【摘 要】
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浅层语义分析的目的是分析出句子中谓词(可以是动词或名词等)的语义角色成分,包括施事者、受事者、时间、地点等。作为浅层语义分析的一种实现方式,语义角色标注(Semantic Ro
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浅层语义分析的目的是分析出句子中谓词(可以是动词或名词等)的语义角色成分,包括施事者、受事者、时间、地点等。作为浅层语义分析的一种实现方式,语义角色标注(Semantic Role Labeling,简称SRL)已被广泛应用于自然语言处理相关任务,如信息抽取、问答系统和机器翻译等。语义角色标注可分为动词性谓词SRL和名词性谓词SRL。本文重点研究名词性谓词SRL,主要内容包括:1、实现了一个名词性谓词语义角色标注系统,通过分别为内部角色和外部角色制定不同的剪枝规则,过滤掉不大可能担当语义角色的组块,保留那些担当语义角色的标注单元,再通过基于特征向量的机器学习方法判断这些语义角色的类别。2、深入研究了中文名词性谓词SRL,特别是探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响。实验表明,基于基准特征、内部角色和外部角色得到的SRL的F1值为69.47,加入了中文动词性谓词之后得到SRL的F1值为70.88,说明中文动词性谓词对名词性谓词的SRL具有一定的促进作用。
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