【摘 要】
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语义角色标注旨在标注出句子中所有与谓语相关的语义成分,是进行语义分析的基础和关键技术.使用传统的机器学习方法进行语义角色标注,需要人工设定特征,特征稀疏且工作繁琐沉重,同时传统方法对句法解析精度有较高要求,所以语义角色标注发展缓慢.针对上述情况,采取基于双向长短时记忆(BiLSTM)网络-注意力机制(attention)-条件随机场(CRF)模型进行汉语语义角色标注,同时尝试针对性引入其他资源优化模型性能.在训练阶段,将词性、依存句法特征以及短语结构句法特征组成的多线索特征组共同送入模型.经过多组对照实验
【机 构】
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西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室,西北民族大学甘肃省民族语言智能处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762076,61602387)。
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语义角色标注旨在标注出句子中所有与谓语相关的语义成分,是进行语义分析的基础和关键技术.使用传统的机器学习方法进行语义角色标注,需要人工设定特征,特征稀疏且工作繁琐沉重,同时传统方法对句法解析精度有较高要求,所以语义角色标注发展缓慢.针对上述情况,采取基于双向长短时记忆(BiLSTM)网络-注意力机制(attention)-条件随机场(CRF)模型进行汉语语义角色标注,同时尝试针对性引入其他资源优化模型性能.在训练阶段,将词性、依存句法特征以及短语结构句法特征组成的多线索特征组共同送入模型.经过多组对照实验
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