中文语义角色标注的特征工程
基于语义组块分析的汉语语义角色标注
第23卷 第5期2009年9月中文信息学报JOU RNAL OF CH INESE INFORM AT ION PROCESSIN GV ol.23,No.5Sep.,2009文章编号:1003-0077(2009)05-0053-09基于语义组块分析的汉语语义角色标注丁伟伟,常宝宝(北京大学计算语言学研究所,北京100871)摘 要:近些年来,中文语义角色标注得到了大家的关注,不过大多是传统的基于句法树的系统,即对句法树上的节点进行语义角色识别和分类。
该文提出了一种与传统方法不同的处理策略,我们称之为基于语义组块分析的语义角色标注。
在新的方法中,语义角色标注的流程不再是传统的/句法分析)))语义角色识别)))语义角色分类0,而是一种简化的/语义组块识别)))语义组块分类0流程。
这一方法将汉语语义角色标注从一个节点的分类问题转化为序列标注问题,我们使用了条件随机域这一模型,取得了较好的结果。
同时由于避开了句法分析这个阶段,使得语义角色标注摆脱了对句法分析的依赖,从而突破了汉语语法分析器的时间和性能限制。
通过实验我们可以看出,新的方法可以取得较高的准确率,并且大大节省了分析的时间。
通过对比,我们可以发现在自动切分和词性标注上的结果与在完全正确的切分和词性标注上的结果相比,还有较大差距。
关键词:计算机应用;中文信息处理;语义角色标注;语义组块分析;条件随机域;序列标注中图分类号:T P391 文献标识码:AC hinese Semantic Role Labeling Based on Semantic C hunkingDING Weiwei,CHAN G Baobao(Institute of Computational Ling uistics,P eking U niver sity,Beijing 100871,China)Abstract:In recent years,the Chinese SRL (semantic ro le labeling )has a roused the intensiv e att ention.M any SRLsy stems have been built on the par sing tr ees,in w hich the constituents of the sentence str ucture are identified and then classif ied.In contrast,this paper establishes a semantic chunking based method which chang es the SRL task from the traditional /parsing -semantic ro le ident ificatio n -semantic ro le classificatio n 0pr ocess into a simple /semant ic chunk identification -semantic chunk classificatio n 0pipeline.T he semantic chunking,w hich is named after the syn -tactic chunking,is used to identify the semantic chunk,namely the arg uments of the v erbs.Based on the semant ic chunking result,the Chinese SR L can be changed into a sequence labeling pr oblem instead of the classificatio n prob -lem.W e a pply the co nditional r andom fields to the pr oblem and g et bet ter perfo rmance.A long w it h the remo val o f the parsing stage,the SRL task avoids the dependence o n parsing,which is alwa ys t he bottleneck both of speed and pr ecision.T he ex per iments hav e sho wn that the outper for ms of our appro ach pr evio usly best -r epo rted methods on Chinese SRL with an impressive time reduction.We also show that the pr oposed method w o rks much better on go ld wo rd seg mentat ion and P OS tag ging than o n the automatic r esults.Key words:co mputer application;Chinese info rmatio n pr ocessing ;semant ic ro le labeling;semantic chunking ;con -ditional r andom fields;sequence labeling收稿日期:2008-08-28 定稿日期:2008-10-09基金项目:国家自然科学基金资助项目(60303003);国家社会科学基金资助项目(06BYY 048)作者简介:丁伟伟(1985)),男,硕士生,主要研究方向为自然语言处理;常宝宝(1971)),男,副教授,主要研究方向为自然语言处理。
信息检索中的特征工程与语义关系提取技术
信息检索中的特征工程与语义关系提取技术信息检索（Information Retrieval）是指从大规模的文本库中检索出与用户需求相关的信息。
而特征工程（Feature Engineering）和语义关系提取技术（Semantic Relationship Extraction）则是信息检索领域中常用的两种技术手段。
本文将着重介绍这两种技术在信息检索中的应用和实现方式。
特征工程是指对原始数据进行处理，提取出对目标任务有用的特征，以便于机器学习算法的应用和模型的训练。
在信息检索中，特征工程的目标是将文本转化成向量形式，以便于计算机进行处理和分析。
常用的特征工程方法包括词袋模型（Bag of Words）和词嵌入（Word Embedding）。
词袋模型将文本表示成词的集合，不考虑词的顺序和语法结构。
可以将每个词看作是特征向量中的一个维度，每个文本则对应一个向量，向量的每个维度表示该词在文本中的出现次数或者tf-idf值。
由于词袋模型简单、易于实现和解释，因此被广泛应用于文本分类、检索和聚类等任务中。
而词嵌入则将每个词表示成一个稠密的向量，捕捉到词之间的语义关系。
常见的词嵌入算法有word2vec和GloVe。
这些算法通过学习词之间的上下文关系，将词映射到一个低维的空间中，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。
词嵌入在信息检索中的应用包括查询扩展、相关性评分和聚类等任务。
除了特征工程，语义关系提取技术也在信息检索中发挥着重要作用。
语义关系提取旨在从文本中抽取出实体之间的语义关系，如“公司A收购了公司B”中的“收购”关系。
常用的语义关系提取方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依赖于人工设计的规则，通过文本中的语法结构和关键词进行关系抽取。
这种方法优点是可解释性强，但缺点是需要大量的人力和时间来构建规则，并且对于复杂的关系难以适应。
而基于机器学习的方法则通过训练一个分类器或序列标注器来自动识别和提取语义关系。
语义角色标注与语义关系分析
语义角色标注与语义关系分析语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）和语义关系分析（Semantic Relationship Analysis）是自然语言处理领域中的两个重要任务，旨在对句子中的词汇进行深入的语义分析和理解。
本文将介绍这两个任务的背景、方法和应用，并探讨它们在自然语言处理领域中的重要性和挑战。
一、背景在自然语言处理领域中，理解句子的深层次语义是一项重要而困难的任务。
传统的浅层次句法分析方法（如词性标注、句法分析）无法准确捕捉到词汇之间复杂而细致的关系。
因此，研究者们开始探索如何对句子进行更深入、更准确地理解。
二、方法1. 语义角色标注SRL旨在对句子中每个动词及其相关论元进行标注，以揭示动词与论元之间复杂而细致的关系。
传统方法主要基于基于规则或者基于统计机器学习模型，这些模型使用手工设计特征来捕捉动词与论元之间的依存关系。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的方法也逐渐应用于SRL任务。
这些方法通过学习句子中词汇的分布式表示来捕捉词汇之间的语义关系。
2. 语义关系分析语义关系分析旨在识别句子中不同词汇之间的语义关系，如上位与下位、同义与反义、因果与条件等。
传统方法主要基于基于规则或者基于统计机器学习模型，这些模型使用手工设计特征来捕捉不同词汇之间的关系。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的方法也逐渐应用于语义关系分析任务。
这些方法通过学习句子中不同词汇之间的分布式表示来捕捉不同关系。
三、应用1. 机器翻译SRL和语义关系分析在机器翻译任务中起着重要作用。
通过对源语言句子进行深层次语义分析和理解，可以更准确地理解源语言句子，并生成更准确、更自然流畅的目标语言翻译。
2. 信息抽取SRL和语义关系分析在信息抽取任务中也发挥着重要作用。
通过对句子中的词汇进行深层次语义分析和理解，可以更准确地识别出句子中的实体、关系和事件等重要信息，从而更准确地抽取出有用的信息。
基于特征组合的中文语义角色标注
基于特征组合的中文语义角色标注李世奇;赵铁军;李晗静;刘鹏远;刘水【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2011(022)002【摘要】This paper proposes a semantic role labeling (SRL) approach for the Chinese, based on feature combination and support vector machine (SVM). The approach takes the constituent as the labeling unit. First, this paper defines the basic feature set by selecting the high-performance features of existing parsing-based SRL systems. Then, a statistics-based method is proposed to construct a combined feature set derived from the basic feature set. According to the distribution of combining features in both positive and negative instances, the ratio of between-class to within-class distance is utilized as the measurement of classifying the performance the feature, and then choosing the combining features with high ratios into the combining feature set. Finally, the experimental results show that the feature combination method-based SRL achieved 91.81％ F-score on Chinese PropBank (CPB) corpus, nearly 2％ higher than the traditional method.%提出一种基于特征组合和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL)方法.该方法以句法成分作为基本标注单元,首先从当前基于句法分析的语义角色标注系统中选出高效特征,构成基本特征集合.然后提出一种基于统计的特征组合方法.该方法能够根据正反例中组合特征的分布状况,以类间距离和类内距离之比作为统计量来衡量组合特征对分类所产生的效果,保留分类效果较好的组合特征.最后,在Chinese PropBank(CPB)语料上利用支持向量机进行分类实验,结果表明,引入该特征组合方法后,语义角色标注整体F值达91.81%,提高了近2%.【总页数】11页(P222-232)【作者】李世奇;赵铁军;李晗静;刘鹏远;刘水【作者单位】哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;北京大学,计算语言学研究所,北京,100871;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于树核函数的中文语义角色标注 [J], 王步康;王红玲;周国栋2.基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注 [J], 徐靖;李军辉;朱巧明;李培峰3.基于依存关系的中文名词性谓词语义角色标注研究 [J], 袁晓虹;王红玲;王步康;周国栋4.基于图模型的中文多谓词语义角色标注方法 [J], 杨海彤5.基于条件随机场的多线索中文语义角色标注 [J], 王一成;万福成;马宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中文问答系统中语义角色标注的研究与实现
行语 义角 色 标 注 。将 用 户 的 问句 和搜 索 到 的结 果
转 化成语 义框架 结 构 ， 标 注 的所 有 语义 角 色 填 到 将 语义 框架 中 ， 答案 抽 取 时通 过 比较 语 义框 架 中各 个 槽 、 ， 行语义 框架 的匹配 。 值 进
项 目（ Ｋ ７ １ ）资助 Ｚ ０ １９
中应 用 了语 义 角色 标 注 的思 想 。 实验 结果 表 明 ， 义 角 色标 注 可 以有 效 地 改 善 中文 问答 系统 的性 能 。 语
关键词 问答系统
语义分析
语义 角色标注
中图法分类号
Ｔ ３１ Ｐ９ ；
文献 标志码
Ａ
问答 系统 （ ｕ ｓｏ ｎｗ ｒ ｇＳ ｓ ｍ，Ｑ Ｓ 是 Ｑ ｅｔ ｎＡ ｓ ｅｉ ｙｔ ｉ ｎ ｅ Ａ） 自然语 言处理研 究 的应用 系 统 ， 它需 要 自然语 言 处
第 一作 者简 介 ：张 晓孪 （ ９ ８ ） １７ 一 ，女 ，汉 族 ，陕 西 宝 鸡 人 ， 师 讲
硕士， 研究方向： 人工智能。 －ｍ：＿ｘ ｘ ６． ｍ Ｅｍ ｌｂ １ｚ＠１ ｃ 。 ｊ ｙｌ ３ ｏ ｗ
维普资讯
科
学
技
术
与
工
程
８卷
２ ２ 最大熵分 类器 ．
理研究 中的词法 、 句法 、 义 及语 用 研 究 作 为支 持 。 语 随着 自然语 言处理 研究 的深 入 ， 问答 系统 的性 能 会 越来 越好 。同样 ， 问答 系 统 的研 究反 过 来 也会 促 进 自然语 言 处 理 的发 展 。通 过 问答 系 统 评 测 专 项 的 结果 ， 可看 出要 想 进 一 步提 高 问答 系 统 的性 能 ， 单 纯依靠 词法 、 法 的分 析 远 远 不 够 ， 须 要 进 行 语 句 必 义甚 至语用 方面 的分 析 。 因此 ， 了提 高 问答 系统 为 的处理 水平 ， 文在 中文 问答 系 统 中应 用 了语 义 角 本
汉语语义角色标注研究概述
中文语义角色标注研究概述南京师范大学文学院陈菜芳1摘要：语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式，在问答系统、机器翻译和信息抽取等方面得到了成功地应用，是目前自然语言理解领域中比较热门的一个研究方向。
本文介绍了中文语义角色标注语料资源、中文语义角色标注发展现状以及对中文语义角色标注未来工作进行了展望。
关键词：浅层语义分析语义角色标注资源语义角色标注0 引言语义角色的自动标注是对句子中谓词所支配的语义角色进行自动标注,是对句子进行浅层语义分析的一种方法。
语义角色标注技术在大规模语义知识库的构建、问答系统、机器翻译和信息抽取等领域都有着广泛的应用，其深入的研究对自然语言处理技术的整体发展有着重要意义。
下面主要从三个方面来介绍中文语义角色标注研究状况：首先，介绍相关的中文语义角色标注语料资源；其次，描述了中文语义角色标注的发展现状；最后，对中文语义角色标注未来的工作进行展望。
1 中文语义角色标注语料资源语义角色标注离不开语料资源的支持。
英语较为知名的语义角色标注资源有FrameNet、PropBank和NomBank等。
中文语义角色标注语料资源主要是从英语语义角色标注语料资源的基础上发展起来或参照其建设的。
Chinese Proposition Bank(CPB)同英文PropBank基本类似。
在CPB中，总共定义了20多个角色，只对每个句子中的核心动词进行了标注，所有动词的主要角色最多有6个，均以Arg0～Arg5和ArgM为标记，其中核心的语义角色为Arg0～5六种，其余为附加语义角色，用前缀ArgM表示，后面跟一些附加标记来表示这些参数的语义类别。
它几乎对Penn Chinese Treebank中的每个动词及其语义角色进行了标注，国内大多数语义角色标注研究都是基于此资源。
中文Nombank是在英文命题库（Proposition Bank）和Nombank的标注框架上进行扩展，对中文名词性谓词的标注。
中文语义角色标注的特征工程
ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆ ｔ ｅ ｓ ｓ ｅ ｈ ｓ ａ ｓ ａ ｉｔ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ａ ｔ ｉ ｃ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｒ ｆ ｒ ｔ ｉ ｅ ｙ ｉ ｏ ｔ ｎ ｏ ｆｎ ｅ ｔ ｒ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｈ ｙ ｔ ｍ ａ ｔ ｔｓｉ ｌ ｓｇ ｉｉ ｎ ｎ ｒ ａ ｅ ｃ ｙ ｃ ｅｅｏ ｅ ｉ ｓ ｖ ｒ ｍｐ ｒ ａ ｔ ｔ ｉ ｄ ｂ ｔｅ ｆ ａ ｕ ｅ ｏ ｅ ｎ ｉ ｒ ｌ ａ ｅ ｉ ｇ ｅ ｔ ｒ ｓ ｆ ｒ ｓ ｍａ ｔ ｏ ｅ ｌｂ ｌ ． ｃ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｕ ｅ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ：ｃ ｍｐ ｔ ｒ ａ ｐ ｉ ｔ ；Ｃｈ ｎ ｓ ｆ ｒ ｔ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｃ ｏ ｉ ｅ ｅｉ ｏ ｍａ ｉ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ；ｓ ｍａ ｔ ａ ｓｎ ；ｓ ｍａ ｔ ｏ ｅｌ ｂ ｌ ｇ ｅ ｔ ｒ ｎ ｏ ｅ ｎ ｉ ｐ ｒ ｉ ｇ ｅ ｎ ｉ ｒ ｌ ａ ｅ ｉ ；ｆａ ｕ ｅ ｃ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ；ｍａ ｉ ｍ ｎ ｒ ｐ ｌ ｓ ｉｉｒ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｘ ｍｕ ｅ ｔ ｏ ｙ ｃａ ｓ ｆ ｅ
Ｃ ｉｅｅＰ ｏ ｏｉｏ ａｋ Ｃ Ｂ 语 料 数 据 上 ， 用 最 大 熵 分 类 嚣 进 行 了 实验 ， 统 ＦＳ ｏｅ由 ８ ． ６ 增 加 到 ｈｎ ｓ ｒｐ ｓｔ ｎＢ ｎ （ Ｐ ） ｉ 使 系 －ｃｒ ９ ７
基于特征的中文语义角色标注系统的开题报告
基于特征的中文语义角色标注系统的开题报告一、研究背景中文语义角色标注是自然语言处理领域的一个重要问题，它可以为许多应用提供基础支持，如自然语言理解、机器翻译、语音识别、问答系统等。
语义角色标注就是对于句子中的每个词或短语在其上下文中所扮演的语义角色进行标注。
中文语义角色标注的过程就是在句子中找到动词或谓词短语，然后分别标注其它元素属于它所要求的语义角色。
语义角色标注是自然语言处理中的核心问题之一，是信息抽取、问答系统、机器翻译等应用的基础。
在英文语义角色标注中，已经有了许多成熟的方法，如基于规则的方法、机器学习方法、神经网络方法等。
但是中文语义角色标注由于中文本身的复杂性，其研究难度更大。
因此，中文语义角色标注的研究也变得更加重要。
二、研究目的本研究旨在开发一种基于特征的中文语义角色标注系统，通过结合基于规则的方法、机器学习方法和神经网络方法来达到更好的效果，并对比不同方法的优缺点。
三、研究内容1. 中文语义角色标注的概述：介绍中文语义角色标注的背景和意义，详细讨论中文语义角色标注问题的基本原理和流程。
2. 基于规则的中文语义角色标注方法研究：介绍基于规则的中文语义角色标注方法的原理和流程，分析该方法的优缺点以及适用场景。
3. 基于机器学习的中文语义角色标注方法研究：介绍基于机器学习的中文语义角色标注方法的原理和流程，讨论该方法的优缺点，介绍相关的算法和技术。
4. 基于神经网络的中文语义角色标注方法研究：介绍基于神经网络的中文语义角色标注方法的原理和流程，讨论该方法的优缺点，介绍相关的算法和技术。
5. 基于特征的中文语义角色标注系统开发：结合以上三种方法，设计并开发一种基于特征的中文语义角色标注系统，并对该系统进行性能测试和评估。
6. 不同方法的比较分析：通过实验数据比较分析，对比不同方法的优缺点和适用场景，提出改进和优化方案。
四、研究方法本研究采用理论与实验相结合的方法，首先对中文语义角色标注的相关理论和方法进行深入研究，然后结合实际应用需求，设计并实现一个基于特征的中文语义角色标注系统，并在实验中对其性能进行评估和对比分析。
基于语义角色标注的文本特征抽取方法实用指南
基于语义角色标注的文本特征抽取方法实用指南随着自然语言处理技术的不断发展，文本特征抽取在信息检索、文本分类、机器翻译等领域中发挥着重要作用。
语义角色标注是一种将句子中的每个单词或短语与其在句子中扮演的语义角色相对应的任务。
本文将介绍基于语义角色标注的文本特征抽取方法，帮助读者更好地理解和应用该技术。
一、语义角色标注的概念和原理语义角色标注是一种将句子中的单词或短语划分为不同的语义角色的任务。
这些语义角色可以是“施事者”、“受事者”、“时间”、“地点”等。
语义角色标注的目标是为了更好地理解句子中每个成分的语义功能。
该任务通常通过机器学习算法来实现，其中最常用的是条件随机场（CRF）和支持向量机（SVM）。
二、基于语义角色标注的文本特征抽取方法1. 词性特征抽取词性是指词语在句子中所扮演的语法角色，如名词、动词、形容词等。
通过对句子进行词性标注，并将不同词性作为特征，可以帮助我们更好地理解句子的结构和语义。
例如，在文本分类任务中，名词可能是关键特征，而动词可能是不重要的特征。
2. 依存关系特征抽取依存关系是指句子中不同单词之间的语义关系。
通过对句子进行依存分析，并将不同依存关系作为特征，可以帮助我们更好地理解句子的语义。
例如，在情感分析任务中，主谓关系可能是关键特征，而宾语关系可能是次要特征。
3. 语义角色特征抽取语义角色标注的本质就是将句子中的每个成分与其在句子中的语义角色相对应。
通过对句子进行语义角色标注，并将不同语义角色作为特征，可以帮助我们更好地理解句子的语义。
例如，在问答系统中，问题中的动词可能是关键特征，而回答中的名词短语可能是次要特征。
4. 上下文特征抽取上下文是指句子中当前单词周围的其他单词。
通过将当前单词及其上下文作为特征，可以帮助我们更好地理解句子的语义。
例如，在命名实体识别任务中，当前单词的前一个单词和后一个单词可能是关键特征。
三、基于语义角色标注的文本特征抽取方法的应用1. 信息检索通过对查询语句进行语义角色标注和特征抽取，可以提取查询语句中的关键信息，从而提高信息检索的准确性和效率。
中文语义角色标注的特征工程
第21卷 第1期2007年1月中文信息学报J OU RNAL OF CH IN ESE IN FORMA TION PROCESSIN GVol.21,No.1J an.,2007文章编号:100320077(2007)0120079206编者按 中国中文信息学会于2006年8月在沈阳航空工业学院人机智能研究中心成功地召开了“第三届全国学生计算语言学研讨会(SWCL2006)”。
会议的程序委员会向本刊推荐出八篇优秀论文(经专家评审后,作者又做了修改),编辑部得到授权,在此发表,以飨读者。
中文语义角色标注的特征工程刘怀军,车万翔,刘挺(哈尔滨工业大学信息检索实验室,黑龙江哈尔滨150001)摘 要:基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。
本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等,并在Chinese Proposition Bank (CPB )语料数据上,使用最大熵分类器进行了实验,系统F 2Score 由89.76%增加到91.31%。
结果表明,这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。
因此,目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。
关键词:计算机应用;中文信息处理;语义分析;语义角色标注;特征工程;最大熵分类器中图分类号:TP391 文献标识码:AFeature Engineering for Chinese Semantic Role LabelingL IU Huai 2jun ,CHE Wan 2xiang ,L IU Ting(Information Retrieval Laboratory ,Haerbin Institute of Technology ,Haerbin ,Heilongjiang 150006,China )Abstract :In the natural language processing field ,researchers have experienced a growth of interest in semantic role labeling by applying statistical and machine 2learning ing rich features is the most important part of semantic parsing system.In this paper ,some new effective features and combination features are proposed ,such as next word of the constituent ,predicate and phrase type combination ,predicate class and path combination ,and so on.And then we report the experiments on the dataset from Chinese Proposition Bank (CPB ).After these new features used ,the final system improves the F 2Score f rom 89.76%to 91.31%.The results show that the performance of the system has a statistically significant increase.Therefore it is very important to find better features for semantic role labeling.K ey w ords :computer application ;Chinese information processing ;semantic parsing ;semantic role labeling ;feature engineering ;maximum entropy classifier收稿日期:2006207215 定稿日期:2006210209基金项目:自然科学基金(60575042,60503072,60675034)作者简介:刘怀军(1982—),男,硕士生,主要研究方向为信息检索。
汉语词性标注的特征工程
第41卷第6期Vol．41No．6山东大学学报（工学版）JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY （ENGINEERING SCIENCE ）2011年12月Dec．2011收稿日期：2011-04-15基金项目：国家自然科学基金资助项目（60663004）；河南省高等学校青年骨干教师项目（2009GGJS-108）作者简介：于江德（1971－），男，河南林州人，副教授，博士，主要研究方向为计算语言学，中文信息处理，文本信息抽取等．E-mail ：jiangde －yu@163．com文章编号：1672-3961（2011）06-0012-06汉语词性标注的特征工程于江德1，周宏宇1，余正涛2（1．安阳师范学院计算机与信息工程学院，河南安阳455002；2．昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650051）摘要：上下文特征对汉语词性标注性能有重要影响。
为了提高标注性能，采用最大熵模型探讨了汉语词性标注的特征工程，对其中的两个关键问题：特征窗口大小和特征模板集的设定，本文作者进行了深入研究。
在Bake-off2007的PKU 、NCC 、CTB 3种语料上进行了封闭测试，通过对“5词语”和“3词语”不同大小的特征窗口，以及单词语、双词语和两者混合的不同特征模板集进行汉语词性标注的训练过程和标注精度的对比实验，实验结果表明：3词特征窗口训练情况和标注性能均优于5词窗口；单词语特征模板集比双词语特征模板集标注性能高出10%。
这说明汉语词性标注中特征窗口开设的大小以3词窗口为宜，单词语特征模板集标注性能更好。
关键词：汉语词性标注；最大熵模型；上下文特征；特征窗口；特征模板中图分类号：TP391文献标志码：AFeature engineering for Chinese part-of-speech taggingYU Jiang-de 1，ZHOU Hong-yu 1，YU Zheng-tao 2（1．School of Computer and Information Engineering ，Anyang Normal University ，Anyang 455002，China ；2．School of Information Engineering and Automation ，Kunming University of Science andTechnology ，Kunming 650051，China ）Abstract ：Context features have a major impact on the performance of Chinese part-of-speech tagging．In order to im-prove the performance ，the feature engineering for Chinese part-of-speech tagging was explored by the using maximum entropy model．Two key issues of feature engineering ，the size of the feature window and the feature templates ，were studied．Closed evaluations were performed on PKU ，NCC and CTB corpus from the Bakeoff-2007．Then ，comparative experiments about the training process and tagging accuracy for Chinese part-of-speech tagging were performed on dif-ferent feature windows ，the “5words ”and “3words ”feature windows ，and different feature templates ：single-word ，double-word and mixing feature templates．Experimental results showed that the feature window including 3words was better than that of 5words ，and the performance increased 10%using single-word feature templates than double-word feature templates．All the results showed that the feature window including 3words and single-word feature templates were appropriate for Chinese part-of-speech tagging．Key words ：Chinese part-of-speech tagging ；maximum entropy model ；context feature ；feature window ；feature tem-plate0引言词性兼类是自然语言中常见的现象，为句子中每一个词赋予正确的词类标记，称为词性标注，它是词法分析的一个重要部分。
特征工程 概念 内容
特征工程概念内容特征工程，听起来是不是有点高大上，让人摸不着头脑？其实啊，它就像是给一座房子打地基，地基打得牢，房子才能盖得稳。
特征工程呢，简单来说，就是从原始数据中提取出有用的信息，把这些信息变成计算机能理解和处理的形式。
这就好比你去菜市场买菜，买回来一堆乱七八糟的菜，你得把它们整理分类，该削皮的削皮，该切块的切块，然后才能下锅烹饪，做出美味的菜肴。
咱们来仔细瞅瞅特征工程都包含些啥。
它包括特征提取、特征选择和特征构建这几个重要的部分。
特征提取就像是从一堆乱石中找出宝石，把原始数据中最有价值的部分抽取出来。
比如说，在分析一篇文章的时候，我们可以提取出关键词、句子长度、段落结构等等这些特征。
这难道不像从一堆沙子里淘出金子吗？特征选择呢，就是在众多提取出来的特征中，挑出那些对我们的任务最有帮助的。
这就好比你有一柜子的衣服，但是出门的时候只能选几件穿，你得挑出最合适、最能展现你魅力的那几件。
如果选错了，可能效果就大打折扣啦！特征构建呢，则是根据已有的特征，创造出新的更有表现力的特征。
这就好比你是个建筑师，用现有的材料搭建出独特的建筑结构，让房子更加坚固美观。
比如说，我们可以把两个原本的特征相加、相乘或者做其他的运算，得到一个新的特征。
那特征工程为啥这么重要呢？你想想，如果没有特征工程，计算机就像是个睁眼瞎，面对一堆杂乱无章的数据，根本不知道从哪儿下手。
就好像你让一个没学过做饭的人直接去做菜，他能做得好吗？有了好的特征工程，我们的模型就能学得更快更好，预测结果也能更准确。
这就像给运动员穿上了一双合脚的跑鞋，能让他们在赛场上跑得更快更远。
比如说，在预测房价的时候，如果我们只是简单地把房子的面积作为特征，那可能不够准确。
但如果我们通过特征工程，把房子的地理位置、周边设施、房屋朝向等因素都考虑进去，构建出更全面更有代表性的特征，那预测的结果不就更靠谱了吗？所以啊，特征工程可不是什么可有可无的小配角，而是决定我们数据处理和模型效果的关键因素。
基于机器学习的中文语义角色标注算法研究
基于机器学习的中文语义角色标注算法研究中文语义角色标注（Chinese Semantic Role Labeling，简称中文SRL）是自然语言处理领域的一个重要任务，旨在识别出句子中的谓词及其对应的语义角色。
随着机器学习技术的发展，基于机器学习的中文SRL算法逐渐成为主流。
本文将对基于机器学习的中文SRL算法进行深入研究，并探讨其在自然语言处理应用中的潜在价值。
首先，本文将介绍中文SRL任务及其在自然语言处理领域的重要性。
随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理已经成为一个热门研究领域。
而中文SRL作为其中一个重要任务，对于深入理解句子结构、推理推断以及问答系统等应用具有重要意义。
接着，本文将详细介绍基于机器学习的中文SRL算法，并分析其核心思想和技术流程。
基于机器学习的方法主要分为两个阶段：特征提取和角色分类。
特征提取阶段通过从句子和谓词周围提取各种特征来表示句子结构和上下文信息。
角色分类阶段使用机器学习模型，如支持向量机（SVM）或深度学习模型，来对每个候选角色进行分类。
本文将详细介绍常用的特征提取方法和机器学习模型，并分析它们的优缺点。
然后，本文将对基于机器学习的中文SRL算法进行实验评估，并与其他相关方法进行比较。
实验评估主要包括数据集选择、评价指标、实验结果分析等内容。
本文将选择一些常用的中文SRL数据集，并使用准确率、召回率、F1值等指标来评估算法性能。
同时，本文还将与其他相关方法进行比较，如基于规则的方法和基于深度学习的方法，以验证基于机器学习的中文SRL算法在性能上的优势。
接下来，本文将探讨基于机器学习的中文SRL算法在自然语言处理应用中的潜在价值。
中文SRL任务可以应用于很多自然语言处理任务中，如信息抽取、问答系统和句子理解等。
通过准确地识别出句子中各个成分之间的语义关系，可以提高这些任务在语义理解和推理方面的性能。
最后，在总结部分，本文将总结基于机器学习的中文SRL算法的研究现状和存在的问题，并提出未来的研究方向。
词位标注汉语分词中特征模板定量研究
词位标注汉语分词中特征模板定量研究
近年来，随着由汉语自动处理技术的发展，计算机对汉语自然语言的语法分析、语义分析和其他过程变得越来越有效。
其中，有一种特殊的语法分析方法，叫做“词位标注”(Part-of-speech Tagging)，这种方法主要用来分类汉语中不同种类的语言成份。
在传统汉语分词中，词位标注是通过先验知识和机械学习进行标记，而且受到时间和成本限制，以至于难以获得令人满意的结果。
为此，研究者们提出了一种新颖的方法——“特征模板法”(Feature Templates Method)，旨在定量研究不同的词位标注模板及其模式在实际运用中的效率。
特征模板法是利用特征模板（有词项模板、条件模板和句法模板）进行词位标注，允许用户定制有特殊功能的特征模板，并通过定量的测定，研究特征模板及其模式与汉语词位标注，以获得有效的结果。
针对特征模板定量研究，在其语言范畴和任务类型中，收集语料库，并分析其特性分布情况，了解模板的表达形式和标注要求，以期洞察分类器、评估器和特征模板的差异，使得词位标注的效果最为有效。
针对特征模板定量研究，还可以构建评估系统，根据特征模板的设计思路和实际需求，采用异类评估标准，进行定量分析，以最大限度地检测特征模板定量研究的误差和不足之处，最终实现更加智能，有效且全面的词位标注效果。
因此，本文通过阐述特征模板定量研究的研究背景、分析原理和实现方法，综述了特征模板在汉语词位标注中的定量研究状况。
本研究旨在为特征模板法在汉语词位标注中的应用提供一定的理论基础，在实践中为其应用提供有效指导。
中文新闻语义结构化标注标准
中文新闻语义结构化标注标准
在中文新闻语义结构化标注标准中，通常包括以下几个方面的
内容：
1. 实体标注，对新闻文本中涉及的实体进行标注，包括人物、
地点、组织、时间等实体的识别和分类。
这有助于计算机系统识别
文本中涉及的重要实体信息。
2. 事件标注，对新闻文本中描述的事件进行标注，包括事件的
主体、客体、时间、地点、原因、结果等要素的识别和关联。
这有
助于计算机系统理解文本中描述的事件内容。
3. 关系标注，对新闻文本中实体之间的关系进行标注，包括人
物之间的关系、组织与地点之间的关系、事件与时间之间的关系等。
这有助于计算机系统建立实体之间的关联网络。
4. 情感标注，对新闻文本中表达的情感色彩进行标注，包括积
极情感、消极情感、中性情感等。
这有助于计算机系统分析文本中
蕴含的情感倾向。
5. 其他标注，还可以包括对新闻文本中其他重要信息的标注，比如主题标注、观点标注、态度标注等，以便计算机系统更好地理解和利用新闻文本的信息。
总的来说，中文新闻语义结构化标注标准的制定旨在提供一套统一的标注规范，帮助机器能够更好地理解和分析新闻文本，从而实现自然语言处理、信息抽取、知识图谱构建等应用。
这些标准的制定需要考虑到语义的准确性、一致性和通用性，以便能够适用于不同领域和不同类型的新闻文本。
同时，标准的不断完善和更新也是很重要的，以适应新闻文本语义分析领域的发展和变化。
基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注
基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注王智强;李茹;阴志洲;刘海静;李双红【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2013(027)002【摘要】语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式.目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想.该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响.实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3％,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善.%Semantic roles labeling is a kind of the shallow semantic analysis. Currently, Chinese frame semantic roles labeling is generally viewed as sequence labeling task based on the basic tagging unit of words. The current work is defected in only word or POS information considered. This paper studies the impact of the dependency features on the semantic roles labeling under the T-CRF model, integrating the dependency features among the words in the dependency syntax with the word and POS information. The experiment with 24 feature templates in 8 categories shows that the F-measure of the best templates is improved by 3%. Especially, the results on the long frame semantic roles are improved more significantly.【总页数】7页(P34-40)【作者】王智强;李茹;阴志洲;刘海静;李双红【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院,山西太原 030006【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.汉语框架语义角色的自动标注 [J], 李济洪;王瑞波;王蔚林;李国臣2.基于Dropout正则化的汉语框架语义角色识别 [J], 王瑞波;李济洪;李国臣;杨耀文3.基于同义词词林信息特征的语义角色自动标注 [J], 李国臣;吕雷;王瑞波;李济洪;李茹4.基于条件随机场的汉语框架语义角色自动标注 [J], 宋毅君;王瑞波;李济洪;李国臣5.基于依存语法的蒙古语施事和当事语义角色特征研究 [J], 包晓荣;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
自然语言处理中的语义角色标注算法解析
自然语言处理中的语义角色标注算法解析自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科，其中语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）算法是NLP中的重要组成部分。
本文将对语义角色标注算法进行解析，探讨其原理、应用和挑战。
一、语义角色标注算法的原理语义角色标注是指将句子中的每个词语与其在句子中扮演的语义角色相对应的过程。
这些语义角色可以是动作的执行者、受益者、工具等。
语义角色标注算法的原理主要包括以下几个步骤：1. 句法分析：首先，需要对输入的句子进行句法分析，以确定句子中每个词语的依存关系。
句法分析可以使用依存句法分析器或短语结构句法分析器等方法。
2. 特征提取：在句法分析的基础上，需要从句子中提取特征，以便为后续的角色标注提供信息。
这些特征可以包括词性、词义、句法关系等。
3. 角色标注：在特征提取的基础上，使用机器学习算法或深度学习算法对每个词语进行角色标注。
常用的机器学习算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
二、语义角色标注算法的应用语义角色标注算法在自然语言处理领域有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 问答系统：语义角色标注可以帮助问答系统理解用户的问题，并提供准确的答案。
通过标注问题中的关键词的语义角色，系统可以更好地理解用户的意图。
2. 信息抽取：语义角色标注可以用于从大量文本中抽取出所需的信息。
通过标注句子中的各个词语的语义角色，可以更准确地提取出关键信息。
3. 机器翻译：语义角色标注可以提高机器翻译的质量。
通过标注源语言和目标语言中的词语的语义角色，可以更好地理解句子的含义，从而提高翻译的准确性。
三、语义角色标注算法的挑战语义角色标注算法面临着一些挑战，主要包括以下几个方面：1. 多义词消歧：在标注过程中，经常会遇到多义词的情况。
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中文语义角色标注的特征工程1刘怀军2，车万翔，刘挺（哈尔滨工业大学计算机学院，哈尔滨 150001）摘要：基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视，丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。
本文针对中文的特点，在英文语义角色标注特征的基础上，提出了一些更有效的新特征和组合特征：例如，句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等，并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上，使用最大熵分类器进行了实验，系统F-Score由89.76%增加到91.31%。
结果表明，这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。
因此，目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。
关键词：语义分析；语义角色标注；特征工程；最大熵分类器Feature Engineering for Chinese SemanticRole LabelingHuaijun Liu, Wanxiang Che, Ting Liu(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001)Abstract: In the natural language processing field, researchers have experienced a growth of interest in semantic role labeling by applying statistical and machine-learning methods. Using rich features is the most important part of semantic parsing system. In this paper, some new effective features and combination features are proposed, such as next word of the constituent, predicate and phrase type combination, predicate class and path combination, and so on. And then we report the experiments on the dataset from Chinese Proposition Bank (CPB). After these new features used, the final system improves the F-Score from89.76% to 91.31%. The results show that the performance of the system has a statistically significant increase. Therefore it is very important to find better features for semantic role labeling.key words: Semantic Parsing; Semantic Role Labeling; Feature Engineering; Maximum Entropy Classifier1基金资助：自然科学基金60435020, 60575042, 605030722作者简介：刘怀军（1982-），男，山西人，硕士研究生，hjliu@1引言语义分析就是根据句子的句法结构和句中每个实词的词义，推导出能够反映句子意义的某种形式化表示。
对句子进行正确的语义分析，一直是从事自然语言理解研究的学者们追求的主要目标。
随着自然语言处理基础技术，如：中文分词、词性标注、句法分析、机器学习等的逐步成熟，以及语义分析在问答系统、信息抽取、机器翻译等领域的广泛应用，使得其越来越受到重视。
语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）是目前语义分析的一种主要实现方式，它采用“谓语动词-角色”的结构形式，标注句法成分为给定谓语动词的语义角色，每个语义角色被赋予一定的语义含义。
例如“[委员会 Agent][明天 Tmp]将要[通过 V][此议案 Passive]。
”其中，“通过”是谓语动词，“委员会”、“此议案”和“明天”分别是其施事、受事和动作发生的时间。
语义角色标注通常被看作分类问题，目前的研究大多基于有指导的机器学习方法，比如支持向量机（SVM）[1] ,最大熵（Maximum Entropy）[2] ，SNoW（Sparse Network of Winnows）[3] 等。
由于各种机器学习方法都已经比较成熟，仅依靠单纯机器学习算法的改进，在性能上很难有质的提高。
所以，丰富有效的特征对语义角色标注来说更加重要。
文章第2部分简单介绍了中文语义角色标注的语料库资源。
第3部分介绍了中文语义角色标注系统，重点描述其基础特征、扩展特征和一些组合特征。
接下来第4部分给出了系统的分析和实验结果的讨论。
最后第5部分对本文进行了总结并作了后期工作的展望。
2语料资源我们实验中使用来自Chinese Proposition Bank(CPB)的数据。
CPB是Upenn基于Penn Chinese Treebank(PCT)标注的汉语浅层语义标注资源，在PCT句法分析树的对应句法成分中加入了语义信息。
PCT的标注数据主要来自新华新闻专线、Sinorama新闻杂志和香港新闻3。
CPB包含20多个语义角色，相同语义角色对于不同谓语动词有不同的语义含义。
其中核心的语义角色为Arg0-5六种，Arg0通常表示动作的施事，Arg1通常表示动作的影响等等。
其余的语义角色为附加语义角色，用前缀ArgM表示，后面跟一些附加标记（Secondary Tags）来表示这些参数的语义类别，如ArgM-LOC 表示地点，ArgM-TMP表示时间等等[4] 。
图1是CPB中一个句子的标注实例。
我们实验中选取了共760个文档，10,384个句子。
其中9,288个句子作训练语料，剩余1,096个句子作测试语料。
图1 Chinese Proposition Bank中一个句子的标注实例Fig.1 Syntax tree for a sentence illustrating in Chinese Proposition Bank3中文语义角色标注系统3 /~chinese/3.1标注步骤和分类器语义标注的基本单元可以是句法成分（Constituent）、短语（Phrase）、词（Word）或者依存关系（Dependency Relation）等等，现在多数语义角色标注系统都以句法成分为基本标注单元。
句法成分就是句法分析树中非终结节点，比如图1的句法分析树中，NP-SBJ，VP等都是句法成分。
因为语义角色多与句法成分对应，所以我们采用句法成分作为标注单元可获得较高的性能。
语义角色标注系统一般通过三个阶段实现[5] ：首先，使用一些启发式规则把多数不可能是语义角色的句法成分过滤掉；其次进行语义角色识别，用二元分类器把角色候选分为语义角色和非语义角色；最后使用多类分类器把第二阶段识别的语义角色分到对应的类别。
也有系统会加入基于启发式规则的后处理阶段。
为了提高系统召回率，避免过滤过程中语义角色的丢失，我们系统没有使用过滤。
并且由于最大熵分类器的效率很高，因此我们把角色识别和分类一步实现，属于语义角色的句法成分被分到对应类别，不属于任何角色的句法成分被赋予空类别。
3.2基本特征特征一直是决定统计自然语言处理系统性能的重要因素。
相比特征空间较小的底层自然语言处理任务，比如分词、词性标注和命名实体（NE）识别，语义角色标注任务的一个显著特性就是特征空间很大。
在Xue等人[6] [7] 的语义角色标注工作中使用了许多有效的特征，我们实验中也采用了这些特征，并且引入了更多有效的特征。
下面我们简要介绍部分基本特征并分析其有效性。
1.短语类型2.中心词及其词性：在中心词提取中，我们使用Sun等人[8] 的中心词规则（Head rules for Chinese）3.子类框架：谓语动词父节点及其子节点。
如图1中，“通过”的子类框架是VP→VV-NP-OBJ4.谓语动词的类别信息：目前的中文语义角色标注任务中还没有统一规范的动词分类，文章使用Xue等人[7] 的方法来对动词分类5.路径：句法分析树中从当前句法成分到谓语动词的句法路径。
如图1中，NP-TMP的路径是NP-TMP↑VP↓VP↓VV6.位置：句法成分在谓语动词前面还是后面，这是一个二值特征我们实验中，训练和测试数据不是按动词来划分，因此总有一些仅在测试数据中出现的动词。
通过统计，测试语料中1,211个动词有227个动词在训练语料中没有出现过，从训练数据中学习的最大熵模型就不能很好的对这些动词进行预测。
CPB中许多动词有相似的语义结构，比如动词“显现”和“显示”都带两个核心语义角色，主语指描述的实体，宾语指所描述实体的特性。
这样，动词类别信息就可以在动词稀疏的情况下正确预测角色类别。
3.3扩展特征上节介绍了中文语义角色标注中一些基本特征，这节将描述我们引入的一些新特征。
1.句法成分的句法功能：CPB手工标注的句法分析中，短语类型后缀有功能标记，比如-OBJ表示直接宾语，-SBJ表示主语等。
这些功能标记作为特征能够有效暗示语义角色的类型2.句法成分前一个词和后一个词3.从句层数：在Xue等人[9] 有关Penn Chinese Treebank的句法标注文章中，对汉语句子提出了几种类型：带补语的子句（CP）、简单子句（IP）、不带疑问词的疑问句（IP-Q）等。
我们把句法成分到谓语动词的路径上经历的子句IP、CP、IP-Q等的个数作为特征4.句法成分到谓语动词的路径上出现的名词短语个数5.句法成分和谓语动词的相对位置：我们从三方面来考察他们的相对位置：它们是否兄弟节点关系，是否属于相同动词短语（VP）的儿子节点，是否属于相同子句IP或CP短语的儿子节点6.句法成分和谓语动词的共同最近父节点7.谓语动词的搭配模式：CPB语料数据中，Arg2大多情况在含有下面5种结构的句子中出现：介词-动词结构、使-动词结构、把-动词结构、被-动词结构、动词-数量词结构五种搭配结构。
这种搭配模式能够提高对Arg2的预测效果，比如对于动词“修到”，Arg2表示修建的地点，那么在语句“把公路修到山顶上” 中“把-动词结构”就暗示句法成分“公路”属于角色Arg2许多单一特征对语义角色分类已经非常有效，把这些单一特征组合在一起时，能更有效的增强分类能力。