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     

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。     

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。     

浅层语义分析研究

语义分析是自然语言理解领域研究的根本性问题,浅层语义分析为此提供了一种新的解决途径.从语义学的角度讨论了浅层语义分析的发展历史和理论基础,概述了语义角色标注任务的定义、相关资源与方法.还着重介绍并比较了当前英语两大语义角色体系和汉语角色体系,最后给出了浅层语义分析中统计模型的现有特征集的句法语义分类.     

基于本体和依存句法的词汇语义关系标注及评价方法研究

为弥补传统的语义标注方法在词语或句子成分之间关系描述方面的不足,该文提出了一种基于本体和依存句法的非结构化文本语义关系标注算法。算法以句子为单位,综合POS(Part of Speech)、语义辞典、语言学特征等因素对句子中词汇的语义关系进行识别,利用词语间的依存关系对词语进行语义组合,从而实现词汇语义关系标注。结合语义标注过程中的语义匹配度、语义丰富度等特征,设计了评价算法,用以衡量标注结果的正确性。实验结果表明,该标注算法能获得较高的准确率,在大规模语料下效果尤为显著。     

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。     

基于远监督的语义知识资源扩展研究

语义知识资源蕴含了深刻的语言学理论,是语言学知识和语言工程的重要接口。该文以形容词句法语义词典为研究对象,探索对语义知识资源自动扩展的方法。该文的目标是利用大规模语料库,扩展原有词典的词表及其对应的句法格式。具体方法是根据词的句法格式将词典的词分类,将待扩展的新词通过分类器映射到原有词典的词中,以此把词典扩展问题转化为多类分类问题。依据的原理是词典词和待扩展新词在大规模语料中句法结构的相似性。该文通过远监督的方法构造训练数据,避免大量的人工标注。训练过程结合了浅层机器学习方法和深度神经网络,取得了有意义的成果。实验结果显示,深度神经网络能够习得句法结构信息,有效提升匹配的准确率。     

CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语的边界,选择商务领域语料,采用了细化词性标注集和条件随机域模型结合语义信息的方法,识别了名词短语的边界和句法功能。在预处理基于宾州树库细化了词性标注集,条件随机域模型中加入语义特征主要用来识别状语类的名词短语。实验结果表明,结合金标准词性实验的F值达到了89.04%,改进词性标注集有助于提高名词短语的识别,比使用宾州树库标注集提高了2.21%。将功能名词短语识别信息应用到NiuTrans统计机器翻译系统,英汉翻译质量略有提高。     

基于语义角色标注的汉语句子相似度算法

在语义角色标注过程中,经常需要检索相似的已标注语料,以便进行参考和分析。现有方法未能充分利用动词及其支配的成分信息,无法满足语义角色标注的相似句检索需求。基于此,本文提出一种新的汉语句子相似度计算方法。该方法基于已标注好语义角色的语料资源,以动词为分析核心,通过语义角色分析、标注句型的相似匹配、标注句型间相似度计算等步骤来实现句子语义的相似度量。为达到更好的实验效果,论文还综合比较了基于知网、词向量等多种计算词语相似度的算法,通过分析与实验对比,将实验效果最好的算法应用到句子相似度计算的研究中。实验结果显示,基于语义角色标注的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果。     

BFS-CTC汉语句义结构标注语料库

句义结构分析是汉语语义分析中不可逾越的重要环节,为了满足汉语句义结构分析的需要,基于现代汉语语义学理论构建了一种层次化的汉语句义结构模型,定义了标注规范和标记形式,建设了一个汉语句义结构标注语料库BFS-CTC(Beijing Forest Studio-Chinese Tagged Corpus)。标注内容方面,基于句义结构模型的定义标注了句义结构句型层、描述层、对象层和细节层中所包含的各个要素及其组合关系,包括句义类型、谓词及其时态、语义格类型等信息,并且提供了词法和短语结构句法信息,便于词法、句法、句义的对照分析研究;语料库组织结构方面,该语料库包括四个部分,即原始句子库、词法标注库、句法标注库和句义结构标注库,可根据研究的需要,在词法、句法、句义结构标注的基础上进行深加工,在核心标注库的基础上添加更多具有针对性的扩展标注库,利用句子的唯一ID号进行识别和使用;语料来源和规模方面,语料全部来自新闻语料,经过人工收集、整理,合理覆盖了主谓句、非主谓句、把字句等六种主要句式类型,规模已达到10 000句。同其他语义标注库相比,BFS-CTC基于现代汉语语义学,提供了多层次的句义结构标注信息,兼容进行了词法和语法标注,各类标注既可以单独使用也可综合使用进行横向分析,可用于自然语言处理多方面的研究,进一步推动汉语语义分析的研究和发展。     

Elementary Dependency Trees for Identifying Corpus-Specific Semantic Classes

Elementary dependency relationships between words within parse trees produced by robust analyzers on a corpus help automate the discovery of semantic classes relevant for the underlying domain. We introduce two methods for extracting elementary syntactic dependencies from normalized parse trees. The groupings which are obtained help identify coarse-grain semantic categories and isolate lexical idiosyncrasies belonging to a specific sublanguage. A comparison shows a satisfactory overlapping with an existing nomenclature for medical language processing. This symbolic approach is efficient on medium size corpora which resist to statistical clustering methods but seems more appropriate for specialized texts. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

Elementary Dependency Trees for Identifying Corpus-Specific Semantic Classes

Elementary dependency relationships between words within parse trees produced by robust analyzers on a corpus help automate the discovery of semantic classes relevant for the underlying domain. We introduce two methods for extracting elementary syntactic dependencies from normalized parse trees. The groupings which are obtained help identify coarse-grain semantic categories and isolate lexical idiosyncrasies belonging to a specific sublanguage. A comparison shows a satisfactory overlapping with an existing nomenclature for medical language processing. This symbolic approach is efficient on medium size corpora which resist to statistical clustering methods but seems more appropriate for specialized texts. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

基于事件语义特征的中文文本蕴含识别

为了强化文本蕴含系统深层语义分析与推理能力,该文提出了基于事件语义特征的中文文本蕴含识别方法。该方法基于事件标注语料生成事件图,将文本间的蕴含关系转化为事件图间的蕴含关系;利用最大公共子图的事件图相似度算法计算事件语义特征,与统计特征、词汇语义特征和句法特征一起使用支持向量机进行分类,得到初步实验结果,再经过基于事件语义规则集合的修正处理得到最后的识别结果。实验结果表明基于事件语义特征的中文文本蕴含识别方法可以更有效地对中文文本蕴含关系进行识别。     

基于框架语义的高考语文阅读理解答案句抽取

高考语文阅读理解问答相对普通阅读理解问答难度更大,问句抽象表述的理解需要更深层的语言分析技术,答案候选句抽取更注重与问句的关联分析,答案候选句排序更注重答案句之间的语义相关性。为此,该文提出借助框架语义匹配和框架语义关系抽取答案候选句,在排序时引入流形排序模型,通过答案句之间的框架语义相关度将排序分数进行传播,最终选取分数较高的Top-4作为答案句。在北京近12年高考语文阅读理解问答题上的准确率与召回率分别达到了53.65%与79.06%。     

基于文本语义离散度的自动作文评分关键技术研究

该文尝试从文本语义离散度的角度去提升自动作文评分的效果,提出了两种文本语义离散度的表示方法,并给出了数学化的计算公式。基于现有的LDA模型、段落向量、词向量等具体方法,提取出四种表征文本语义离散度的实例,应用于自动作文评分。该文从统计学角度将文本语义离散度向量化,从去中心化的角度将文本语义离散度矩阵化,并使用多元线性回归、卷积神经网络和循环神经网络三种方法进行对比实验。实验结果表明,在50篇作文的验证集上,在加入文本语义离散度特征后,预测分数与真实分数之间均方根误差最大降低10.99%,皮尔逊相关系数最高提升2.7倍。该表示方法通用性强,没有语种限制,可以扩展到任何语言。