基于依存树的中文语义角色标注

• 作者: 安强强 张蕾
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 最大熵分类器 语义角色标注 依存树
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 161-163
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 4580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.04.056

摘要

现有中文语义角色标注主要集中在基于短语结构句法树的标注.基于此,提出一种基于依存树的中文语义角色标注方法.将中文句子转化为标准的依存树,作为实验数据集,特征选取时结合知网,将语义信息引入特征集,以提高系统的召回率,并采用最大熵分类器进行实验,获得90.68%的F值.结果表明,在标准的句法树上,当基于依存关系的标注系统中加入新特征时,该中文语义角色标注取得了比基于句法成分标注更好的成绩.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张蕾	西北大学信息科学与技术学院	54	638	13.0	23.0
2	安强强	西北大学信息科学与技术学院	1	22	1.0	1.0