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。     

基于树核函数的英文句子情感分类研究

最近几年,由于在线客户评论信息飞快地增长。如何把这些信息分类为正向和负向情感是一个迫切需要解决的问题。提出了一种细粒度级别(句子级别)的情感分类方法,该方法在SVM分类器中使用了树核和复合核函数来进行句子级别情感的分类。实验结果表明在句子级别的情感分类中树核和复合核的方法比线性核具有更佳的性能。     

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%。     

基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究

该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能。该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例。在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%。     

基于北京大学中文网库的语义角色分类

语义角色标注的研究方法中使用最频繁的一类是基于特征工程,将任务转化成分类问题使用机器学习的方法来解决,几乎所有的有指导语义角色标注采用的标注语料都是宾州大学命题库标注体系。近年来,北京大学开发出一套新的标注语料—北京大学中文网库,该文的目的在于测试这类研究方法在新语料的效果,验证之前所使用的特征是否对标注语料具有依赖性。通过实验发现前人方法中的一些不足,尤其个别特征在北大网库上作用更关键。     

基于浅层句法分析的中文语义角色标注研究

语义角色标注是获取语义信息的一种重要手段。许多现有的语义角色标注都是在完全句法分析的基础上进行的,但由于现阶段中文完全句法分析器性能比较低,基于自动完全句法分析的中文语义角色标注效果并不理想。因此该文将中文语义角色标注建立在了浅层句法分析的基础上。在句法分析阶段,利用构词法获得词语的“伪中心语素”特征,有效缓解了词语级别的数据稀疏问题,从而提高了句法分析的性能,F值达到了0.93。在角色标注阶段,利用构词法获得了目标动词的语素特征,细粒度地描述了动词本身的结构,从而为角色标注提供了更多的信息。此外,该文还提出了句子的“粗框架”特征,有效模拟了基于完全句法分析的角色标注中的子类框架信息。该文所实现的角色标注系统的F值达到了0.74,比前人的工作(0.71)有较为显著的提升,从而证明了该文的方法是有效的。     

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%.     

基于依存句法分析的中文语义角色标注

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30％和81.68％,在自动谓词上的F1值为81.02％和81.33％。     

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.     

基于依存树距离识别论元的语义角色标注系统

在基于依存的语义角色标注研究中,大多数系统采用机器学习方法进行论元识别和分类。该文分析了依存树的特点,发现论元集中分布于依存树上的特定局部范围内,因此提出一种基于依存树距离的论元识别方法。该方法将候选论元限制在与目标动词的依存树距离不超过3 的范围内,通过制订规则,提取目标动词的最佳候选论元集合。在CoNLL2009中文语料上采用正确的依存树,识别出了98.5%的论元。在此基础上,结合基于机器学习的角色分类,系统F值达到89.46%,比前人的方法 (81.68%)有了较为显著的提升。     

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.     

基于语义组块分析的汉语语义角色标注

近些年来,中文语义角色标注得到了大家的关注,不过大多是传统的基于句法树的系统,即对句法树上的节点进行语义角色识别和分类。该文提出了一种与传统方法不同的处理策略,我们称之为基于语义组块分析的语义角色标注。在新的方法中,语义角色标注的流程不再是传统的“句法分析——语义角色识别——语义角色分类”,而是一种简化的“语义组块识别——语义组块分类”流程。这一方法将汉语语义角色标注从一个节点的分类问题转化为序列标注问题,我们使用了条件随机域这一模型,取得了较好的结果。同时由于避开了句法分析这个阶段,使得语义角色标注摆脱了对句法分析的依赖,从而突破了汉语语法分析器的时间和性能限制。通过实验我们可以看出,新的方法可以取得较高的准确率,并且大大节省了分析的时间。通过对比,我们可以发现在自动切分和词性标注上的结果与在完全正确的切分和词性标注上的结果相比,还有较大差距。     

基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取

该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高中文语义关系抽取的性能。在ACE RDC 2005中文基准语料上进行的关系探测和关系抽取的实验表明,该方法能显著提高中文语义关系抽取性能,大类抽取的最佳F值达到67.0,这说明结构化句法信息和实体语义信息在中文语义关系抽取中具有互补性。     

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。