权力的游戏：奶娘与后宫争宠
2025年01月15日，计算机科学技术_人工智能_计算语言学相关名词：语义角色标记2023-12-24 20:18·眞愛壹丗#科技名词# 语义角色标记（yǔ yì jué sè biāo jì，semantic role labeling）学科：计算机科学技术_人工智能_计算语言学相关名词：语义角色、语义网自动识别谓词在句子中的论元并标记这些论元所充当的语义角色的过程、技术和方法。语义角色标记是一种自然语言处理技术，它的目的是给文本中的词语或短语添加语义信息（如词性、实体类型、语义角色等）。语义角色标记有利于计算机更好地理解自然语言，从而提高各种自然语言处理（如机器翻译、问答系统、信息抽取等）的效果。语义角色标记的方法可以分为两大类：基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法依赖人工编写的规则，利用词典、语法、语义等知识来进行标注。这种方法的优点是能够充分利用人类的语言知识，缺点是规则编写耗时费力，且难以覆盖所有的情况。基于机器学习的方法不需要人工编写规则，而是从大量的标注数据中学习模型，然后用模型来对新的文本进行标注。这种方法的优点是能够自动适应不同的语言和领域，缺点是需要大量的标注数据，且对数据的质量要求很高。语义角色标记的难点主要有：1.自然语言的多义性，即同一个词语或短语在不同的上下文中可能有不同的语义，如“苹果”既可指一种水果，也可指一家公司，这就需要根据上下文给予消歧。2.自然语言的复杂性，即文本中可能存在嵌套、并列、转折等复杂的结构，这就需要对文本进行解析。3.自然语言的动态性，即随着时间的推移，语言的用法和含义可能发生变化，如“疫情”一词在2020年之后就有了“新冠疫情”的专指含义，这就需要对语言的变化进行跟踪，及时更新。语义角色标记是自然语言处理的重要基础。随着人工智能的发展，语义角色标记的方法也在不断进步，如深度学习、知识图谱、迁移学习等；语义角色标记的应用也在不断拓展，如语音识别、文本摘要、智能对话等。语义角色标记是连接自然语言和人工智能的桥梁，是实现自然语言理解的关键步骤。
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