基于條件場(chǎng)的語(yǔ)義角色標(biāo)注.pdf

1、近年來，語(yǔ)義角色標(biāo)注在信息檢索、問答系統(tǒng)等自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛，但是大部分的研究主要針對(duì)于英文，其它語(yǔ)言由于缺少良好的標(biāo)注語(yǔ)料，其研究相對(duì)較少。
　　 不久前，賓夕法尼亞大學(xué)發(fā)布了人工標(biāo)注的漢語(yǔ)語(yǔ)料ChinesePropbank。本文中，我們嘗試使用條件隨機(jī)場(chǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)ChinesePropbank1.0進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。在研究中，除了使用已有的一些基礎(chǔ)特征之外，我們還提出了四個(gè)新特征，并通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了特征

2、的有效性，從最終的結(jié)果來看，每一個(gè)新特征都對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果起到正向作用。
　　 為了縮短訓(xùn)練時(shí)間，提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們采用兩階段分類的方法。在第一階段先進(jìn)行二元分類，判別一個(gè)句法成分是否為語(yǔ)義角色，然后對(duì)第一階段中的語(yǔ)義角色再進(jìn)行多元分類，給其分配具體的語(yǔ)義角色。
　　 由于考慮到第一階段二元分類的準(zhǔn)確率，召回率問題，我們選取相應(yīng)的值作為門限概率以進(jìn)行非語(yǔ)義角色的過濾，這在一定程度上召回了部分被錯(cuò)誤判斷的句法成分，提高了最終的實(shí)