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。     

一种轻量级的汉语语义角色标注规范

作为主流的浅层语义表示形式,语义角色标注一直是自然语言处理领域的研究热点之一。目前学术界已有的语义角色标注规范(PropBank规范和北大规范)主要存在三个问题:①基于片段的论元表示让标注难度加大; ②PropBank中谓词框架的定义难度较大; ③北大规范缺乏省略论元的标注。经过充分调研,该文尝试融合已有的中英文语义角色标注规范的优点,同时结合实际标注中遇到的问题,制定了一种轻量级的适合非语言学背景的标注者参与的中文语义角色标注规范。第一,采用基于词的论元表示,避免了片段边界的确定,从而降低标注难度;第二,标注者直接根据句子上下文信息,标注谓词相关论元角色,而无须预先定义每个谓词的所有语义框架;第三,显式标注句子中省略的核心论元,更准确地刻画句子的语义信息。此外,为了保证标注一致性和提高数据标注质量,规范针对各种复杂语言现象,给出了明确的优先级规定和难点分析。     

语义角色标注中特征优化组合研究

特征决定着语义角色标注的性能,但并非特征越多性能越高.因此,如何优化组合这些特征就显得非常重要.选取了当前语义角色标注系统中常用的56个特征,按其贡献进行了优化组合实验.在正确的句法分析上取得了91.22%的语义角色分类精确率,在自动句法分析上语义角色标注F1值达到了78.07%.实验表明提高性能并不需要很多特征,关键在于特征的优化组合;同时在句法分析中起重要作用的谓词和中心词特征在语义角色标中也发挥了重要作用.     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于依存树的中文语义角色标注

现有中文语义角色标注主要集中在基于短语结构句法树的标注。基于此,提出一种基于依存树的中文语义角色标注方法。将中文句子转化为标准的依存树,作为实验数据集,特征选取时结合知网,将语义信息引入特征集,以提高系统的召回率,并采用最大熵分类器进行实验,获得90.68%的F值。结果表明,在标准的句法树上,当基于依存关系的标注系统中加入新特征时,该中文语义角色标注取得了比基于句法成分标注更好的成绩。     

基于图模型的中文多谓词语义角色标注方法

针对语义角色标注中的多谓词现象,从图模型角度出发,提出一种中文多谓词语义角色标注方法。对句中的多个谓词进行联合语义分析,并采用随机爬山算法优化图模型。利用句中多个谓词之间的全局特征,提升语义角色的区分度。在中文命题库上的实验结果表明,该方法可以明显提高语义角色标注的分类效果。     

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。     

Semantic Role Labeling of Chinese Nominal Predicates with Dependency-Driven Constituent Parse Tree Structure

This paper explores a tree kernel based method for semantic role labeling （SRL） of Chinese nominal predicates via a convolution tree kernel. In particular, a new parse tree representation structure, called dependency-driven constituent parse tree （D-CPT）, is proposed to combine the advantages of both constituent and dependence parse trees. This is achieved by directly representing various kinds of dependency relations in a CPT-style structure, which employs dependency relation types instead of phrase labels in CPT （Constituent Parse Tree）. In this way, D-CPT not only keeps the dependency relationship information in the dependency parse tree （DPT） structure but also retains the basic hierarchical structure of CPT style. Moreover, several schemes are designed to extract various kinds of necessary information, such as the shortest path between the nominal predicate and the argument candidate, the support verb of the nominal predicate and the head argument modified by the argument candidate, from D-CPT. This largely reduces the noisy information inherent in D-CPT. Finally, a convolution tree kernel is employed to compute the similarity between two parse trees. Besides, we also implement a feature-based method based on D-CPT. Evaluation on Chinese NomBank corpus shows that our tree kernel based method on D-CPT performs significantly better than other tree kernel-based ones and achieves comparable performance with the state-of-the-art feature-based ones. This indicates the effectiveness of the novel D-CPT structure in representing various kinds of dependency relations in a CPT-style structure and our tree kernel based method in exploring the novel D-CPT structure. This also illustrates that the kernel-based methods are competitive and they are complementary with the feature- based methods on SRL.     

使用树核函数进行中文代词消解的研究

指代消解是自然语言处理中语篇理解的关键问题之一。近年来对于树核函数的研究为指代消解提出了新的思路。基于树核函数,提出了一种新的中文代词的消解方法。将句法树作为一个特征,使用SVM提供的树核函数自动获取句法信息。在ACE2005 NWIRE基准数据上进行实验的结果表明树核对中文代词的消解能起到显著的作用,其中F值达到了75.8%。     

基于核方法的中文实体关系抽取研究

命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题之一。该文探讨了核方法在中文关系抽取上的有效性问题,主要分为三部分研究了在卷积树核中使用不同的语法树对关系抽取性能的影响;通过构造复合核检查了树核与平面核之间的互补效果;改进了最短路径依赖核,将核计算建立在原最短依赖路径的最长公共子序列上,以消除原始最短路径依赖核对依赖路径长度相同的过严要求。因为核方法开始被用于英文关系抽取时,F1值也只有40%左右,而我们在ACE2007标准语料集上的实验结果表明,只使用作用在语法树上的卷积核时,中文关系抽取的F1值达到了35%,可见卷积核方法对中文关系抽取也是有效的,同时实验也表明最短路径依赖核对中文关系抽取效果不明显。     

中英文指代消解中待消解项识别的研究

深入研究了中英文指代消解中的待消解项识别问题.在前人工作的基础上,首先使用规则方法识别与上下文无关或具有显著固定模式的非待消解项;针对与上下文相关的非待消解项识别,从平面特征方法和结构化树核函数方法两方面入手进行了探索;利用复合核函数将平面特征和结构化特征有效结合,对待消解识别问题进行了进一步研究.在ACE2003英文语料和ACE2005中文语料上的实验结果表明,提出的多种待消解项识别方案各具特色,都取得了不错的性能.最后将得到的待消解项识别模块应用于中英文的指代消解任务.实验结果表明,合适的待消解项识别能够大大提高中英文指代消解的性能.     

Semantic Role Labeling Using a Grammar-Driven Convolution Tree Kernel

Convolution tree kernel has shown promising results in semantic role labeling (SRL). However, this kernel does not consider much linguistic knowledge in kernel design and only performs hard matching between subtrees. To overcome these constraints, this paper proposes a grammar-driven convolution tree kernel for SRL by introducing more linguistic knowledge. Compared with the standard convolution tree kernel, the proposed grammar-driven kernel has two advantages: 1) grammar-driven approximate substructure matching, and 2) grammar-driven approximate tree node matching. The two approximate matching mechanisms enable the proposed kernel to better explore linguistically motivated structured knowledge. Experiments on the CoNLL-2005 SRL shared task and the PropBank I corpus show that the proposed kernel outperforms the standard convolution tree kernel significantly. Moreover, we present a composite kernel to integrate a feature-based polynomial kernel and the proposed grammar-driven convolution tree kernel for SRL. Experimental results show that our composite kernel-based method significantly outperforms the previously best-reported ones.      

基于核聚类的SVM多类分类方法

对支持向量机的多类分类问题进行研究，提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组，对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类，并用这些二值分类器组成决策树的节点，构成了一个决策分类树。给出决策树的生成算法，提出了利用交叠系数来控制交叠，从而克服错分积累，提高分类准确率。实验结果表明，采用该方法，手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求。     

基于标记信息级联传播树特征的谣言检测新方法

近年来新浪微博已成为国内重要的社交媒体平台之一,然而该类平台开放的匿名环境给谣言提供了滋生、传播的温床,造谣传谣给社会带来的消极影响不容忽视。传统的基于特征的谣言检测研究主要关注消息文本、发布用户、传播等方面的静态扁平特征,忽略了对消息传播演化结构和传播群体反应等方面的研究。针对此问题,首先将消息传播的级联模型引入标记传播树（LPT）模型中,提出改进的标记信息级联传播树模型（CA-LPT）;在此模型下提出一种动态度量用户影响力的方法;然后提出10个新特征以扩充已有的静态扁平特征集,再利用基于随机通路图核和RBF核的混合核支持向量机（SVM）进行谣言检测;最后通过基于新浪微博真实数据集的实验分析,验证了所提方法能提升谣言检测的性能。