中文AMR语料库构建：融合概念对齐与复句标注

"融合概念对齐信息的中文AMR语料库的构建" 本文主要讨论的是构建一个基于中文的抽象语义表示（Abstract Meaning Representation，简称AMR）语料库，该语料库包含了融合概念对齐信息。AMR是一种表示句子语义的新方法，它将句子转化为单根有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG），以便更直观地表达句子的意义。目前，英文已经建立了大规模的AMR语料库，但在中文领域还相对缺乏。 在构建中文AMR语料库的过程中，作者们针对汉语的特点对AMR的标注体系进行了调整。由于汉语中的复句结构复杂，他们增加了对复句关系的标注，以更准确地反映汉语的语法特性。同时，为了解决中英文输入法频繁切换的问题，文章提出了一种融合概念对齐的一体化标注方案，这显著提高了标注的效率。此外，他们还引入了错别字纠正和未标注词高亮功能，进一步优化了标注过程。 在实际操作中，研究者从CTB（Chinese Treebank）中选取了6923个句子进行人工标注，构建了中文AMR语料库。通过对这些数据的统计分析，发现约48%的图是环形结构，1%的句子包含环状结构，这在AMR表示中是较为特殊的。同时，32%的句子的语义依赖于概念对齐信息，这强调了对齐信息在理解中文句子语义上的重要性。 该语料库的建立为中文AMR的理论研究和自动分析提供了基础。AMR在自然语言处理、机器翻译、问答系统等领域有广泛的应用潜力。通过这种形式化的语义表示，可以更好地理解和解析句子的深层意义，从而推动人工智能和自然语言理解技术的发展。中文AMR语料库的构建不仅有助于填补中文领域的空白，也为跨语言的语义研究和应用打开了新的可能。 关键词: 抽象语义表示；语义图；句子语义；语言知识库；概念对齐；中文语料库；复句关系；错别字纠正；未标注词高亮；自然语言处理