Shallow semantic parsing based on Chinese Penn Treebank
基于中文宾州树库的浅层语义分析

采用支持向量机的机器学习方法,以中文宾州树库为基础,对中文文本进行了部分语义角色标注实验.选取了主语、宾语、间接宾语、时间和地点这五种主要的语义角色,以中文PropBank 5.0中的前1 652个句子作为实验的训练集和测试集,选择路径、短语类型、谓词、头词、头词词性等八个属性作为分类特征,采用两阶段分类方法,在测试集上得到的总体语义角色标注的准确率和召回率分别为89.73%和91.26%.实验结果表明该方法对中文浅层语义分析工作是有效的.