【摘 要】
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在基于依存的语义角色标注研究中,大多数系统采用机器学习方法进行论元识别和分类。本文分析了依存树的特点,发现论元集中分布于依存树上的特定局部范围内,因此提出一种基于
【机 构】
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北京大学计算语言学研究所; 中国社会科学院语言研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金60873156、61075067;国家社会科学基金09BYY032的支持
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在基于依存的语义角色标注研究中,大多数系统采用机器学习方法进行论元识别和分类。本文分析了依存树的特点,发现论元集中分布于依存树上的特定局部范围内,因此提出一种基于依存树距离的论元识别方法。该方法将候选论元限制在与目标动词的依存树距离不超过3的范围内,通过制订规则,提取目标动词的最佳候选论元集合。在CoNLL2009中文语料上采用正确的依存树,识别出了98.5%的论元。在此基础上,结合基于机器学习的角色分类,系统F值达到89.46%,比前人的方法(81.68%)有了较为显著的提升。
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