中文名词性谓词语义角色标注
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(90920004, 60873150, 60970056); 江苏省自然科学基金(BK2008160)


Semantic Role Labeling in Chinese Language for Nominal Predicates
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    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.

    Abstract:

    This paper explores semantic role labeling (SRL) in the Chinese language for nominal predicates. In addition to the widely adopted features of verbal SRL, various nominal predicate-specific features are also explored. Moreover, the nominal SRL performance has been improved by properly integrating features that were derived from a state-of-the-art verbal SRL system. Finally, the paper explains in detail the nominal predicate recognition, which is essential in a fully automatic nominal SRL system. Evaluations on Chinese NomBank show that proper integration of a verbal SRL system significantly improves the performance of a nominal SRL. It also shows that this nominal SRL system achieves the performance of 72.67 in F1-measure on golden parse trees and golden predicates, and outperforms the state-of-the-art nominal SRL systems in the Chinese language; however, the performance drops to 55.14 in F1-measure on automatic parse trees and automatic predicates.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李军辉,周国栋,朱巧明,钱培德.中文名词性谓词语义角色标注.软件学报,2011,22(8):1725-1737

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2009-05-13
  • 最后修改日期:2009-10-14
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号