基于最大熵分类器的语义角色标注

被引:73
作者
刘挺
车万翔
李生
机构
[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
关键词
语义角色标注; 浅层语义分析; 最大熵分类器;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
摘要
语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及其组合.在后处理阶段,在具有嵌套关系的结果中,只有概率最高的语义角色被保留.在预测了全部能够在句法分析树中找到匹配成分的角色以后,采用简单的后处理规则去识别那些找不到匹配成分的角色.最终在开发集和测试集上分别获得了75.49%和75.60%的F1值,此结果是已知的基于单一句法分析结果中最好的.最后提出了对该任务的一些难点问题的解决方案以及对语义角色标注发展的一个初步展望.
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共 1 条
[1]  
Support Vector Learning for Semantic Argument Classification[J] . Sameer Pradhan,Kadri Hacioglu,Valerie Krugler,Wayne Ward,James H. Martin,Daniel Jurafsky.Machine Learning . 2005 (1)