Under de senaste åren, med utvecklingen av kinesiska semantiskt kommenterade corpus, såsom kinesiska Proposition Bank och Normalization Bank, den kinesiska semantiska roll märkning (SRL) uppgift har förstärkts. I likhet med engelska kan den kinesiska SRL delas in i två uppgifter: semantisk rollidentifiering (SRI) och klassificering (SRC). Många inslag infördes i dessa uppgifter och lovande resultat uppnåddes. I detta dokument fokuserar vi främst på den andra uppgiften: SRC. Efter att ha utnyttjat den språkliga diskrepansen mellan numrerade argument och ARGMs byggde vi en semantisk rollklassning baserad på en hierarkisk urvalsstrategi. Olika från de tidigare SRC-systemen delade vi in SRC i tre deluppgifter i följd och utbildade modeller för varje deluppgift. Under den hierarkiska arkitekturen bör varje argument först avgöras om det är ett numrerat argument eller en ARGM, och sedan klassificeras i finfördelade kategorier. Slutligen har vi integrerat idén om att utnyttja det ömsesidiga beroendet mellan argumenten i vårt system och ytterligare förbättrat resultatet. Med den nya metoden är klassificeringsprecisionen i vårt system 94,68 %, vilket överträffar det starka basvärdet betydligt. Det är också toppmodernt på kinesiska SRC.
REF indelade SRC i två deluppgifter i följd.
Improving Chinese Semantic Role Classification with Hierarchical Feature Selection Strategy
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}