基于规则的“把”字句语义角色标注

“把”字句是现代汉语中一种重要的特殊句式,该文尝试用基于知识库的规则方法对把字句进行语义角色自动标注。首先,我们从《人民日报》语义角色标注语料库中收集把字句例句,形成一个覆盖范围较广的把字句例句库;之后,对例句库中把字句的句法和语义构成规律进行手工标注,标注内容包括谓语动词的配价类型、把字句谓语结构类型、把字句句模类型等。在上述标注的基础上,对把字句的句模构成规律进行分析,总结出若干条语义角色标注规则;最后,在测试数据上对前述规则进行验证,语义角色标注的最终正确率为98.61%,这一结果说明该文所提出的规则在把字句语义角色标注上是有效的。     

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。     

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%。     

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。     

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.     

施事的语义分布考察与动词的语义特征

在自然语言处理中,语义角色标注是一个比较重要的任务。语义角色标注任务以语义角色理论为基础。语义角色标注任务和语言学的相关理论都要求同一个动词在不同语句中相应的语义角色成分保持一致。该文统计了北京大学973课题语义角色标注语料库及中文PropBank中“施事”的语义分布,进而根据该语义分布,加上人工筛选,共找出了85个在“施事”语义角色的标注上无法保持一致的动词。该文指出,这些动词的 “施事”语义无法保持一致的原因在于它们是一类有致使语义特征、无自主语义特征的动词。该文的研究对于处理其他语义角色(如“客体”)也存在的标注不一致问题有一定的启示。     

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%。     

基于中心理论的指代消解研究

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用.首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识剐出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解.以中心理论为基础来表示、使用语义角色信息.从ACE 2003语料库上的实验结果可以看到,引入语义角色后,与基准系统相比,系统的F值提高了2.2%.特别是代词的指代消解,从实验结果可以看到,性能得到了大大提升.     

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。     

基于最大熵分类器的语义角色标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及其组合.在后处理阶段,在具有嵌套关系的结果中,只有概率最高的语义角色被保留.在预测了全部能够在句法分析树中找到匹配成分的角色以后,采用简单的后处理规则去识别那些找不到匹配成分的角色.最终在开发集和测试集上分别获得了75.49%和75.60%的F1值,此结果是已知的基于单一句法     

基于条件随机场的汉语框架语义角色自动标注

在给定目标词及其所属框架的条件下,汉语框架语义角色标注可以分为语义角色识别和角色分类两个步骤。该文将此任务通过IOB2标记策略形式化为词序列标注问题,以词为基本标注单元,采用条件随机场模型进行自动标注实验。先对语料使用清华大学的基本块自动分析器进行分析,提取出15个块层面的新特征,并将这些特征标记形式化到词序列上。以文献[20]已有的12个词层面特征以及15个块层面特征共同构成候选特征集,采用正交表方法来选择模型的最优特征模板。在与文献[20]相同的语料上,相同的3组2折交叉验证实验下,语义角色标注的总性能的F1-值比文献[20]的F1-值提高了近1%,且在显著水平0.05的t-检验下显著。实验结果表明: (1)基于词序列模型,新加入的15个块层面特征可以显著提高标注模型的性能,但这类特征主要对角色分类有显著作用,对角色识别作用不显著;(2) 基于词序列的标注模型显著好于以基本块为标注单元以及以句法成分为标注单元的标注模型。     

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.     

语义分析中谓词标识的特征工程

谓词是句子中的最重要的成分,它的正确与否对语义分析的影响非常大。而众多的特征直接影响到谓词标识的性能,如何组织这些特征显得尤为重要。选取了7个基本特征和30多个新特征以及它们的组合,使用最大熵分类器,在基本特征的基础上通过增加有利特征的方法,使得谓词标注的F1值增长了约5%（由84.7%增加到89.8%）,词义识别的F1值增长了约2%（由80.3%增加到82.1%）,结果表明,这些新特征及其组合大大提高了性能。     

A framework for multi-document abstractive summarization based on semantic role labelling

We propose a framework for abstractive summarization of multi-documents, which aims to select contents of summary not from the source document sentences but from the semantic representation of the source documents. In this framework, contents of the source documents are represented by predicate argument structures by employing semantic role labeling. Content selection for summary is made by ranking the predicate argument structures based on optimized features, and using language generation for generating sentences from predicate argument structures. Our proposed framework differs from other abstractive summarization approaches in a few aspects. First, it employs semantic role labeling for semantic representation of text. Secondly, it analyzes the source text semantically by utilizing semantic similarity measure in order to cluster semantically similar predicate argument structures across the text; and finally it ranks the predicate argument structures based on features weighted by genetic algorithm (GA). Experiment of this study is carried out using DUC-2002, a standard corpus for text summarization. Results indicate that the proposed approach performs better than other summarization systems.     

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。     

基于句法语义特征的中文实体关系抽取

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。     

现代汉语“对象格”自动识别研究

在中文语义角色标注体系中,"对象格"作为汉语语法体系的"自产物",有着区别于其他语义角色的句法和语义的特征。讨论"对象格"的语义特征及相关语义角色标注间的纠结现象,提出了面对自然语言处理的"对象"语义角色标注流程图,并进行了相关实验验证。     

语义角色标注中有效的识别论元算法研究

语义角色标注中论元识别的结果对论元分类任务起着很重要的作用。以句法成分的中心词为依据,对论元识别算法进行研究,在训练集上识别出了98.78%的论元,在测试集识别出了97.17%的论元,并大大减少了不承担角色的训练样例。在此基础上以句法成分为标注单元,在自动句法分析上抽取和组合有用的特征,用支持向量机的方法进行学习分类,在测试集上获得77.84%的F1值。此结果是目前报告的基于单一句法分析的最好结果之一。