作者投稿和查稿 主编审稿 专家审稿 编委审稿 远程编辑

计算机工程 ›› 2019, Vol. 45 ›› Issue (1): 172-177. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0048758

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

基于图模型的中文多谓词语义角色标注方法

杨海彤   

  1. 华中师范大学 计算机学院,武汉 430079
  • 收稿日期:2017-09-21 出版日期:2019-01-15 发布日期:2019-01-15
  • 作者简介:杨海彤(1986—),男,副教授、博士,主研方向为自然语言处理
  • 基金资助:

    国家自然科学基金青年基金(61702209);华中师范大学中央高校基本科研业务费专项资金(20205170149)

Chinese Multi-predicate Semantic Role Labeling Method Based on Graphical Model

YANG Haitong   

  1. School of Computer,Central China Normal University,Wuhan 430079,China
  • Received:2017-09-21 Online:2019-01-15 Published:2019-01-15

摘要:

针对语义角色标注中的多谓词现象,从图模型角度出发,提出一种中文多谓词语义角色标注方法。对句中的多个谓词进行联合语义分析,并采用随机爬山算法优化图模型。利用句中多个谓词之间的全局特征,提升语义角色的区分度。在中文命题库上的实验结果表明,该方法可以明显提高语义角色标注的分类效果。

关键词: 语义角色标注, 多谓词, 图模型, 联合语义分析, 随机爬山算法

Abstract:

Aiming at the multi-predicate phenomenon in semantic role labeling,this paper proposes a Chinese multi-predicate semantic role labeling method from the perspective of Graphical Model(GM).It realizes joint semantic analysis for all predicates in the same sentence and uses Randomized Hill Climbing(RHC) algorithm to optimize GM.The proposed method can fully utilize the interrelations during predicates in the same sentence as the global features to improve the discrimination of semantic roles.Experimental results on Chinese Proposition Bank(CPB) show that the proposed method can significantly improve classification effect of semantic role labeling.

Key words: semantic role labeling, multi-predicate, Graphical Model (GM), joint semantic analysis, Randomized Hill Climbing(RHC) algorithm

中图分类号: