中文依赖句法驱动的语义角色标注系统：F1性能与特征分析

本文主要探讨了基于依存句法分析的中文语义角色标注技术。依存句法分析作为一种简洁的句法表示方式，相较于传统的短语结构句法分析，它更注重词语之间的依赖关系而非整个短语的组合。作者借鉴了英文语义角色标注的研究成果，设计并实现了一套针对中文的语义角色标注系统。 该系统的核心是利用中文依存关系树，通过高效的剪枝算法和精心选择的特征，对句子中的词汇进行语义角色识别和分类。系统采用了两种不同的训练语料库，一是由标准的短语结构句法分析（如CTB5.0）转换而来，另一种则是CoNLL2009公开的中文语料，以提高系统的泛化能力。 实验结果表明，该系统在标准谓词上表现出较高的准确度，例如在CTB5.0语料上达到84.30%的F1值，在CoNLL2009语料上为81.68%。而在处理自动谓词时，系统也能保持稳定的表现，F1值分别为81.02%和81.33%。这证明了该系统在处理不同类型的谓词时具有良好的性能。 关键词：计算机应用、中文信息处理、语义角色标注、依存关系和最大熵分类器是本文的关键技术支撑，最大熵分类器作为机器学习模型，以其高准确性和鲁棒性，有效地帮助系统实现了对中文语句复杂语义的精确捕捉和理解。 本文的研究成果对于提高中文自然语言处理的效率和准确性具有重要意义，特别是在处理大规模文本分析、信息抽取和问答系统等应用场景中，基于依存句法的语义角色标注技术的应用前景广阔。