【摘 要】
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全自动的语义分析一直是自然语言理解的主要目标之一.通过深层语义分析,可以将自然语言转化为形式语言,从而使计算机能够与人类无障碍的沟通.为达此目的,人们已经进行了多年
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机学院信息检索实验室,哈尔滨,150001
【出 处】
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中国中文信息学会二十五周年学术会议
论文部分内容阅读
全自动的语义分析一直是自然语言理解的主要目标之一.通过深层语义分析,可以将自然语言转化为形式语言,从而使计算机能够与人类无障碍的沟通.为达此目的,人们已经进行了多年的努力,然而目前取得的效果并不理想.浅层语义分析是对深层语义分析的一种简化,它只标注与句子中谓词有关的成份的语义角色,如施事、受事、时间和地点等.其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用.语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式,具有定义清晰,便于评价的优点.本文描述了浅层语义分析现有的语料库资源,各种分析方法,以及我们的工作等.并提出了对该任务一些难点问题的解决方案和对浅层语义分析发展的一个初步展望.
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