角色标注

作品数：147被引量：955H指数：15
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结合Hybrid Attention机制和BiLSTM-CRF的汉语否定语义表示及标注被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第9期167-175,共9页李晋荣 吕国英 李茹 柴清华 王超 
国家社会科学基金(18BYY009)。
阅读理解中否定是一种复杂的语言现象,其往往会反转情感或态度的极性。因此,正确分析否定语义对语篇理解具有重要意义。现有否定语义分析方法存在两个问题:第一,研究的否定词较少达不到应用目的;第二,目前汉语否定语义标注只是标注整个...
关键词：汉语框架语义知识库 语义角色标注 否定框架 双向长短期记忆网络 混合注意力机制 
基于语义与情感的句子相似度计算方法被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第16期151-158,共8页杨延娇 赵国涛 王丕栋 
国家自然科学基金(61662068)。
针对汉语语句表意灵活复杂多变的特点,提出一种基于语义与情感的句子相似度计算方法,从表意层面计算句子相似度。该方法使用哈工大LTP平台对句子进行预处理,提取词语、词性、句法依存标记与语义角色标记,将语义角色标注结果作为句中语...
关键词：句子相似度 句法结构 情感信息 哈工大LTP平台 句法依存分析 语义角色标注 
基于BILSTM-CRF的高校政策语义角色标注研究被引量：4
《计算机工程与应用》2021年第6期207-211,共5页徐建国 刘泳慧 刘梦凡 
2017年山东省高校人文社会科学研究计划(思想政治教育专题研究)(J17ZZ27);青岛市哲学社会科学规划(QDSKL1601121);山东科技大学2018年研究生科技创新项目(SDKDYC180339)。
采用融合自注意力机制的双向长短期记忆模型(SelfAtt-BILSTM)和条件随机场模型(CRF),构建一种Self-Att-BILSTM-CRF模型,对政策文本进行语义角色标注,以提取政策主要内容。采用某高校政策文件为实验数据集,利用BILSTM模型自动学习序列化...
关键词：双向长短期记忆网络 条件随机场 自注意力机制 语义角色标注 深度学习 
依存关系上的中文名词性谓词识别研究被引量：1
《计算机工程与应用》2011年第20期113-116,共4页王红玲 袁晓虹 王步康 周国栋 
国家自然科学基金(No.60673041;No.60873150);国家教育部博士点基金(No.200802850006);江苏省自然科学基金(No.BK2008160);江苏省高校自然科学重大基础研究项目(No.08KJA520002)~~
首次实现了一个基于依存关系的中文名词性谓词识别平台,作为语义角色标注的前提,谓词识别的结果直接影响语义角色标注的性能。使用两种方法进行实验:一种是基于传统的特征向量的方法在Chinese Nombank的转换语料上进行了系统实验,对各...
关键词：名词性谓词识别 依存关系 语义角色标注 树核 
依存关系语义角色标注研究
《计算机工程与应用》2010年第14期158-161,175,共5页鞠久朋 王红玲 周国栋 
国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA01Z147;国家自然科学基金No.60673041;高等院校博士学科点专项科研基金No.20060285008~~
描述了一个基于依存关系的语义角色标注系统,该系统把依存关系作为语义角色标注的基本单元。通过手工或自动标注出来的依存关系,构造出依存关系树,并从树上抽取特征。用最大熵模型对句中谓词的语义角色进行识别和分类。为了消除不必要...
关键词：语义角色标注 依存关系 特征 
统计和规则结合识别动词的跨分句论元
《计算机工程与应用》2009年第16期40-42,共3页陈丽江 陈小荷 
国家社会科学基金项目(No.07BYY050)
与印欧语言不同,汉语的句子往往是由多个分句组成的复句。但目前的中文语义角色的标注语料和标注系统并没有对现代汉语的这个特点给予充分的重视。由于数据稀疏的问题,对于与动词跨分句的论元还没有一个有效的识别方法,直接影响了汉语...
关键词：语义角色标注 跨分句 论元 统计决策树 
语义角色标注中有效的识别论元算法研究被引量：2
《计算机工程与应用》2008年第18期153-156,共4页丁金涛 周国栋 王红玲 朱巧明 
国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA01Z147);国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60673041);高等院校博士学科点专项科研基金(the China Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education under Grant No.20060285008)
语义角色标注中论元识别的结果对论元分类任务起着很重要的作用。以句法成分的中心词为依据,对论元识别算法进行研究,在训练集上识别出了98.78%的论元,在测试集识别出了97.17%的论元,并大大减少了不承担角色的训练样例。在此基础上以句...
关键词：语义角色标注 论元识别 支持向量机 
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