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今天是總結(jié)nlp基礎(chǔ)技術(shù)的最后一篇柬唯，后面開始工具實戰(zhàn)篇揭北，我覺得實踐對新手小白入門是相當有幫助的~~
語義角色標注定義：
維基百科定義：Semantic role labeling, sometimes also called shallow semantic parsing, is a process in natural language processing that assigns labels to words or phrases in a sentence that indicate their semantic role in the sentence, such as that of an agent, goal, or result. It consists of the detection of the semantic arguments associated with the predicate or verb of a sentence and their classification into their specific roles.
語義角色標注(Semantic Role Labeling,簡稱 SRL)是一種淺層的語義分析。
給定一個句子之碗， SRL 的任務(wù)是找出句子中謂詞的相應語義角色成分蝙眶，包括核心語義角色（如施事者、受事者等） 和附屬語義角色（如地點褪那、時間幽纷、方式、原因等）武通。根據(jù)謂詞類別的不同霹崎，又可以將現(xiàn)有的 SRL 分為動詞性謂詞 SRL 和名詞性謂詞 SRL。
常見方法：
語義角色標注的研究熱點包括基于成分句法樹的語義角色標注和基于依存句法樹的語義角色標注冶忱。同時尾菇，根據(jù)謂詞的詞性不同，又可進一步分為動詞性謂詞和名詞性謂詞語義角色標注囚枪。盡管各任務(wù)之間存在著差異性派诬，但標注框架類似。
目前 SRL 的實現(xiàn)通常都是基于句法分析結(jié)果链沼，即對于某個給定的句子默赂，首先得到其句法分析結(jié)果，然后基于該句法分析結(jié)果括勺，再實現(xiàn) SRL缆八。這使得 SRL 的性能嚴重依賴于句法分析的結(jié)果。
例子：
以下以基于成分句法樹的語義角色標注為例疾捍，任務(wù)的解決思路是以句法樹的成分為單元奈辰，判斷其是否擔當給定謂詞的語義角色：
角色剪枝：通過制定一些啟發(fā)式規(guī)則，過濾掉那些不可能擔當角色的成分乱豆。
角色識別：在角色剪枝的基礎(chǔ)上奖恰，構(gòu)建一個二元分類器，即識別其是或不是給定謂詞的語義角色。
角色分類： 對那些是語義角色的成分瑟啃，進一步采用一個多元分類器论泛，判斷其角色類別。
相關(guān)評測：
CoNLL會議2008蛹屿、 2009 年則對依存分析和語義角色標注聯(lián)合任務(wù)進行評測
CoNLL 2008：https://www.clips.uantwerpen.be/conll2008/
CoNLL 2009：http://ufal.mff.cuni.cz/conll2009-st/task-description.html
工具推薦：
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Nlpnet：一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理任務(wù)的Python庫屁奏。 目前提供詞性標注，語義角色標記和依存分析功能蜡峰。該系統(tǒng)的靈感來自SENNA了袁。
Github地址：https://github.com/erickrf/nlpnet
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Pyltp：語言技術(shù)平臺(LTP) 是由哈工大社會計算與信息檢索研究中心歷時11年的持續(xù)研發(fā)而形成的一個自然語言處理工具庫，其提供包括中文分詞湿颅、詞性標注载绿、命名實體識別、依存句法分析油航、語義角色標注等豐富崭庸、 高效、精準的自然語言處理技術(shù)
Github地址:https://github.com/HIT-SCIR/pyltp
參考：
1.中文信息處理發(fā)展報告-2016
最新研究進展看這里：https://github.com/yuquanle/NLP-progress/blob/master/semantic_role_labeling.md
