一种改进的汉语语义角色分类体系与标注实践

语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务,涉及文本挖掘、神经网络学习、统计语言学等多个研究领域。在对一个汉语语料库进行语义角色分析时,发现现有的汉语语义角色体系存在一定的局限性。通过引入新的语义角色、吸收和重新定义现有语义角色体系中的语义角色,该文提出了一种改进的汉语语义角色分类体系。该语义角色分类体系将事件中的语义角色分为两大类,即中枢语义角色和周边语义角色,其中,周边语义角色可进一步被细分为主要周边语义角色和辅助周边语义角色。为了减少语义理解的主观性从而客观地判断语义角色类型,该文基于语义和句式以“判断标准-相应例句”的形式详细解释了语义角色分类体系中的主要周边语义角色,并从中枢语义角色半自动化判断、复合动词作中枢语义角色处理、易混淆语义角色难点分析和辅助周边语义角色标注规定等多个方面给出了提高语义角色标注一致性的说明。最后,根据提出的语义角色分类体系对实验语料库进行了语义角色的标注实践,分析了标注一致性,统计了新提出和重定义的主要周边语义角色在语料库中的分布情况,并与基于鲁川语义角色分类体系得到的标注结果进行了对比。

基于最大熵原则的汉语语义角色分类

语义角色标注是近些年来兴起的自然语言处理的一个新的研究领域。与英语方面的研究相比,汉语方面的工作还不是很充分。该文在参考已有工作的基础上,基于最大熵原则,对汉语语义角色标注中的一个方面———语义角色分类进行了深入的研究。在提出了一些新的特征之后,该文还充分利用了语义角色之间的相关性,提取语义角色的上下文特征,从而提高标记的准确率;此外,通过对不同特征的单独研究,笔者发现了不同特征取得最优值时的窗口大小差别很大。发现这一现象后,笔者设计了一种基于贪心策略的选择算法,对不同的特征选择不同的窗口大小,使得标记结果进一步提高。在综合采用了以上的策略之后,笔者的汉语语义角色分类系统可以达到95.00%的准确率,比前人有较为显著的提升。从而证明了笔者的方法是有效的。

基于树核函数的中文语义角色分类研究

该文探索了基于树核函数的中文语义角色分类,重点研究如何获取有效的结构化信息特征。在最小句法树结构的基础上,根据语义角色分类的特点,进一步定义了三种不同的句法结构,并使用复合核将基于树核和基于特征的方法结合。在中文PropBank语料上的结果表明,基于树核函数的方法在中文语义角色分类任务中能够取得较好的结果,精确率达到91.79%。同时,与基于特征方法的结合,基于树核函数的方法能够进一步提高前者性能,精确率达到94.28%,优于同类系统。

谈动宾语义关系分类的性质问题

汉语语法学界一般认为，在现代汉语中动词和宾语之间的语义关系是十分丰富的，宾语可以表示动作的受事、施事、结果、对象、处所、时间、工具等等。本文认为，动宾语义关系分类迄今还存在不少缺憾。其中一个重要原因是没有认识到，在作这种语义分类时，应该首先把宾语分为规定宾语与非规定宾语。规定宾语的语义角色是由动词词汇意义赋予的，对动词与规定宾语的语义关系可以不作分类。对动词与非规定其语的语义关系才需要分类。