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基于BERT特征融合与膨胀卷积的汉语副词框架语义角色标注
1
作者
王超
吕国英
+2 位作者
李茹
柴清华
李晋荣
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期25-35,共11页
汉语框架语义角色标注对汉语框架语义分析具有重要作用。目前汉语框架语义角色标注任务主要针对动词框架,但是汉语没有丰富的形态变化,很多语法意义都是通过虚词来表现的,其中副词研究是现代汉语虚词研究的重要部分,因此该文从副词角度...
汉语框架语义角色标注对汉语框架语义分析具有重要作用。目前汉语框架语义角色标注任务主要针对动词框架,但是汉语没有丰富的形态变化,很多语法意义都是通过虚词来表现的,其中副词研究是现代汉语虚词研究的重要部分,因此该文从副词角度出发构建了汉语副词框架及数据集,且对框架下的词元按照语义强弱进行了等级划分。目前的语义角色标注模型大多基于BiLSTM网络模型,该模型虽然可以很好地获取全局信息,但容易忽略句子局部特征,且无法并行训练。针对上述问题,该文提出了基于BERT特征融合与膨胀卷积的语义角色标注模型,该模型包括四层:BERT层用于表达句子的丰富语义信息,Attention层对BERT获取的每一层信息进行动态权重融合,膨胀卷积(IDCNN)层进行特征提取,CRF层修正预测标签。该模型在三个副词框架数据集上表现良好,F1值均达到了82%以上。此外,将该模型应用于CFN数据集上,F1值达到88.29%,较基线模型提升了4%以上。
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关键词
汉语
框架语义角色
标注
副词
BERT
膨胀卷积
CRF
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职称材料
基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注
被引量：
8
2
作者
王智强
李茹
+2 位作者
阴志洲
刘海静
李双红
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第2期34-40,共7页
语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特...
语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。
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关键词
框架语义角色
依存特征
T-CRF模型
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职称材料
框架元素Cause的翻译和认定
被引量：
6
3
作者
周领顺
《外语研究》
CSSCI
北大核心
2009年第6期1-6,共6页
从格语法到框架语义学,长久以来,对语义角色(框架元素)Cause的使用都存在很大争议,其汉译及其在汉语中的对应也相应存在着诸多问题。应中文信息处理用汉语框架网络(Chinese FrameNet/CFN)框架元素命名和语义标注的要求,本文详细考察了Ca...
从格语法到框架语义学,长久以来,对语义角色(框架元素)Cause的使用都存在很大争议,其汉译及其在汉语中的对应也相应存在着诸多问题。应中文信息处理用汉语框架网络(Chinese FrameNet/CFN)框架元素命名和语义标注的要求,本文详细考察了Cause使用与争议的事实,认为Cause既是"致事",也是"原因",既是"工具",也是"外力",且与Agent存在着某些语义交叉。从Cause的核心度判断,它事实上处于两个不同的层次,即Cause-1和Cause-2。为避免语义上的混淆,建议将用作核心元素的Cause翻译并认定为"致使因",将用作非核心元素表示"原因"的Cause统一为Explanation。框架元素Cause的细化将依框架描写场景的需要而定。
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关键词
语义
角色
/
框架
元素
CAUSE
翻译
认定
框架
网络
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职称材料
题名
基于BERT特征融合与膨胀卷积的汉语副词框架语义角色标注
1
作者
王超
吕国英
李茹
柴清华
李晋荣
机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
山西大学外国语学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期25-35,共11页
基金
国家社会科学基金(18BYY009)
山西省“四个一批”科技兴医创新计划项目(2022XM01)。
文摘
汉语框架语义角色标注对汉语框架语义分析具有重要作用。目前汉语框架语义角色标注任务主要针对动词框架,但是汉语没有丰富的形态变化,很多语法意义都是通过虚词来表现的,其中副词研究是现代汉语虚词研究的重要部分,因此该文从副词角度出发构建了汉语副词框架及数据集,且对框架下的词元按照语义强弱进行了等级划分。目前的语义角色标注模型大多基于BiLSTM网络模型,该模型虽然可以很好地获取全局信息,但容易忽略句子局部特征,且无法并行训练。针对上述问题,该文提出了基于BERT特征融合与膨胀卷积的语义角色标注模型,该模型包括四层:BERT层用于表达句子的丰富语义信息,Attention层对BERT获取的每一层信息进行动态权重融合,膨胀卷积(IDCNN)层进行特征提取,CRF层修正预测标签。该模型在三个副词框架数据集上表现良好,F1值均达到了82%以上。此外,将该模型应用于CFN数据集上,F1值达到88.29%,较基线模型提升了4%以上。
关键词
汉语
框架语义角色
标注
副词
BERT
膨胀卷积
CRF
Keywords
Chinese frame semantic role labeling
adverb
BERT
IDCNN
CRF
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注
被引量：
8
2
作者
王智强
李茹
阴志洲
刘海静
李双红
机构
山西大学计算机与信息技术学院
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
School of Information Technologies
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第2期34-40,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60970053)
国家语委"十二五"科研规划资助项目(YB125-19)
+2 种基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(2006AA01Z142)
山西省国际科技合作资助项目(2010081044)
山西省实验室开放基金资助项目(2009011059-4)
文摘
语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。
关键词
框架语义角色
依存特征
T-CRF模型
Keywords
frame semantic roles
dependency features
T-CRF model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
框架元素Cause的翻译和认定
被引量：
6
3
作者
周领顺
机构
扬州大学外国语学院
出处
《外语研究》
CSSCI
北大核心
2009年第6期1-6,共6页
基金
江苏省社科基金项目"面向信息处理的框架网络运动域框架语义对比研究"(08YYD015)系列论文的一部分
文摘
从格语法到框架语义学,长久以来,对语义角色(框架元素)Cause的使用都存在很大争议,其汉译及其在汉语中的对应也相应存在着诸多问题。应中文信息处理用汉语框架网络(Chinese FrameNet/CFN)框架元素命名和语义标注的要求,本文详细考察了Cause使用与争议的事实,认为Cause既是"致事",也是"原因",既是"工具",也是"外力",且与Agent存在着某些语义交叉。从Cause的核心度判断,它事实上处于两个不同的层次,即Cause-1和Cause-2。为避免语义上的混淆,建议将用作核心元素的Cause翻译并认定为"致使因",将用作非核心元素表示"原因"的Cause统一为Explanation。框架元素Cause的细化将依框架描写场景的需要而定。
关键词
语义
角色
/
框架
元素
CAUSE
翻译
认定
框架
网络
Keywords
semantic role/frame elements
Cause
translation
affirmation
Frame Net
分类号
H030 [语言文字—语言学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT特征融合与膨胀卷积的汉语副词框架语义角色标注
王超
吕国英
李茹
柴清华
李晋荣
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注
王智强
李茹
阴志洲
刘海静
李双红
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
框架元素Cause的翻译和认定
周领顺
《外语研究》
CSSCI
北大核心
2009
6
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职称材料
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