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基于GCN的异构句法驱动汉语语义角色标注
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作者 杨浩苹 夏庆荣 +1 位作者 李正华 王睿 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期122-128,134,共8页
近年来,句法驱动的语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)受到了广泛的关注。但是,大部分工作只考虑如何利用单个同构句法树信息。考虑到汉语中存在多个人工构建的高质量异构句法树库,提出采用图卷积神经网络(Graph Convolutional N... 近年来,句法驱动的语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)受到了广泛的关注。但是,大部分工作只考虑如何利用单个同构句法树信息。考虑到汉语中存在多个人工构建的高质量异构句法树库,提出采用图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)来刻画多个异构句法树中包含的句法信息,并深入比较多种编码方式,来提升汉语SRL的性能。最终,该模型在CPB 1.0和CoNLL-2009汉语数据集上分别达到了84.16%和85.30%的F1值,均高于编码同构句法树的实验结果,且相比于前人的方法有了显著的提升。 展开更多
关键词 语义角色标注 异构句法树库 图卷积网络
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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
2
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。 展开更多
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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语义角色标注增强的隐式篇章关系识别
3
作者 吴一珩 李军辉 朱慕华 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1005-1015,共11页
[目的]为了改善因将隐式篇章关系识别(implicit discourse relation recognition,IDRR)描述为文本分类任务,提出了一种新颖的IDRR方法.[方法]将IDRR视为文本生成任务并直接生成篇章单元对的连接词,随后生成的连接词被准确无歧义地映射... [目的]为了改善因将隐式篇章关系识别(implicit discourse relation recognition,IDRR)描述为文本分类任务,提出了一种新颖的IDRR方法.[方法]将IDRR视为文本生成任务并直接生成篇章单元对的连接词,随后生成的连接词被准确无歧义地映射到唯一篇章关系.具体地,首先设计了可以将无歧义性连接词转化为对应篇章关系的连接词-关系映射表;然后介绍了两种不同的连接词替换策略用于替换训练样例中的歧义性连接词;最后,将IDRR视作一个序列到序列的任务,其中目标端序列由基于语义角色标注增强的篇章单元对和两者之间的连接词组成.[结果]基于英语PDTB和中文CDTB的实验结果表明本文提出的方法达到了最先进的性能.[结论]本文方法创新性地将IDRR视为文本生成任务,并通过序列到序列模型显著提升了隐式篇章关系识别的效果,为隐含信息的精确捕捉提供了新的解决方案. 展开更多
关键词 隐式篇章关系识别 序列到序列模型 语句角色标注增强 连接词生成
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中文名词性谓词语义角色标注 被引量:13
4
作者 李军辉 周国栋 +1 位作者 朱巧明 钱培德 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1725-1737,共13页
研究了中文名词性谓词的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL).在使用传统动词性谓词SRL相关特征的基础上,进一步提出了名词性谓词SRL相关的特征集.此外,探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响,并且联合谓词自动... 研究了中文名词性谓词的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL).在使用传统动词性谓词SRL相关特征的基础上,进一步提出了名词性谓词SRL相关的特征集.此外,探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响,并且联合谓词自动识别实现了全自动的中文名词性谓词SRL.在中文NomBank上的实验结果表明,中文动词性谓词的SRL合理使用能够大幅度提高中文名词性谓词的SRL性能;基于正确句法树和正确谓词识别,中文名词性谓词的SRL性能F1值达到了72.67,大大优于目前国内外的同类系统;基于自动句法树和自动谓词识别,性能F1值为55.14. 展开更多
关键词 语义角色标注 名词性谓词相关特征 动词性语义角色标注特征 名词性谓词识别
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基于最大熵分类器的语义角色标注 被引量:73
5
作者 刘挺 车万翔 李生 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期565-573,共9页
语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及... 语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及其组合.在后处理阶段,在具有嵌套关系的结果中,只有概率最高的语义角色被保留.在预测了全部能够在句法分析树中找到匹配成分的角色以后,采用简单的后处理规则去识别那些找不到匹配成分的角色.最终在开发集和测试集上分别获得了75.49%和75.60%的F1值,此结果是已知的基于单一句法分析结果中最好的.最后提出了对该任务的一些难点问题的解决方案以及对语义角色标注发展的一个初步展望. 展开更多
关键词 语义角色标注 浅层语义分析 最大熵分类器
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基于特征组合的中文语义角色标注 被引量:14
6
作者 李世奇 赵铁军 +2 位作者 李晗静 刘鹏远 刘水 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期222-232,共11页
提出一种基于特征组合和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL)方法.该方法以句法成分作为基本标注单元,首先从当前基于句法分析的语义角色标注系统中选出高效特征,构成基本特征集... 提出一种基于特征组合和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL)方法.该方法以句法成分作为基本标注单元,首先从当前基于句法分析的语义角色标注系统中选出高效特征,构成基本特征集合.然后提出一种基于统计的特征组合方法.该方法能够根据正反例中组合特征的分布状况,以类间距离和类内距离之比作为统计量来衡量组合特征对分类所产生的效果,保留分类效果较好的组合特征.最后,在Chinese PropBank(CPB)语料上利用支持向量机进行分类实验,结果表明,引入该特征组合方法后,语义角色标注整体F值达91.81%,提高了近2%. 展开更多
关键词 语义角色标注 自然语言处理 支持向量机 特征组合
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语义角色标注中句法特征的研究 被引量:11
7
作者 李军辉 王红玲 +2 位作者 周国栋 朱巧明 钱培德 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期11-18,共8页
描述了一个基于特征向量的语义角色标注系统,该系统以单一句法分析树作为输入。首先进行预处理,过滤掉极不可能是角色的成分,然后进行角色分类(包括NULL类),最后处理嵌套情况及对中心语义角色去重处理。在优化组合已有特征的基础上,从... 描述了一个基于特征向量的语义角色标注系统,该系统以单一句法分析树作为输入。首先进行预处理,过滤掉极不可能是角色的成分,然后进行角色分类(包括NULL类),最后处理嵌套情况及对中心语义角色去重处理。在优化组合已有特征的基础上,从语法、句型以及搭配角度出发,制定了新的有效的特征;实验表明了新特征的有效性及健壮性。最终在CoNLL-2005 Shared Task开发集和WSJ测试集上分别获得了77.54%和78.75%的F1值,是目前已知的基于单一句法分析中取得的最好性能。 展开更多
关键词 人工智能 自然语言处理 语义角色标注 语法驱动特征 句型特征 搭配特征
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基于依存句法分析的中文语义角色标注 被引量:23
8
作者 王步康 王红玲 +1 位作者 袁晓虹 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期25-29,47,共6页
依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使... 依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自动谓词上的F1值为81.02%和81.33%。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 语义角色标注 依存关系 最大熵分类器
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基于角色标注的中国人名自动识别研究 被引量:104
9
作者 张华平 刘群 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期85-91,共7页
该文提出了一种基于角色标注的中国人名自动识别方法 .其基本思想是 :根据在人名识别中的作用 ,采取Viterbi算法对切词结果进行角色标注 ,在角色序列的基础上 ,进行模式最大匹配 ,最终实现中国人名的识别 .识别过程中只需要将某个词作... 该文提出了一种基于角色标注的中国人名自动识别方法 .其基本思想是 :根据在人名识别中的作用 ,采取Viterbi算法对切词结果进行角色标注 ,在角色序列的基础上 ,进行模式最大匹配 ,最终实现中国人名的识别 .识别过程中只需要将某个词作为特定角色的概率以及角色之间的转移概率 .该方法的实用性还在于 :这些角色信息完全可以从真实语料库中自动抽取得到 .通过对 16M字节真实语料库的封闭与开放测试 ,该方法取得了接近 98%的召回率 .文中介绍了计算所汉语词法分析系统ICTCLAS ,集成人名识别算法之后 ,词法分析的准确率提高了 1.4 1% ,同时人名识别的综合指标F 1值达到了 95 .4 0 % .不同实验从各个角度表明 展开更多
关键词 中文自然语言处理 词法分析 角色标注 自动识别 角色序列 VITERBI算法 中国人名
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中文语义角色标注的特征工程 被引量:39
10
作者 刘怀军 车万翔 刘挺 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期79-84,共6页
基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词... 基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等,并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上,使用最大熵分类器进行了实验,系统F-Score由89.76%增加到91.31%。结果表明,这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。因此,目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 语义分析 语义角色标注 特征工程 最大熵分类器
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语义角色标注中特征优化组合研究 被引量:7
11
作者 丁金涛 王红玲 +2 位作者 周国栋 朱巧明 钱培德 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第5期17-21,52,共6页
特征决定着语义角色标注的性能,但并非特征越多性能越高。因此,如何优化组合这些特征就显得非常重要。选取了当前语义角色标注系统中常用的56个特征,按其贡献进行了优化组合实验。在正确的句法分析上取得了91.22%的语义角色分类精确率,... 特征决定着语义角色标注的性能,但并非特征越多性能越高。因此,如何优化组合这些特征就显得非常重要。选取了当前语义角色标注系统中常用的56个特征,按其贡献进行了优化组合实验。在正确的句法分析上取得了91.22%的语义角色分类精确率,在自动句法分析上语义角色标注F1值达到了78.07%。实验表明提高性能并不需要很多特征,关键在于特征的优化组合;同时在句法分析中起重要作用的谓词和中心词特征在语义角色标中也发挥了重要作用。 展开更多
关键词 语义角色标注 特征工程 最大熵分类器
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事件信息抽取中语义角色标注研究 被引量:8
12
作者 于江德 樊孝忠 庞文博 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期155-157,共3页
文本信息抽取是处理海量文本数据的手段,事件信息抽取是其中最具挑战性的任务之一。提出了一种基于条件随机场的语义角色标注方法,该方法以浅层句法分析为基础,把短语或命名实体作为标注的基本单元,将条件随机场用于句子中谓词的语义角... 文本信息抽取是处理海量文本数据的手段,事件信息抽取是其中最具挑战性的任务之一。提出了一种基于条件随机场的语义角色标注方法,该方法以浅层句法分析为基础,把短语或命名实体作为标注的基本单元,将条件随机场用于句子中谓词的语义角色标注。应用该方法对"职务变动"和"会见"两类事件的事件要素及其语义角色进行标注,在各自的测试集上分别获得了77.3%和74.2%的综合指标F值。 展开更多
关键词 语义角色标注 条件随机场 事件信息抽取 事件要素
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基于语义角色标注的汉语句子相似度算法 被引量:11
13
作者 田堃 柯永红 穗志方 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期126-132,共7页
在语义角色标注过程中,经常需要检索相似的已标注语料,以便进行参考和分析。现有方法未能充分利用动词及其支配的成分信息,无法满足语义角色标注的相似句检索需求。基于此,本文提出一种新的汉语句子相似度计算方法。该方法基于已标注好... 在语义角色标注过程中,经常需要检索相似的已标注语料,以便进行参考和分析。现有方法未能充分利用动词及其支配的成分信息,无法满足语义角色标注的相似句检索需求。基于此,本文提出一种新的汉语句子相似度计算方法。该方法基于已标注好语义角色的语料资源,以动词为分析核心,通过语义角色分析、标注句型的相似匹配、标注句型间相似度计算等步骤来实现句子语义的相似度量。为达到更好的实验效果,论文还综合比较了基于知网、词向量等多种计算词语相似度的算法,通过分析与实验对比,将实验效果最好的算法应用到句子相似度计算的研究中。实验结果显示,基于语义角色标注的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果。 展开更多
关键词 语义角色标注 词语相似度 知网 词向量 标注句型匹配
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基于分层输出神经网络的汉语语义角色标注 被引量:13
14
作者 王臻 常宝宝 穗志方 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期56-61,78,共7页
语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务。当下针对中文语义角色标注的主流做法是通过基于特征的统计机器学习实现的。然而,统计机器学习的方法需要引入经验性的人工特征,这在一定程度上增加了工作量。深度学习在自然语言处理领域... 语义角色标注是自然语言处理中的一项重要任务。当下针对中文语义角色标注的主流做法是通过基于特征的统计机器学习实现的。然而,统计机器学习的方法需要引入经验性的人工特征,这在一定程度上增加了工作量。深度学习在自然语言处理领域的应用使得特征的自动学习成为可能。文章尝试了一种适用于语义角色标注的深层神经网络架构,该模型能自然地推广到其他标注任务。实验表明,深度学习算法能够有效地用于语义角色标注任务,但是我们仍然发现,模型对语义层面知识的学习是相当有限的,基于深度学习的方法还不能取代基于人工特征的统计机器学习算法。 展开更多
关键词 语义角色标注 深度学习 特征向量
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基于树状条件随机场模型的语义角色标注 被引量:4
15
作者 李明 王亚斌 +1 位作者 张其文 王旭阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期41-42,45,共3页
针对线性条件随机场模型不能清楚表达语义角色内部结构关系的问题,提出一种基于树状条件随机场模型的语义角色标注方法。对句法依存树上的层次依赖关系和兄弟依赖关系进行标注,处理状态变量之间的长距离依赖,利用CRFs模型能添加任意特... 针对线性条件随机场模型不能清楚表达语义角色内部结构关系的问题,提出一种基于树状条件随机场模型的语义角色标注方法。对句法依存树上的层次依赖关系和兄弟依赖关系进行标注,处理状态变量之间的长距离依赖,利用CRFs模型能添加任意特征的优点,在系统中添加新的组合特征和介词短语角色。在CoNNL 2008 Shared Task语料库上进行实验,结果证明该方法能有效提高系统的准确率和召回率。 展开更多
关键词 语义角色标注 特征选择 树状条件随机场
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基于角色标注的中文POI名称语义分类方法 被引量:4
16
作者 罗安 王勇 +1 位作者 张福浩 刘纪平 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2012年第S1期521-524,共4页
针对现有中文兴趣点POI(points of interest)分类的不足,分析POI名称的结构特征,利用中文文本处理、语义相似度计算方法,提出一种基于角色标注的中文名称语义分类方法,提高POI分类的精度。
关键词 POI 角色标注 语义分类 相似度计算
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基于语义组块分析的汉语语义角色标注 被引量:24
17
作者 丁伟伟 常宝宝 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期53-61,74,共10页
近些年来,中文语义角色标注得到了大家的关注,不过大多是传统的基于句法树的系统,即对句法树上的节点进行语义角色识别和分类。该文提出了一种与传统方法不同的处理策略,我们称之为基于语义组块分析的语义角色标注。在新的方法中,语义... 近些年来,中文语义角色标注得到了大家的关注,不过大多是传统的基于句法树的系统,即对句法树上的节点进行语义角色识别和分类。该文提出了一种与传统方法不同的处理策略,我们称之为基于语义组块分析的语义角色标注。在新的方法中,语义角色标注的流程不再是传统的"句法分析——语义角色识别——语义角色分类",而是一种简化的"语义组块识别——语义组块分类"流程。这一方法将汉语语义角色标注从一个节点的分类问题转化为序列标注问题,我们使用了条件随机域这一模型,取得了较好的结果。同时由于避开了句法分析这个阶段,使得语义角色标注摆脱了对句法分析的依赖,从而突破了汉语语法分析器的时间和性能限制。通过实验我们可以看出,新的方法可以取得较高的准确率,并且大大节省了分析的时间。通过对比,我们可以发现在自动切分和词性标注上的结果与在完全正确的切分和词性标注上的结果相比,还有较大差距。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 语义角色标注 语义组块分析 条件随机域 序列标注
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基于词汇语义特征的中文语义角色标注研究 被引量:7
18
作者 邵艳秋 穗志方 吴云芳 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期3-10,共8页
语义角色除了受句法结构限制之外,同词汇的语义特征也有着紧密的内在联系。对于一些仅依靠句法分析不能很好解决的角色标注问题,如句法结构相同的两个成分所对应的角色分别为完全不同的施事、受事角色的情况,可以通过引入一些词汇语义... 语义角色除了受句法结构限制之外,同词汇的语义特征也有着紧密的内在联系。对于一些仅依靠句法分析不能很好解决的角色标注问题,如句法结构相同的两个成分所对应的角色分别为完全不同的施事、受事角色的情况,可以通过引入一些词汇语义特征来进行处理。该文基于北京大学的语义词典CSD,引入了配价数、主客体语义类等词汇语义特征来进行语义角色标注研究。10折交叉验证的结果显示,通过引用词汇语义特征,所有角色标注的总体评价F值比单纯使用句法特征上升了1.11%,而其中Arg0和Arg1角色标注的F值达到93.85%和90.60%,比仅使用句法特征进行角色标注分别提高了1.10%和1.26%。 展开更多
关键词 人工智能 自然语言处理 语义分析 语义角色标注 句法分析 语义词典 词汇语义特征
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基于依存关系的语义角色标注 被引量:4
19
作者 汪红林 王红玲 周国栋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期82-84,共3页
针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较... 针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较好的结果,F1值达到了80.94%,结果证明其性能明显好于基于句法分析的SRL。 展开更多
关键词 语义角色标注 依存分析 依存关系
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联合语义角色标注和指代消解 被引量:6
20
作者 熊皓 刘群 吕雅娟 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期58-68,共11页
语义角色标注和指代消解是自然语言处理中两个重要的基础研究任务,该文提出使用马尔科夫逻辑网络对两个任务进行联合学习推导。通过提出8条联合学习规则,在OntoNote5.0的实验中证明采用联合学习推导后,两者的标注性能都比单独标注任务有... 语义角色标注和指代消解是自然语言处理中两个重要的基础研究任务,该文提出使用马尔科夫逻辑网络对两个任务进行联合学习推导。通过提出8条联合学习规则,在OntoNote5.0的实验中证明采用联合学习推导后,两者的标注性能都比单独标注任务有了1.6个F值的性能提升。 展开更多
关键词 语义角色标注 指代消解 马尔科夫逻辑网络
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