引用本文:
熊 皓1,2, 刘 群1,吕雅娟1. 联合语义角色标注和指代消解[J]. 中文信息学报, 2013, 27(6): 58-69.
联合语义角色标注和指代消解
熊 皓1,2 , 刘 群1 ,吕雅娟1
1. 中国科学院 计算技术研究所,北京 100190; 2. 橙译中科信息技术有限公司,北京 100010
Joint Semantic Role Labeling and Coreference Resolution
XIONG Hao1,2 , LIU Qun1 , LV Yajuan1
1. Institute of Computing Technology,Beijing 100190, China; 2. Torangetek Inc., Beijing 100010, China
摘要 语义角色标注和指代消解是自然语言处理中两个重要的基础研究任务,该文提出使用马尔科夫逻辑网络对两个任务进行联合学习推导。通过提出8条联合学习规则,在OntoNote5.0的实验中证明采用联合学习推导后,两者的标注性能都比单独标注任务有了1.6个F值的性能提升。
关键词 ：
语义角色标注 ,
指代消解 ,
马尔科夫逻辑网络
Abstract ：Semantic Role Labeling(SRL) and Coreference Resolution(CR) play important role in natural language processing applications. In this paper, we propose 8 rules to jointly learn and inference two tasks using markov logic network. Experimental results on OntoNote5.0 show that joint learning with markov logic network significantly improve 1.6 points in term of F score both on SRL and CR towards single systems.
Key words ：
semantic role labeling
coreference resolution
markov logic network
收稿日期: 2013-07-15
基金资助: 国家863计划重大项目资助(2011AA01A207)
作者简介 : 熊皓(1985—),男,助理研究员,研究方向是自然语言处理、机器学习;刘群(1966—),男,研究员,研究方向是自然语言处理、机器翻译、信息提取;吕雅娟(1972—),女,副研究员,研究方向是自然语言处理、机器翻译。
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