Adjunct role labeling for Russian

P. 367–377.

Kazakov R., Ляшевская О. Н.

Задача разметки семантических ролей (semantic role labeling, SRL), как правило, строится вокруг иденти­ фикации и классификации ядерных, обязательных аргументов предиката. Сирконстанты времени, места и т. п. (неядерные, модифицирующие аргументы предиката) вытеснены на периферию [30] и даже признаются составляющими самую простую часть задачи [44]. Вместе с тем, они глубоко интегрированы в структуру клаузы и могут нетривиально взаимодействовать со значением глагола [4, 32]. В этой статье мы представля­ ем эксперименты по определению роли сирконстантов МЕСТА, ВРЕМЕНИ, ОБРАЗА ДЕЙСТВИЯ, СТЕПЕ­ НИ, ПРИЧИНЫ и ЦЕЛИ, на основе аннотированного вручную набора данных Adjuncts­FrameBank. Модель на основе признаков word2vec репрезентаций сирконстантов и предикатов и морфосинтаксического оформ­ ления сирконстантов показывает среднюю F1­меру 0,94 на данных, в которых вручную размечены границы предикатов, актантов и сирконстантов. Наши результаты в целом подтверждают теоретические предполо­ жения о структурной и семантической автономии и лексико­морфосинтаксической специализации адъюнк­ тов. Тем не менее, обнаруживается более сложная организация их структуры, что указывает на разнообразие адъюнктов с точки зрения их распределения и поведения.

Ключевые слова: Russian language, semantic role labeling, adjunct role labeling, adjunct and predicate embeddings, Russian FrameBank, классификация семантических ролей, определение семантических ролей сирконстан­тов, векторные представления сирконстантов и предикато, ФреймБанк, русский язык

В книге

Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)

Issue 20: Основной том. , -, 2021.