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。     

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。     

基于非受限路径自然语言处理中的机器人导航

为了实现使用自然语言控制机器人完成自主导航任务,提出一种基于语义角色标注（SRL）的语义提取方法,用于提高机器人对路径自然语言理解的准确率。首先,收集了一个非受限的路径自然语言语料库,在深入研究路径自然语言语料库的基础上,提出了8个语块对语料进行语块分析,完成语义角色标注;然后,对语料进行依存句法分析,完成语义角色标注;接着,结合语块分析和依存句法分析,提出了一种基于语块分析和依存句法分析的语义角色标注方法,实验结果得到的准确率、召回率、F₁-值分别达到了98.22%、98.48%和98.35%;最后,基于语义提取结果在机器人Nao平台上完成了机器人问路导航任务。     

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。     

一种面向突发事件的文本语料自动标注方法

事件语料库是研究语义Web中事件知识的抽取、表示、推理和挖掘的基础和关键技术之一。该文以事件作为文本知识单元,在LTP分析的基础上,用序列模式挖掘算法PrefixSpan从现有的小规模语料库中挖掘事件要素的词性规则等,用同义词词林(扩展版)对触发词表进行了扩充,结合自定义的事件要素词典,采用多遍过滤、逐遍完善的思想提出一种针对大规模突发事件语料库构建的自动标注方法,在实验部分不仅与人工标注做了对比,同时与Stanford CoreNLP NER进行了对比,实验效果理想。     

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%。     

中文文本的事件时空信息标注

基于文本数据源的地理空间信息解析研究侧重于地名实体、空间关系等空间语义角色的标注和抽取,忽略了丰富的时间信息、主题事件信息及其时空一体化信息。该文通过分析中文文本中事件信息描述的语言特点和事件的时空语义特征,基于地名实体和空间关系标注研究成果,制定了中文文本的事件时空信息标注体系和标注模式,并以GATE(General Architecture for Text Engineering)为标注平台,以网页文本为数据源,构建了事件时空信息标注语料库。研究成果为中文文本中地理信息的语义解析提供标准化的训练和测试数据。
     

基于FrameNet的汉语语义框架网络自动构造

语义知识库是自然语言处理的基础性工程,但现阶段语义知识库的构建,大部分工作基于人工.基于英语框架网络FrameNet,采用FrameNet的现有框架库作为汉语框架网络的框架库,通过FrameNet中现有标注英文例句训练一语义角色标注器,利用英汉双语平行语料,对英文语料进行语义角色标注并将其映射到中文句子上,从标注好的汉语句子中提取汉语词元和例句填充汉语框架,构建汉语词汇库和例句库,从而实现汉语语义框架网络的自动构造.     

基于分层输出神经网络的汉语语义角色标注

语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务。当下针对中文语义角色标注的主流做法是通过基于特征的统计机器学习实现的。然而,统计机器学习的方法需要引入经验性的人工特征,这在一定程度上增加了工作量。深度学习在自然语言处理领域的应用使得特征的自动学习成为可能。文章尝试了一种适用于语义角色标注的深层神经网络架构,该模型能自然地推广到其他标注任务。实验表明,深度学习算法能够有效地用于语义角色标注任务,但是我们仍然发现,模型对语义层面知识的学习是相当有限的,基于深度学习的方法还不能取代基于人工特征的统计机器学习算法。     

基于语义模式分解的英语介词语义分析和汉译

在研究英语介词相关短语和句式的基础上，给出了语义模式的概念，构建了介词相关短语语义模式库、相关句式语义模式库、主虚量库和固定搭配知识库。根据介词相关短语语义模式特点，提出了一种基于语义模式分解的介词语义分析和汉译算法，结合相关句式语义模式库和固定搭配知识库，对英语介词进行语义分析和汉译。实验表明，利用该文方法能有效解决英语介词汉译的问题。     

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.     

基于语义依存图库的兼语句句模研究

句子语义分析是语言研究深入发展的客观要求,也是当前制约语言信息处理技术深度应用的主要因素。在探索深层语义分析方法的基础上,该文根据汉语的特点,提出了一整套语义依存图的构建方法,并建立了一个包含30 000个句子的语义依存图库。以兼语句为重点研究对象,该文研究了语料库中所有纯粹的兼语句所对应的句模情况,进而试图构建基于语义依存图的句模系统,总结句型和句模的映射规则,从而为更好的建立语义自动分析模型提供相应的知识库。
     

基于统计和浅层语言分析的维吾尔文语义串快速抽取

该文提出了一种基于统计和浅层语言分析的维吾尔文语义串快速抽取方法,采用一种多层动态索引结构为大规模文本建词索引,结合维吾尔文词间关联规则采用一种改进的n元递增算法进行词串扩展并发现文本中的可信频繁模式,最终依次判断频繁模式串结构完整性从而得到语义串。通过在不同规模的语料上实验发现,该方法可行有效, 能够应用到维吾尔文文本挖掘多个领域。     

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。     

开放域上基于深度语义计算的复述模板获取方法

利用实体关系从网络大规模单语语料获取复述模板的方法可以规避对单语平行语料或可比语料的依赖,但是后期需要人工对有语义差异的关系模板分类后获取复述模板。针对这一遗留问题,该文提出基于深度语义计算的复述模板自动获取方法,首先设计基于统计特征的模板裁剪方法,从非复述语料中获取高质量的关系模板,然后设计基于深度语义计算的关系模板聚类方法获取高精度的复述模板。我们在四类实体关系数据上的实验结果表明,该方法实现了关系模板的自动获取与自动聚类,可以获得语义相近度更高、表现形式多样的复述模板。     

基于语义模式的英语动词汉译

英语动词正确汉译是机器翻译的难点.为此,提出一种基于动词语义模式库、固定句式库和变量库的英语动词汉译算法.介绍语义模式的提取方法,构建常用动词的语义模式库、固定句式库和变量库,归纳动词语义模式的3种结构形式:V语义模式,VO相邻语义模式和VO非相邻语义模式.动词语义模式库由上述3种结构形式对应的模式库构成.实验结果表明...     

语义规则驱动的中国古代建筑造型

根据中国古代建筑具有完整的营造规则约束的特点，提出了一种语义规则驱动的快速建模方法．根据中国古代建筑的建造规范，从中提取出若干造型规则，并且参数化表示主要的建筑结构特征，利用它们来控制模型的生成．定义了模型的构造模块——组件，通过迭代解释造型规则来控制组件的变换和组合，从而构造出一系列的中国古代建筑模型．通过扩充纹理库，可以得到不同效果的建筑模型．