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。

语义分析中谓词标识的特征工程

谓词是句子中的最重要的成分,它的正确与否对语义分析的影响非常大。而众多的特征直接影响到谓词标识的性能,如何组织这些特征显得尤为重要。选取了7个基本特征和30多个新特征以及它们的组合,使用最大熵分类器,在基本特征的基础上通过增加有利特征的方法,使得谓词标注的F1值增长了约5%(由84.7%增加到89.8%),词义识别的F1值增长了约2%(由80.3%增加到82.1%),结果表明,这些新特征及其组合大大提高了性能。