中文名词性谓词语义角色标注研究与性能提升

“中文名词性谓词语义角色标注” 本文探讨了中文名词性谓词的语义角色标注（Semantic Role Labeling，简称SRL），这是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务。传统的SRL主要关注动词性谓词，但随着对语言理解的深入，名词性谓词的SRL也变得至关重要，因为它可以帮助解析句子中名词所扮演的角色，从而更好地理解语义结构。 在研究中，作者提出了一套针对名词性谓词SRL的特征集，这些特征不仅包括了动词性谓词SRL中常见的特征，还新增了专门针对名词性谓词的特性。这些新特征有助于系统识别名词性谓词及其相关的语义角色。同时，作者还研究了动词性谓词SRL对名词性谓词SRL的影响，发现它们之间存在相互作用，可以互相提升标注的准确性。 实验在中文NomBank数据集上进行，结果显示，结合动词性谓词的SRL信息，可以显著提高名词性谓词SRL的性能。当使用正确的句法树和谓词识别时，名词性谓词的SRL性能F1值达到了72.67%，这远超现有的国内外同类系统。即使在自动句法树和自动谓词识别的情况下，性能F1值仍可达到55.14%，显示出该方法的有效性。 名词性谓词的SRL对于理解和处理中文语句具有重大意义，特别是在信息提取、机器翻译和问答系统等应用中。通过精准地标注名词性谓词的语义角色，可以更准确地理解句子的意义，提升自然语言处理系统的整体性能。 该研究为中文名词性谓词的语义角色标注提供了一个新的视角和方法，通过集成动词性谓词的SRL信息和设计专门的特征，提高了系统的标注精度。这一成果对于推动中文自然语言处理技术的发展具有积极的促进作用。