基于中文宾州树库的浅层语义分析

• 作者: 杨翠丽 胡仁龙 袁春风 连乐新
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 语义角色标注 中文宾州树库 中文PropBank
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 674-676,680
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.03.008

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.