汉语框架语义角色的自动标注研究进展

【摘要】：在给定句子中目标词及其所属框架的前提下,本文以词为标注单位,将语义角色标注形式化为词序列标注问题,分别使用条件随机场和最大熵模型,基于山西大学的CFN语料库,研究汉语框架语义角色的自动标注。本文选取词、词性、位置以及它们的组合特征和窗口特征为候选特征集合,并使用正交表来优选模型的特征模板。最终实验结果表明,条件随机场模型优于最大熵模型。在测试集上,条件随机场模型的F值达到59.48%。若只识别语义角色的边界,则F值为70.40%。若给定语义角色边界,语义角色分类的精确率为80.4%。