基于依存特征的漢語框架語義角色自動標注.pdf

1、本文針對漢語框架語義角色自動標注的研究是來源于國家自然科學基金項目“漢語框架語義依存圖自動抽取關鍵技術研究(No.60970053)”。該項目的漢語框架語義依存圖自動抽取是實現(xiàn)漢語句子語義分析的一種新途徑，因此漢語框架語義角色標注對實現(xiàn)漢語框架語義分析具有重要的意義。目前語義角色標注的研究大多基于統(tǒng)計機器學習模型，研究表明制約語義角色標注性能的主要因素為統(tǒng)計機器學習中的特征選擇問題。本文基于漢語框架網(wǎng)，針對特征選取問題，利用樹條件隨機場

2、(Tree Conditional Random Fields，T-CRF)模型，研究了基于依存特征的漢語框架語義角色標注。主要研究內(nèi)容包括:
　　(1)研究了基于詞、詞性及其組合特征的基線框架語義角色標注模型。其中選取詞、詞性及其組合為基本特征，按照窗口大小不同構建了3種基線特征模板，最終基線模型在“發(fā)明”、“查看”、“擁有”框架下的最優(yōu)F值分別為:55.36％，52.26％,66.19％。
　　(2)研究了基于依存特征的

3、漢語框架語義角色標注模型。在基礎特征的基礎上，加入當前節(jié)點的依存父子節(jié)點、父子依存關系及其組合特征，并依據(jù)特征組合及窗口大小不同構建了21種擴展特征模板，最終在“發(fā)明”“查看”“擁有”框架下獲得的最優(yōu)F值分別為:58.30％，55.29％，67.24％。
　　(3)研究了漢語框架語義角色標注中的特征貢獻情況。實驗結果顯示，在詞、詞性及其組合特征的基礎上融入依存句法層面的特征，能夠提升漢語框架語義角色標注的F值;進一步比較了依存特征