中文语义角色标注的树核空间研究

使用基于树核函数的方法来进行语义角色标注,有效的树核空间的设计是影响系统性能的关键。探索树核空间在中文语义角色标注上的应用,考虑到同一谓词的各论元间的相互影响,提出多论元-谓词特征(AAPF)空间,并在此基础上提出了三种受平面特征启发的树核空间设计方法。基于中文PropBank语料的实验表明,加入一些重要平面特征信息的树核空间,性能有了明显的提高,分类精确率由90.96%提高到92.54%。最后使用复合核将特征启发的树核与特征向量结合起来,精确率达到95.21%,性能高于同类系统。     

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。