语义角色映射为句法成分的词汇语义制约规律及特点

该文以联接理论、事件结构理论为指导,进行词汇语义类、语义角色、句法成分对应关系的研究。选择人教社中小学语文课文语料,标注语义角色、句法成分及中心词的词汇语义类。在标注语料库的基础上,统计分析了词汇语义类与语义角色的对应关系,重点分析各语义类语义角色映射为句法成分的规律,并进一步总结了各词汇语义类的语义角色与句法成分的对应的特点。尽管词汇语义类、语义角色、句法成分之间存在错综复杂的关系,但还是有规律的,可以为计算机句法分析提供一些依据。     

融合源端句法和语义角色信息的AMR解析

序列到序列(seq2seq)的框架可以应用到抽象语义表示(AMR)解析任务中,把AMR解析当作一个从源端句子到目标端AMR图的翻译任务。然而,以前的工作通常把源端句子表示为一个单词序列,忽略了句子内部潜藏的句法和语义角色信息。基于seq2seq框架,该文提出了一个直接而有效的融合句法和语义角色信息的AMR解析方法。实验结果表明,该文的方法在AMR英文标准数据集上取得了6.7%的显著提升。最后,该文从多个角度深入分析了源端的句法和语义角色信息是如何对AMR解析提供帮助的。分析表明,词性信息和subword技术对AMR解析性能提升的贡献最大,上层句法和语义角色信息次之。     

动词引出新支话题的语用功能研究

汉语是一种话题显著的语言。汉语篇章中,同一话题会多次延续,也可能发生话题转换。该文讨论一种话题转换现象: 原话题的说明中的某个成分成为新话题,但该新话题及其说明并不构成原话题的说明或原话题说明的一部分。这种话题可称为新支话题。该文对动词按照词汇语义进行分类,揭示动词将其宾语引出成为新支话题的能力所在。文章给出了《围城》中动词引出新支话题的全部实例的词汇语义分布统计。     

基于动态句法剪枝机制的中文语义角色标注

语义角色标注（Semantic Role Labeling,SRL）旨在识别给定句子中所包含的谓词及对应的语义论元,从而为信息抽取、自动问答和阅读理解等任务的语义理解提供帮助．构建句法特征作为实现语义角色标注任务的关键步骤,在很大程度上影响着任务的性能．针对现有的神经网络模型未能有效构建句法特征,例如现有研究采取离线式的人工定式句法裁剪方案,不可避免地造成关键句法信息丢失或者裁剪效果减弱等问题,本文提出基于动态句法剪枝机制的端到端神经网络模型,并将其用于中文语义角色标注任务．具体地,我们提出两种创新的动态句法剪枝机制：基于递归神经网络模型的动态句法剪枝机制（Recur-DSP）和基于带句法标签的图卷积网络模型的句法剪枝机制（SGCN-DSP）.Recur-DSP采用递归神经网络模型进行句法结构编码与融合,并对句法树的每一个连接处通过Gumbel-Softmax函数离散化实现动态句法裁剪．SGCN-DSP采用图卷积神经网络模型为句法依存树的依存弧结构以及对应的标签进行统一建模,并提出对应的动态句法裁剪机制．在基准数据集上的实验结果显示所提方法超过当前的最好模型,获得当前中文语义角色标注的...     

基于语义角色标注的问答系统的研究与实现

问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。为了提高中文问答系统的性能,文章在问答系统CQAS中采用了语义角色标注的思想,利用Proposition Bank中文语料库作为训练和测试语料,以句法成分作为标注的基本单元,采用最大熵模型作为分类器,把与谓词动词相关的全部句法成分进行语义角色标注。实验结果表明,语义角色标注技术可以有效地提高问答系统的性能。     

句法评分和语义评分

本文使用句法评分和语义评分对句法分析和语义分析阶段进行消歧。句法评分和语义评分可以和传统的句法语义分析阶段结合起来,更有效地对自然语言进行分析。这是规则方法和统计方法相结合的一种行之有效的方法。对于句法语义评分,使用最大可能原理和K-best方法进行实验,实验结果表明:对于训练集和测试集,两种方法在考虑一个左上文或一个左右上下文时都比不考虑上下文的正确率高。所有训练集的正确率比测试集的正确率高。对于训练集,当语料规模越来越大时,正确率也逐渐在增加。     

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。     

语义角色标注中句法特征的研究

描述了一个基于特征向量的语义角色标注系统,该系统以单一句法分析树作为输入。首先进行预处理,过滤掉极不可能是角色的成分,然后进行角色分类(包括NULL类),最后处理嵌套情况及对中心语义角色去重处理。在优化组合已有特征的基础上,从语法、句型以及搭配角度出发,制定了新的有效的特征;实验表明了新特征的有效性及健壮性。最终在CoNLL-2005 Shared Task开发集和WSJ测试集上分别获得了77.54%和78.75%的F1值,是目前已知的基于单一句法分析中取得的最好性能。     

维吾尔语框架语义角色标注标记集研究

该文阐述了对词一级的维吾尔语框架语义网络构建过程中,制订和规范化维吾尔语框架语义角色的语义类型和标注标记符集、短语类型和标注符号集、句法功能的标注符号集的研究。研究内容对基于阿拉伯字符的维吾尔语框架语义成分的依存关系、语义角色分解与自动识别技术,语义角色知识库的构建和自动标注等相关技术提供基础研究服务。     

《动词句法语义信息词典》知识体系及其检索界面

该文首先介绍《动词句法语义信息词典》的体系结构与理论背景;然后,介绍该词典所区分的8种动词小类及其定义;重点介绍该词典为动词所设置的22种语义角色及其定义,由这些语义角色的不同配置而造成的20来种句法格式及其例句,及其所考察的动词的9种主要的语法功能及其对于该词类的隶属度;最后,给出该词典的检索系统的界面截图,交代其相应的纸质版本的情况。     

基于句式与句模对应规则的语义角色标注

大规模语义角色标注语料库的构建可以为计算机理解自然语言的语义提供有用的训练数据。该文主要研究服务于语义角色标注语料库构建的语义角色标注规则。在人工语义角色标注的基础上,分析句式和句模的对应关系,并总结出一套基于句式的语义角色标注规则,在测试集上达到78.73%的正确率。基于上述规则,可以在构建语义角色标注语料库时完成自动标注的工作,标注人员在此基础上进行人工校对,可有效地减少工作量。     

句法网与语义网的对比研究

基于网络观的语言研究已经成为语言分析的趋势之一。但不同语言单位层级、不同语言单位关系的选取导致了语言网络的差异。从词的同现网到句法网再到语义网所需要的语言学知识也逐步深化,该文旨在构建语义学理论支撑的语义网络,并把虚词纳入语义分析过程,分别以句法关系和语义关系作为联结,用Cytoscape构建了句法网和语义网。结果发现: 语义网的直径、平均最短距离比句法网大,层级性比句法网差,聚集系数比句法网小,虚词节点“的”“和”“个”等有可能是局部的中心节点。     

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.     

融合语义类信息的句法分析统计模型

稀疏数据严重影响句子结构分析模型的结果, 而句法结构是语义内容和句法分析形式的结合。本文在语义结构信息标注的基础上提出了一种基于语义搭配关系的词聚类模型和算法,建立基于语义类的头驱动句子结构分析统计模型。该语言模型不但比较成功地解决了数据稀疏问题, 而且句子结构分析系统性能也有了明显的提高。句子结构分析实验结果表明,基于语义类的头驱动的句子结构分析统计模型,其召回率和精确率的值相应为88.26%和88.73%,综合指标改进了8.39%。     

一种基于语义分析的主题爬虫算法

海量网页的存在及其量的急速增长使得通用搜索引擎难以为面向主题或领域的查询提供满意结果。本文研究的主题爬虫致力于收集主题相关信息,达到极大降低网页处理量的目的。它通过评价网页的主题相关度,并优先爬取相关度较高的网页。利用一种基于子空间的语义分析技术,并结合贝叶斯以及支持向量机,设计并实现了一个高效的主题爬虫。实验表明,此算法具有很好的准确性和高效性。     

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。