有定的零形式識別技術(shù)研究.pdf

1、語義角色標(biāo)注（Semantic RoleLabeling）近來年來備受關(guān)注，且已取得了長足的發(fā)展，多項研究表自動推斷語義論元結(jié)構(gòu)能夠?qū)е轮T如信息抽取、自動問答和文本蘊含等眾多自然語言處理(Natural Language Processing)應(yīng)用領(lǐng)域性能的實質(zhì)提高。然而，由于傳統(tǒng)上SRL只是作為句子內(nèi)部的角色標(biāo)注任務(wù)而沒有擴展到篇章級別，同時只是給顯現(xiàn)表達的句法論元標(biāo)注語義角色，從而丟失了許多未顯現(xiàn)表達的語義角色，這些角色中有一部分在

2、聯(lián)系篇章中各個局部語義論元之間的關(guān)系時起到至關(guān)重要的作用，由于這些缺失，也使得局部語義論元之間的這些關(guān)系被忽略了。因此，發(fā)現(xiàn)這些缺失的語義角色對于推動篇章理解具有特別積極的意義。
　　 在FrameNet中，這些缺失的語義角色被稱為是零形式框架元素(Null Instantiation)，簡稱為零形式，其中那些能夠在局部語義論元之間建立起語義聯(lián)系的零形式被稱為有定的零形式框架元素(Definite Null Instantiat

3、ion)，也簡稱為有定的零形式。在FrameNet中，通過抽取句子的核心依存圖可以發(fā)現(xiàn)其所在篇章段落的語義線索，而推導(dǎo)核心依存圖中有一個關(guān)鍵問題——缺位填充，所謂缺位填充就是識別出結(jié)構(gòu)中有定的零形式的顯示先行成分。本文從SemEval-2010Task10的NITask任務(wù)出發(fā)，研究語料中有定的零形式的識別方法，提出一個二級流水線的識別模型:第一級使用基于規(guī)則的方法在語義角色標(biāo)注的語料基礎(chǔ)上檢測出其中的零形式;第二級使用最大熵分類器預(yù)測

4、檢測出來的零形式類別，以達到有定的零形式識別的目的，為開展有定的零形式消解邁出了重要的一步。本文的主要研究內(nèi)容包括:
　　 (1)研究基于規(guī)則的零形式檢測方法。零形式是由核心框架元素缺失引起的，但并不是所有的核心框架元素缺失都能引起零形式，這是因為核心框架元素之間還存在著彼此之間相互依賴和制約的三種關(guān)系。在深入學(xué)習(xí)這些關(guān)系的基礎(chǔ)上本文總結(jié)出一套用于判斷零形式的規(guī)則，繼而提出了基于規(guī)則的零形式檢測方法，實驗的召回率為60.1％。<