基于联合方法的中文语义角色标注

摘要：

目前基于机器学习的中文语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)方法大致可以分为两类:基于深层句法分析的方法和基于浅层句法分析的方法.由于基于这两种方法的SRL系统在性能和健壮性上各有优缺点,本文试图联合基于这两种方法的SRL系统的输出,通过一些全局特征训练出联合模型,对候选角色进行过滤,然后解决不满足句子论元结构限制的冲突角色得到最终标注结果,来提高标注的性能.在Chinese PropBank 1.0语料集上,联合模型的F值达到了78.41％,在基于深层句法分析的SRL的F值67.34％和基于浅层句法分析的SRL的F值71.67％基础上有了显著的提高,从而证明我们的联合方法是非常有效的.

关键词：语义角色标注、深层句法分析、浅层句法分析、Chinese PropBank、SVM

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60873134

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2315-2319