【摘 要】
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语义角色标注（Semantic Role Labeling,SRL）是自然语言处理的基础应用,目前主要采用深度学习的方法,例如Highway Bi-LSTM模型。虽然该模型中的Highway结构可以加快网络收敛速度,但是存在以下问题:1)主要利用词形、词性、是否谓词等信息,很少利用句子结构信息,例如依存句法结构等。2)需要根据句子长度进行相应时间步的计算,难以在长句中距离较远的词之间建立语义联系,
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语义角色标注（Semantic Role Labeling,SRL）是自然语言处理的基础应用,目前主要采用深度学习的方法,例如Highway Bi-LSTM模型。虽然该模型中的Highway结构可以加快网络收敛速度,但是存在以下问题:1)主要利用词形、词性、是否谓词等信息,很少利用句子结构信息,例如依存句法结构等。2)需要根据句子长度进行相应时间步的计算,难以在长句中距离较远的词之间建立语义联系,导致在长句上的性能较低。针对以上问题,本文主要工作如下:（1）针对Highway Bi-LSTM模型很少利用句法结构的问题,本文提出DRT＿Highway Bi-LSTM模型。主要是抽取句子中词之间的依存关系类型（Dependency Relationship Type,文中将其简称为DRT）,并将其融入Highway Bi-LSTM模型的词向量表示。实验结果表明,和经典的Highway Bi-LSTM模型比较,DRT＿Highway Bi-LSTM模型在中文Chinese Proposition Bank（CPB）数据集上,F1值提高了0.62;在英文CONLL2012数据集上,F1值提高了0.44。（2）针对Highway Bi-LSTM模型在长句中性能较低的问题,本文在Highway BiLSTM模型的基础上增加自注意力（Self-Attention,文中将其简称为SA）机制,形成SA＿Highway Bi-LSTM模型。自注意力机制可为长句中距离较远的词建立直接的语义联系,有助于提高在长句上的性能。本文利用中文CPB和英文CONLL2012数据集构造了长句测试集。实验结果表明,和经典的Highway Bi-LSTM模型比较,SA＿Highway BiLSTM模型在中文长句测试集上的F1值提高了1.15;在英文长句测试集上的F1值提高了0.09。最后将依存关系类型（DRT）和自注意力（SA）机制相结合,形成DRT＿SA＿Highway Bi-LSTM模型。实验结果表明,和SA＿Highway Bi-LSTM模型比较,DRT＿SA＿Highway Bi-LSTM模型在中文数据集上,F1值提高了0.15;在英文数据集上,F1值提高了0.42。和DRT＿Highway Bi-LSTM模型比较,DRT＿SA＿Highway Bi-LSTM模型在中文数据集上,F1值提高了0.09;在英文数据集上,F1值提高了0.04。
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