基于树核函数的中文语义角色标注研究

摘要

目前使用特征方法进行语义角色标注研究已经遇到发展瓶颈，性能难以进一步提高;而基于核函数的方法可以充分利用特征方法无法表示的结构化信息，有进一步研究的空间。本文使用SVM提供的卷积树核函数构造了—个中文语义角色标注系统，该系统以依存关系作为标注单元进行中文语义角色标注。本文重点描述了通过不同的裁剪方法来获得依存树的结构化信息，裁剪后的依存树分别为最短路径树和最小树。在中文ProDBank和NomBank的转换语料上的实验结果表明：使用最小树能得到系统的最佳性能，在动词性谓词和名词性谓词上分别获得82.87，76.40的F1值。