基于依存树距离识别论元的语义角色标注系统

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.该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,因此提出一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.在此基础上,结合基于机器学习的角色分类,系统F值达到89.46％,比前人的方法(81.68％)有了较为显著的提升.