了提升模型的鲁棒性,进一步引入对抗训练。在DuEE-fin和CCKS2021数据集上的实验结果显示,该文模型较当前主流模型测试结果有较大提升,验证了方法的有效性。

基于框架语义学的TEM8汉译英试题讲解策略新探

专业八级考试(简称TEM8)是本科英语专业高年级阶段最重要的等级考试之一,其汉译英部分既是考试的难点也是考生成绩的主要堵点。基于框架思想的TEM8真题讲解策略包括:教师借助通用概念框架引导学生建构原文认知图像;通过引入免费线上语料资源FrameNet中的框架信息指导学生在目标语中重构认知图像;引导学生利用FrameNet中的真实语料,特别是框架元素的句法构型,打磨并评估译文。

基于框架语义分析的社交网络药品不良事件抽取

目的/意义基于社交网络评论文本抽取药品不良事件,为药品研发和安全监管提供参考。方法/过程采用框架语义理论,结合《监管活动医学词典》术语集构建药品不良事件分类词表;基于词典和规则匹配的方法识别事件类别和框架元素,利用语义信息实现药品不良事件框架填充。结果/结论选取社交网络药品评价实例进行药品不良事件信息抽取可行有效,有助于框架语义分析方法在医疗专业领域的深度应用和价值实现。

地方形象重构的框架语义学视角——以贵州特色小吃英译为例

地方形象是中国形象的有机组成部分,对其进行重构具有重要意义,现有研究对这方面的关注还不够。译路无坦途,地方形象的对外自塑面临语言和文化阻隔,需要多维度、多方位地探索灵活的翻译策略。框架语义学强调语言与认知、语言知识与百科知识的连续性,可望为实现翻译的灵活性提供参照。本文从框架语义学基本思想出发,阐释了框架何以从语言组织和认知建构两方面为贵州特色小吃英译提供可靠的翻译资源,并据此提出地方形象外译的可循之策:合理调整框架-侧显关系、框架替换和框架重构。本研究将进一步扩宽框架语义学的应用研究,以期为中国形象国际传播和译员培训带来一定的启示。

框架语义学视角下汉语近义词辨析——以“不”和“没”为例

近义词辨析是国际汉语教学中的难点和重点。“不”和“没”对汉语作为第二语言学习者来说极易混淆,辨析难度较大。文章探讨了框架语义学及其与近义词辨析的关系,将辨析流程确定为两步,依次是确定框架、分辨意义和用法的差别,并以“不”和“没”作为案例进行说明,分为动词激起否定框架和形容词激起否定框架两类,前者从主观与客观、V的高频性、时间差异和固定用法的差异四个方面进行辨析,后者的辨析焦点在于是肯定核心框架元素所不具有的某种性质或存在的状态,还是肯定核心框架元素在性质状态上未发生变化。

框架语义学视角下荆楚文化翻译研究——以武汉市博物馆翻译文本为例

荆楚文化作为具有鲜明地域特色的文化形态,对于中国传统文化国际传播和城市形象建设具有重要意义。该研究基于框架语义学基本原理,从中英语言框架及文化背景出发,比较分析目前武汉市内主要博物馆相关翻译文本,参考英汉语义框架现有研究成果,进行构建荆楚文化语义网的初步实践。在此基础上归纳现存翻译问题并探究优化路径,以期对武汉市博物馆翻译有所助益。

框架语义学视角下小说人物的形象构建——以《相助》为例

作为语言学的重要分支,框架语义学认为需要在大的认知框架下理解语言的意义,其可被用于文学作品分析。《相助》是美国作家凯瑟琳·斯多克特于2009年出版的第一部小说,讲述了在美国的一座南方小镇上,三位女性的成长故事,一位白人年轻女孩,两位黑人女佣,她们最终拾起勇气,决心改变自己的命运,改变社会。本文试图从框架语义学的视角来分析这三位主人公的性格和人生经历,构建人物形象。

汉语框架语义角色的自动标注

基于山西大学自主开发的汉语框架语义知识库(CFN),将语义角色标注问题通过IOB策略转化为词序列标注问题,采用条件随机场模型,研究了汉语框架语义角色的自动标注.模型以词为基本标注单元,选择词、词性、词相对于目标词的位置、目标词及其组合为特征.针对每个特征设定若干可选的窗口,组合构成模型的各种特征模板,基于统计学中的正交表,给出一种较优模板选择方法.全部实验在选出的25个框架的6692个例句的语料上进行.对每一个框架,分别按照其例句训练一个模型,同时进行语义角色的边界识别与分类,进行2-fold交叉验证.在给定句子中的目标词以及目标词所属的框架情况下,25个框架交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%和61.62%.

基于框架语义分析的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的;在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.

汉语框架语义知识库及软件描述体系

汉语框架网络工程是以框架语义学为理论基础的基于语料库的计算词典编纂工程,用于语言学、计算语言学研究及自然语言处理研究。该工程的结果包括两部分:汉语框架语义知识库(即词典资源)和相关软件。其中,汉语框架网络知识库包括框架库、句子库和词元库三部分,相关软件主要包括汉语框架语义知识库管理系统和基于Web的展示系统。本文介绍了汉语框架语义知识库的语义描述体系以及软件描述体系。

基于汉语篇章框架语义分析的阅读理解问答研究

答案句检索和答案抽取是阅读理解中的两个核心技术.针对汉语阅读理解,该文提出一种新的基于篇章框架语义分析的答案句检索和答案抽取方法.答案句检索是基于框架相似性、框架关系及篇章框架关系来实现.其中,基于框架相似性的方法是通过计算背景材料与问句之间语义场景(框架)的相似度来进行答案句检索;基于框架关系和篇章框架关系的方法可以从语义相关角度获得与问句语义相关的答案句.在答案抽取时,提出基于框架语义相似性、有定零形式线索及框架关系的答案抽取方法.基于框架语义相似性可以从语义相似的答案句中抽取出充当问句疑问角色的框架元素作为答案;有定零形式线索能够在篇章范围定位答案句中充当答案的缺失语义成分;框架关系则能够通过建立框架元素之间的关系,抽取相关度高的框架元素作为答案.针对15个领域的552个阅读理解问题,该方法在答案句检索时相比传统基于相似度的方法能够获得更好的答案句检索结果;相比基于框架相似性的Baseline实验,加入篇章框架关系、框架关系及有定零形式线索的篇章级框架语义特征,能够获得更优的答案句检索与答案抽取结果.

基于框架语义的高考语文阅读理解答案句抽取

高考语文阅读理解问答相对普通阅读理解问答难度更大,问句抽象表述的理解需要更深层的语言分析技术,答案候选句抽取更注重与问句的关联分析,答案候选句排序更注重答案句之间的语义相关性。为此,该文提出借助框架语义匹配和框架语义关系抽取答案候选句,在排序时引入流形排序模型,通过答案句之间的框架语义相关度将排序分数进行传播,最终选取分数较高的Top-4作为答案句。在北京近12年高考语文阅读理解问答题上的准确率与召回率分别达到了53.65%与79.06%。

基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。

基于条件随机场的汉语框架语义角色自动标注

在给定目标词及其所属框架的条件下,汉语框架语义角色标注可以分为语义角色识别和角色分类两个步骤。该文将此任务通过IOB2标记策略形式化为词序列标注问题,以词为基本标注单元,采用条件随机场模型进行自动标注实验。先对语料使用清华大学的基本块自动分析器进行分析,提取出15个块层面的新特征,并将这些特征标记形式化到词序列上。以文献[20]已有的12个词层面特征以及15个块层面特征共同构成候选特征集,采用正交表方法来选择模型的最优特征模板。在与文献[20]相同的语料上,相同的3组2折交叉验证实验下,语义角色标注的总性能的F1-值比文献[20]的F1-值提高了近1%,且在显著水平0.05的t-检验下显著。实验结果表明:(1)基于词序列模型,新加入的15个块层面特征可以显著提高标注模型的性能,但这类特征主要对角色分类有显著作用,对角色识别作用不显著;(2)基于词序列的标注模型显著好于以基本块为标注单元以及以句法成分为标注单元的标注模型。

利用框架语义知识优化事件抽取

事件抽取旨在把含有事件信息的非结构化文本以结构化的形式予以呈现。现有的基于监督学习的事件抽取方法往往受限于数据稀疏和分布不平衡问题,具有较低的召回率。针对这一问题,该文提出一种利用框架语义优化事件抽取的方法,引入框架类型作为泛化特征,在此基础上进行框架类型和事件类型的映射,然后结合框架类型识别模型和事件类型识别模型进行协作判定,以此优化事件抽取的召回性能。实验结果显示,针对触发词(事件类型)识别任务,相较于仅使用事件类型识别模型,该文提出的框架语义辅助的事件类型识别模型能够提高抽取召回率6.44%(5.74%),提高F值1.45%(0.83%)。

框架语义理论探索

框架语义理论首先由F illmore提出,是认知语言学研究语言概念结构的两大原则之一。该理论认为,传统的语义理论对指称意义的强调、对概念结构的组织存在着很大的问题。通过引入概念显像与框架这一组关系,框架语义理论从根本上改变了人们对概念的认识与分类方法,解决了传统理论无法解释或很难解释的一系列的语言现象。