【摘要】：語義角色標(biāo)注是一種淺層語義分析.現(xiàn)有的漢語語義分析方法和語義角色標(biāo)注體系沒有結(jié)合漢語的特點(diǎn)并有效刻畫出漢語的本質(zhì)特性,導(dǎo)致目前漢語語義角色標(biāo)注性能與英語相比相差較大.在漢語中,配價結(jié)構(gòu)可以較好地刻畫漢語句子的句法結(jié)構(gòu)和語義構(gòu)成關(guān)系,因此,我們在考察配價語法的基礎(chǔ)上適當(dāng)修改了語義角色標(biāo)注體系并將謂詞本身的配價信息融入語義角色標(biāo)注.實驗結(jié)果表明,配價信息的使用能夠較大幅度提高動名詞性謂詞的語義角色標(biāo)注性能:基于正確句法樹和正確謂詞識別,動詞性謂詞的SRL性能F1值達(dá)到93.69%;名詞性謂詞的SRL性能F1值達(dá)到79.23%;均優(yōu)于目前國內(nèi)外的同類系統(tǒng).
[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.
【作者單位】： 江西財經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61562034,No.61262035) 江西省科技支撐計劃(No.20151BBE50082) 江西省自然科學(xué)基金(No.20142BAB207028)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2194492