中文名詞性謂詞的語義角色標注研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、淺層語義分析的目的是分析出句子中謂詞(可以是動詞或名詞等)的語義角色成分，包括施事者、受事者、時間、地點等。作為淺層語義分析的一種實現(xiàn)方式，語義角色標注(Semantic Role Labeling，簡稱SRL)已被廣泛應(yīng)用于自然語言處理相關(guān)任務(wù)，如信息抽取、問答系統(tǒng)和機器翻譯等。語義角色標注可分為動詞性謂詞SRL和名詞性謂詞SRL。本文重點研究名詞性謂詞SRL，主要內(nèi)容包括：
　　 1、實現(xiàn)了一個名詞性謂詞語義角色標注系統(tǒng)，通

2、過分別為內(nèi)部角色和外部角色制定不同的剪枝規(guī)則，過濾掉不大可能擔當語義角色的組塊，保留那些擔當語義角色的標注單元，再通過基于特征向量的機器學習方法判斷這些語義角色的類別。
　　 2、深入研究了中文名詞性謂詞SRL，特別是探索了中文動詞性謂詞SRL對中文名詞性謂詞SRL的影響。
　　 實驗表明，基于基準特征、內(nèi)部角色和外部角色得到的SRL的F1值為69.47，加入了中文動詞性謂詞之后得到SRL的F1值為70.88，說明中文動

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