基于深层句法分析的生物事件触发词抽取

传统利用语义和句法信息进行生物事件抽取的方法,在触发词抽取阶段句法信息运用形式单一笼统,不能有效发挥作用。为此,提出一种基于深层句法分析的触发词抽取方法。该方法采用间接的句法信息模式,利用深层句法信息独立地进行边检测,将边检测结果融合于触发词抽取中,使深层句法信息得到更有效的利用。在BioNLP 2009与2011共享任务语料上进行实验,结果表明,该方法的F值达到68.8%和67.3%,具有较好的触发词抽取性能。

一种基于混合分析的汉语文本句法语义分析方法

本文提出了一种领域相关的汉语文本句法语义分析方法。根据领域文本的特点 ,该方法将浅层句法分析和深层句法语义分析结合在了一起。其浅层句法分析部分采用有限状态层叠的方法 ,将文本中的命名实体识别出来 ,从而大大减轻了深层分析部分的负担。其深层句法语义分析部分将语义分析和语法分析结合起来 ,主要依靠词汇搭配信息来决定句子的结构。

基于联合方法的中文语义角色标注

目前基于机器学习的中文语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)方法大致可以分为两类:基于深层句法分析的方法和基于浅层句法分析的方法.由于基于这两种方法的SRL系统在性能和健壮性上各有优缺点,本文试图联合基于这两种方法的SRL系统的输出,通过一些全局特征训练出联合模型,对候选角色进行过滤,然后解决不满足句子论元结构限制的冲突角色得到最终标注结果,来提高标注的性能.在Chinese PropBank 1.0语料集上,联合模型的F值达到了78.41%,在基于深层句法分析的SRL的F值67.34%和基于浅层句法分析的SRL的F值71.67%基础上有了显著的提高,从而证明我们的联合方法是非常有效的.