基于结构化学习的语义角色标注方法研究

结构化学习是机器学习领域一种新的学习算法。它处理的主要是那些输出有一定结构的问题。语言是一套有结构的符号系统，结构的特点几乎体现在自然语言处理的各个方面。本项目研究基于结构化学习的语义角色标注方法。将在语义角色标注领域展开结构化机器学习算法的研究。具体地，将研究如何利用传统语言学知识，准确地把握作为语义角色标注问题输出的谓词论元结构，充分地挖掘论元之间存在的关系，并把这种关系抽象到形式化模型上，进而利用结构化机器学习算法有效地解决这个问题。结构化机器学习无论在理论上还是在应用上都有着广泛的应用前景。将结构化机器学习算法应用于语义角色标注中是一个新的研究思路，既可进一步挖掘谓词论元结构的信息，提高语义角色标注的水平，也有利于促进结构化机器学习在应用方面的研究。该项目的研究成果也将为自然语言处理其它领域使用结构化机器学习算法，以及为将传统语言学知识更多地纳入到自然语言处理模型框架中提供参考。