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语义角色标注的目的是分析句子中特定动词的论元结构,识别出与该动词具有搭配关系的论元并分析这些论元的语义角色。近年来,有指导的语义角色标注方法已经得到了比较全面的研究,取得了非常不错的效果,并已成功应用于问答系统、机器翻译、信息提取等领域。但有指导的方法存在过度依赖于标注语料以及领域移植性问题,为此,本文对无指导以及半指导的语义角色标注方法进行研究,使用无指导的方法对论元进行分类,并在此基础上使用半指导的方法对论元进行语义角色标注,主要工作包括: ●同一个谓词通常有不同的语义框架,不同的框架具有不同的语义角色。本文首次尝试对谓词的框架进行分类,从语义、句法两方面分析它们与框架之间的关系,重点探讨因句法不同导致论元语义、论元配位方式变化的情形,提出了一种无指导的谓词框架分类方法。 ●不同角色的论元具有不同的语言学表现,现有无指导方法使用概率统计模型对论元进行分类,难以充分利用论元的句法特征。本文尝试使用自动聚类的方法对论元进行无指导分类,从词、短语类型以及句法三方面构建论元的语言学特征。实验结果表明,句法相关的特征对论元分类起到关键作用,论元自动分类结果可达到73％。 ●通过使用少量标注语料,本文设计并实现了两种半指导核心论元语义角色标注方法:(1)将人工标注的种子集合与测试语料共同进行训练实现对核心论元标注宏观语义角色。(2)使用PropBank提供的动词框架词典以及相应的例句实现对核心论元标注微观语义角色。 ●针对未登录谓词的语义角色标注,本文提出一种无指导的子谓词分类方法对未登录谓词进行框架识别,另一方面,对子谓词进行分类也可较大程度提高语义角色标注的召回率。实验结果表明,已登录谓词的语义角色标注结果达到65％,未登录词的标注结果达到61％。