集成学习驱动的英文语义角色标注算法研究与实现

"本文主要研究了基于集成学习的英文语义识别方法，旨在解决英文语义自动化识别的问题。文中探讨了语义角色标注技术，并利用Adaboost集成学习算法和回归树作为基础学习器，实现了对英文语句中施事、受事、来源、目的等论元的精准标注。实验在ENTBv-1开放数据集上进行，结果显示模型在DNP、DP、PP、QP等结构的识别上表现优秀，总体准确率、召回率和F值均达到较高水平，证明了该方法的有效性。" 本文聚焦于自然语言处理中的核心问题——语义分析，特别是语义角色标注（SRL）。SRL是理解和解析语言意义的关键步骤，它帮助识别出句子中的关键成分，如动作执行者（施事）、受影响者（受事）以及相关的上下文元素（来源、目的等）。由于自然语言的复杂性和多义性，实现计算机自动化的语义理解是一项挑战。 作者提出采用集成学习的方法来提高英文语义识别的准确性。集成学习是一种通过结合多个弱学习器形成强学习器的技术，文中选择了Adaboost作为集成策略。Adaboost是一种迭代的加权多数表决算法，每次迭代都会提升那些在前一轮中表现较差的样本的权重，从而使下一轮学习器更加关注这些难例，从而提升整体模型的性能。在这里，选用的弱学习器是回归树，一种快速训练且分类效率高的二叉决策树模型。 实验部分，该方法在ENTBv-1数据集上进行了验证。实验结果表明，对于特定的英文结构，如名词短语（DNP）、代词短语（DP）、介词短语（PP）和量词短语（QP），该模型的识别效果显著，准确率、召回率和F值均超过95%，显示出模型在处理这些结构时的高效率。整个模型的综合性能表现为：准确率为93.24%，召回率为90.83%，F值为92.02%，这证明了基于Adaboost和回归树的集成学习策略在英文语义角色标注任务上的优越性。 这项研究为英文语义识别提供了一个有效且高效的解决方案，尤其是在处理复杂句子结构时。集成学习和Adaboost的结合不仅提高了模型的识别能力，还展现了良好的泛化性能，对于推动自然语言处理技术的进步具有重要意义。