基于特征的中文語(yǔ)義角色標(biāo)注系統(tǒng).pdf

1、當(dāng)前對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行淺層語(yǔ)義分析逐漸興起，它已成為自然語(yǔ)言處理應(yīng)用的重要組成之一。作為其具體實(shí)現(xiàn)，語(yǔ)義角色標(biāo)注是一項(xiàng)定義完整，有著充實(shí)工作內(nèi)容和可比較評(píng)測(cè)的任務(wù)。 本文就基于特征向量的中文語(yǔ)義角色標(biāo)注系統(tǒng)在ChinesePropBank上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，對(duì)語(yǔ)義角色標(biāo)注的各個(gè)關(guān)鍵步驟進(jìn)行了探討性的研究。使用最大熵模型和支持向量機(jī)進(jìn)行角色分類(lèi)，并取得了比較好的結(jié)果。 首先，構(gòu)建基礎(chǔ)系統(tǒng)，初步探討標(biāo)注過(guò)程中剪枝、識(shí)別、分類(lèi)和后處理各

2、步驟的作用，并比較了基本特征的不同實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)性能的影響。 其次，在基礎(chǔ)系統(tǒng)上進(jìn)行了特征研究和剪枝算法研究，分別在手工句法分析和自動(dòng)句法分析上得到了系統(tǒng)的最好結(jié)果。在特征工程方面，針對(duì)識(shí)別和分類(lèi)不同階段，采用了不同的特征。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，有效的特征能夠提高系統(tǒng)的性能。另外，系統(tǒng)將英文SRL，系統(tǒng)中常用的剪枝算法應(yīng)用于中文SRL，系統(tǒng)，取得了良好的效果，這說(shuō)明這樣的剪枝算法對(duì)中文是同樣有效的。 最后，在特征和剪枝算法