语义角色在指代消解中的研究

摘要

本文实现了一个基于机器学习的指代消解平台。在此基础上,通过自动语义角色标注工具得到目标动词和语义角色信息,组合语义角色特征和动词驱动特征,研究发现两者的结合能够显著提高系统的性能。对于无法得到语义类别的名词,本文尝试利用动词的选择限制来给这类名词赋予语义类别。在对ACE2003 NWIRE中所有类型名词短语的测试表明,综合考虑语义角色、动词驱动以及动词的选择限制能显著提高系统的召回率和F值。