基于中文宾州树库的浅层语义分析

被引：4

作者：

连乐新

胡仁龙

杨翠丽

袁春风

机构：

[1] 南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

计算机应用研究 | 2008年 / 03期

关键词：

支持向量机; 语义角色标注; 中文宾州树库; 中文PropBank;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081203 ; 0835 ; 081104 ; 0812 ; 1405 ;

摘要：

采用支持向量机的机器学习方法,以中文宾州树库为基础,对中文文本进行了部分语义角色标注实验。选取了主语、宾语、间接宾语、时间和地点这五种主要的语义角色,以中文PropBank 5.0中的前1 652个句子作为实验的训练集和测试集,选择路径、短语类型、谓词、头词、头词词性等八个属性作为分类特征,采用两阶段分类方法,在测试集上得到的总体语义角色标注的准确率和召回率分别为89.73%和91.26%。实验结果表明该方法对中文浅层语义分析工作是有效的。

引用

页码：674 / 676+680 +680

页数：4