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语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)是一种浅层语义分析任务,针对句子中的谓词(通常是动词),识别其各论元并标注语义角色,如施事(谁做的)、受事(作用于谁)、时间、地点、工具等,概括为回答「谁在何时何地对谁做了什么」。
英文主要资源是 PropBank(以 Arg0、Arg1 等编号论元标注宾州树库)和角色更细的 FrameNet(基于框架语义学);中文有 Chinese PropBank 等树库。
传统方法依赖句法分析结果做论元识别与分类;神经方法以 BiLSTM 和自注意力网络实现端到端标注,预训练模型进一步减少了对显式句法的依赖。
SRL 输出的谓词-论元结构可服务于信息抽取、事件抽取、机器翻译和问答系统,是介于句法与深层语义之间的重要中间表示,也常被用来探测预训练模型的语言学能力。

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