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。     

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。     

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。     

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。     

基于两种句法分析的语义角色标注比较研究

首先介绍了短语结构句法树和依存树,比较了两者的差别.然后通过构建基于短语结构句法分析和基于依存句法分析的两个不同的语义角色标注系统,在实验数据的基础上,重点分析短语结构句法分析和依存句法分析的差别以及两者对语义角色标注的影响.实验结果表明,基于依存句法分析的语义角色标注系统的性能略好于基于短语结构句法分析的语义角色标注系统.     

基于依存关系的语义角色标注

针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,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CoNLL2008 SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较好的结果,F1值达到了80．94％,结果证明共性能明显好于基于句法分析的SRL。     

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％。     

基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。     

结合短语结构句法的语义角色标注

该文提出一种结合短语结构句法的语义角色标注方法。结合短语结构句法对句子进行剪枝、子句抽取处理,然后,对处理过的句子进行语义角色分析并还原。最后,结合短语树对还原后的论元边界进行修正。其中,剪枝包括并列结构、插入语的剪枝,子句抽取针对不同形式的子句有不同的处理方式。边界修正主要是针对某些类型论元进行修正。该文分别在CoNLL2004与CoNLL2005评测语料中做了实验,在CoNLL2005 Shared Task的test_wsj数据集上F值为88.25%,在CoNLL2004 Shared Task的test数据集上F值为85.66%。实验结果表明,引入短语结构句法能有效地提升语义角色的识别效果。     

基于多策略的藏语语义角色标注研究

语义角色标注研究对自然语言处理具有十分重要的意义。英汉语语义角色标注研究已经获得了很多成果。然而藏语语义角色标注研究不管是资源建设,还是语义角色标注的技术探讨都鲜有报道。藏语具有比较丰富的句法标记,它们把一个句子天然地分割成功能不同的语义组块,而这些语义组块与语义角色之间存在一定的对应关系。根据这个特点,该文提出规则和统计相结合的、基于语义组块的语义角色标注策略。为了实现语义角色标注,文中首先对藏语语义角色进行分类,得到语义角色标注的分类体系;然后讨论标注规则的获得情况,包括手工编制初始规则集和采用错误驱动学习方法获得扩充规则集;统计技术上,选用了条件随机场模型,并添加了有效的语言特征,最终语义角色标注的结果准确率、召回率和F值分别达到82.78%、85.71%和83.91%。     

基于CRFsuite分类器的汉语框架语义角色标注

以山西大学的汉语框架语义知识库为实验语料,使用CRFsuite分类器对中文句子中谓词的语义角色标注同时进行识别和分类。CRFsuite分类器中使用一些简单有效的特征,后处理阶段采用简单的后处理规则对标注结果进行处理,最终在实验结果和实验效率上都有了显著性提高。     

基于语义和句法依存特征的评论对象抽取研究

评论对象抽取是情感分析的重要研究内容。基于语义词典,从评论对象的类别视角出发,运用语义相似度和相关度计算方法,该文提出用于评价对象抽取的七种新的语义特征。评价对象和评价词之间通常存在句法依存关系,并且评价词往往带有情感倾向,将句法依存分析和评价词识别结合,提出句法情感依存特征抽取方法,忽略无情感词和微情感词的句法依存关系,提高评价对象抽取的准确率。使用条件随机场模型,在SEMEVAL比赛的三个领域数据集上进行实验,新的语义特征和句法情感依存特征组合的F₁分数比SEMEVAL比赛限制性系统最好成绩平均高3.78％,比非限制性系统最好成绩平均高2％,证明了所提特征的有效性。