LTP 语义角色标注标签含义

最新推荐文章于 2024-01-18 02:07:45 发布
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本文深入探讨了语义角色标注的基本概念，包括谓词、核心论元和附属论元的定义及其在句子结构中的作用。谓词作为句子的核心，通常由动词或形容词担任；核心论元直接与谓词相关，用ArgN表示；而附属论元则不直接与谓词关联，独立存在，用ArgM-XXX表示，如时间、地点等。

如题，看了官方的文档没有详细说明（也可能是我没找到），网上看到这版记录一下：

语义角色

1、谓词是整个句子的核心词，一般是动词或者形容词；
2、核心论元表示跟这个谓词直接相关的论元，用ArgN来表示， [公式] ；
3、Semantic Adjuncts表示不与谓词直接相关的论元，可独立存在，用ArgM-XXX来表示，例如时间、地点、目的、程度、范围等等；
具体的，如下表所示：
在这里插入图片描述

LTP4.2 SRL 语义角色标注抽取知识图谱三元组
weixin_43894467的博客
11-25 2151
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语义角色标注表
Just for fun的专栏
09-10 3389
LTP 的语义角色  https://www.ltp-cloud.com/intro/#srl_how 语义角色标注 (Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元 (语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。 仍然是上面的例子，语义角色标注的结果为：...
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01-02 1443
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语义角色标注
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01-02 4212
人工智能-深度学习-生成模型：GAN经典模型–＞VAEGAN
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语义角色标注结果运行不出来可能由多种原因导致，以下是不同原因对应的解决办法及代码示例： ### 模型加载失败 模型文件路径错误会致使模型加载失败，进而无法进行语义角色标注。可通过异常处理来捕获错误并输出错误信息。 ```python import os from pyltp import Segmentor from pyltp import Postagger from pyltp import Parser from pyltp import SementicRoleLabeller # LTP模型文件路径 LTP_DIR = 'ltp_data_v3.4.0' try: # 分词模型文件路径 cws_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "cws.model") segmentor = Segmentor() segmentor.load(cws_model_path) # 加载分词模型 # 词性标注模型文件路径 pos_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "pos.model") postagger = Postagger() postagger.load(pos_model_path) # 加载词性标注模型 # 依存句法分析模型文件路径 par_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "parser.model") parser = Parser() parser.load(par_model_path) # 加载依存句法分析模型 # 语义角色标注模型文件路径 lab_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "pisrl_win.model") labeller = SementicRoleLabeller() labeller.load(lab_model_path) # 加载语义角色标注模型 words = segmentor.segment("原告在昨天正式向法院提起诉讼，将于后天开庭") postags = postagger.postag(words) arcs = parser.parse(words, postags) roles = labeller.label(words, postags, arcs) print('语义角色标注结果：') for role in roles: print("谓词索引：%d，谓词：%s" % (role.index, words[role.index])) for arg in role.arguments: print(" 角色：%s，起始索引：%d，结束索引：%d" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end)) # 释放资源 segmentor.release() postagger.release() parser.release() labeller.release() except Exception as e: print(f"模型加载失败，错误信息：{e}") ``` ### 输入数据格式错误 若输入的分词、词性标注或依存句法分析结果格式有误，也会使语义角色标注无法正常进行。要保证输入数据格式正确。 ```python import os from pyltp import Segmentor from pyltp import Postagger from pyltp import Parser from pyltp import SementicRoleLabeller # LTP模型文件路径 LTP_DIR = 'ltp_data_v3.4.0' # 分词模型文件路径 cws_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "cws.model") segmentor = Segmentor() segmentor.load(cws_model_path) # 加载分词模型 # 词性标注模型文件路径 pos_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "pos.model") postagger = Postagger() postagger.load(pos_model_path) # 加载词性标注模型 # 依存句法分析模型文件路径 par_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "parser.model") parser = Parser() parser.load(par_model_path) # 加载依存句法分析模型 # 语义角色标注模型文件路径 lab_model_path = os.path.join(LTP_DIR, "pisrl_win.model") labeller = SementicRoleLabeller() labeller.load(lab_model_path) # 加载语义角色标注模型 text = "原告在昨天正式向法院提起诉讼，将于后天开庭" words = segmentor.segment(text) words = list(words) # 确保words是列表格式 postags = postagger.postag(words) postags = list(postags) # 确保postags是列表格式 arcs = parser.parse(words, postags) roles = labeller.label(words, postags, arcs) print('语义角色标注结果：') for role in roles: print("谓词索引：%d，谓词：%s" % (role.index, words[role.index])) for arg in role.arguments: print(" 角色：%s，起始索引：%d，结束索引：%d" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end)) # 释放资源 segmentor.release() postagger.release() parser.release() labeller.release() ``` ### 模型版本不兼容 要保证使用的模型版本与`pyltp`库版本兼容，若不兼容，可能会导致语义角色标注结果无法显示。
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