【摘 要】
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在基于依存的语义角色标注研究中,大多数系统采用机器学习方法进行论元识别和分类.本文分析了依存树的特点,发现论元集中分布于依存树上的特定局部范围内,因此提出种基于依存
【机 构】
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北京大学计算语言学研究所,北京100871
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在基于依存的语义角色标注研究中,大多数系统采用机器学习方法进行论元识别和分类.本文分析了依存树的特点,发现论元集中分布于依存树上的特定局部范围内,因此提出种基于依存树距离的论元识别方法.该方法将候选论元限制在与目标动词的依存树距离不超过3的范围内,通过制订规则,提取目标动词的最佳候选论元集合.在CoNLL2009中文语料上采用正确的依存树,识别出了98.5％的论元.充分利用此种局部性特征，制订规则将距离特征作为判定候选论元的重要条件，实现了基于规则的论元识别。结合基于机器学习的论元分类，基于正确的依存句法分析结果，本文角色标注系统F值达到89.46%，相比前人工作取得了较大改进。
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