利用配价信息的语义角色标注

发布时间：2018-08-20 17:49

【摘要】：语义角色标注是一种浅层语义分析.现有的汉语语义分析方法和语义角色标注体系没有结合汉语的特点并有效刻画出汉语的本质特性,导致目前汉语语义角色标注性能与英语相比相差较大.在汉语中,配价结构可以较好地刻画汉语句子的句法结构和语义构成关系,因此,我们在考察配价语法的基础上适当修改了语义角色标注体系并将谓词本身的配价信息融入语义角色标注.实验结果表明,配价信息的使用能够较大幅度提高动名词性谓词的语义角色标注性能:基于正确句法树和正确谓词识别,动词性谓词的SRL性能F1值达到93.69%;名词性谓词的SRL性能F1值达到79.23%;均优于目前国内外的同类系统.
[Abstract]:Semantic role annotation is a shallow semantic analysis. The existing Chinese semantic analysis methods and semantic role annotation systems do not combine the characteristics of Chinese and effectively depict the essential characteristics of Chinese, which leads to the difference between Chinese semantic role tagging performance and English. In Chinese, valency structure can well describe the syntactic structure and semantic structure of Chinese sentences. We modify the semantic role tagging system and incorporate the valence information of the predicate into semantic role tagging. The experimental results show that the use of valence information can greatly improve the semantic role tagging performance of gerund predicates: based on correct syntax tree and correct predicate recognition, The SRL performance F1 value of the verb predicate is 93.69 and the SRL performance F1 value of the nominal predicate is 79.23, which is superior to the similar systems at home and abroad.
【作者单位】： 江西财经大学信息管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61562034,No.61262035) 江西省科技支撑计划(No.20151BBE50082) 江西省自然科学基金(No.20142BAB207028)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2194492