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文檔簡介
1、近年來,隨著統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,對句子進(jìn)行語義分析逐漸受到重視起來。語義角色標(biāo)注(Semantic Role Labeling, SRL)是淺層語義分析的一種可行方案,并具有廣闊的應(yīng)用前景,如問答、信息抽取。
本文的出發(fā)點(diǎn)是將詞義信息與語義角色標(biāo)注任務(wù)相融合。在CoNLL2009國際評測中,曾將謂詞詞義消歧作為語義角色標(biāo)注的一個(gè)子任務(wù)。當(dāng)時(shí),我們的方法是將最好的詞義消歧預(yù)測結(jié)果作為語義角色標(biāo)注的輸入,再進(jìn)行語義角色標(biāo)注
2、處理。這種級聯(lián)方式的處理無法得出全局最優(yōu)解。我們的想法是通過馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)(Markov Logic Networks, MLNs)這種融合模型將詞義消歧與語義角色標(biāo)注融合起來,使兩個(gè)任務(wù)在預(yù)測過程中相互幫助,得出全局最優(yōu)解。
本文將分為兩個(gè)階段。第一階段是驗(yàn)證全詞詞義信息對語義角色標(biāo)注的影響。謂詞詞義信息對語義角色標(biāo)注是有幫助的,但全詞詞義信息對語義角色標(biāo)注是否有幫助一直沒有定論。第二階段是如果全詞詞義信息對語義角色標(biāo)注有
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