基于結(jié)構學習的語義角色標注.pdf

1、近年來對自然語言進行淺層語義分析逐漸興起，它已成為自然語言處理應用的重要組成之一。作為其具體實現(xiàn)，語義角色標注是一項定義完整，有著充實工作內(nèi)容和可比較評測的任務。語義角色標注就是為句子中謂語動詞的論元及附屬成分標上其擔任的語義角色，如施事、受事、時間和地點等等。目前英語語義角色標注已經(jīng)取得了一定的成果，但大多基于要求大量標注語料的監(jiān)督的機器學習算法。但漢語語義角色標注的研究才剛剛起步，可利用的語料資源非常有限。為此，本文采用半監(jiān)督機器學

2、習方法，以期在資源有限的情況下能取得比較好的標注性能。
　　 結(jié)構學習算法是一種通過多任務學習得到“共同結(jié)構”，并利用其來提高目標任務分類器性能的一種機器學習算法。ASO算法是最近提出的一種線性的半監(jiān)督結(jié)構學習算法，能夠利用大量的未標注語料，通過輔助問題抽取“共同結(jié)構”，來提高分類準確性。本文構建了一個基于ASO結(jié)構學習算法的中文語義角色標注系統(tǒng)，并在ChineseProposition Bank語料上進行了實驗，取得了比較好的