首次实现了一个基于依存关系的中文名词性谓词识别平台,作为语义角色标注的前提,谓词识别的结果直接影响语义角色标注的性能。使用两种方法进行实验:一种是基于传统的特征向量的方法在Chinese Nombank的转换语料上进行了系统实验,对各种词法特征、结构特征及其组合进行了测试,标准语料上F1值达到89.65,自动语料上达到81.27。另一种是使用树核的方法进行探索性实验,在标准语料和自动语料上分别得到84.62和80.93的F1值。

语义角色标注是自然语言处理的一个重要研究内容,性能对机器翻译等研究有重大影响。实现了一个基于依存关系的中文名词性谓词语义角色标注平台,并对名词性谓词进行识别,使用最大熵分类模型在Chinese NomBank的转换语料上进行系统实验,对各种词法特征、结构特征及其组合进行了测试,标准语料上F1值达到78.09,基于自动句法树的语料上的F1值达到67.42。