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。     

中文名词性谓词的语义角色标注的研究

浅层语义分析,即分析句子中谓词（可以是动词或名词等）的语义角色成分,包括施事者、受事者、时间、地点等。根据谓词词性的不同,通常可以将SRL分为动词性谓词SRL和名词性谓词SRL。经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在中文NomBank上取得名词性谓词的SRL实验结果。     

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。     

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。     

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。     

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。     

依存关系语义角色标注研究

描述了一个基于依存关系的语义角色标注系统,该系统把依存关系作为语义角色标注的基本单元。通过手工或自动标注出来的依存关系,构造出依存关系树,并从树上抽取特征。用最大熵模型对句中谓词的语义角色进行识别和分类。为了消除不必要的结构化信息,在预处理阶段,依存关系树经过了Xue的剪枝算法处理。通过特征工程,丰富的特征及其组合被应用于系统。最终使用 CoNLL 2008 shared task提供的数据作为训练、开发和测试集,使用手工标注的依存关系,F1值达到了86.25%;使用MSTParser自动产生的依存关系,F1值达到了81.66%。     

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.     

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.     

中文语义角色标注的特征工程

基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征: 例如,句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等,并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上,使用最大熵分类器进行了实验,系统F-Score由89.76%增加到91.31%。结果表明,这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。因此,目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。     

基于词汇语义特征的中文语义角色标注研究

语义角色除了受句法结构限制之外,同词汇的语义特征也有着紧密的内在联系。对于一些仅依靠句法分析不能很好解决的角色标注问题,如句法结构相同的两个成分所对应的角色分别为完全不同的施事、受事角色的情况,可以通过引入一些词汇语义特征来进行处理。该文基于北京大学的语义词典CSD,引入了配价数、主客体语义类等词汇语义特征来进行语义角色标注研究。10折交叉验证的结果显示,通过引用词汇语义特征,所有角色标注的总体评价F值比单纯使用句法特征上升了1.11%,而其中Arg0和Arg1角色标注的F值达到93.85%和90.60%,比仅使用句法特征进行角色标注分别提高了1.10%和1.26%。     

基于特征组合的中文语义角色标注

提出一种基于特征组合和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL)方法.该方法以句法成分作为基本标注单元,首先从当前基于句法分析的语义角色标注系统中选出高效特征,构成基本特征集合.然后提出一种基于统计的特征组合方法.该方法能够根据正反例中组合特征的分布状况,以类间距离和类内距离之比作为统计量来衡量组合特征对分类所产生的效果,保留分类效果较好的组合特征.最后,在Chinese PropBank(CPB)语料上利用支持向量机进行分类实验,结果表明,引入该特征组合方法后,语义角色标注整体F值达91.81%,提高了近2%.     

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。     

基于分层输出神经网络的汉语语义角色标注

语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务。当下针对中文语义角色标注的主流做法是通过基于特征的统计机器学习实现的。然而,统计机器学习的方法需要引入经验性的人工特征,这在一定程度上增加了工作量。深度学习在自然语言处理领域的应用使得特征的自动学习成为可能。文章尝试了一种适用于语义角色标注的深层神经网络架构,该模型能自然地推广到其他标注任务。实验表明,深度学习算法能够有效地用于语义角色标注任务,但是我们仍然发现,模型对语义层面知识的学习是相当有限的,基于深度学习的方法还不能取代基于人工特征的统计机器学习算法。