Dependency Grammar) 特征结构理论 (Feature Structure Theory), 选取汉语动补结构的十五种语义关系类型 ( 吕叔湘,1980) 进行了形式化的描述和语义分析, 与传统依存语法的方法进行对比, 得到了比较好的结果 2 汉语动补结构语义研究简介 2.1 语言学

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誉柏
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1 基于扩展依存语法模型的汉语动补结构语义标注研究 * 陈波 12, 吕晨 2, 姬东鸿 2 (1. 湖北文理学院文学院, 湖北襄阳 ;2. 武汉大学计算机学院, 湖北武汉 ) 摘要 : 汉语的动补结构中主宾动补四个成分之间的语义关系错综复杂, 自然语言处理很难对动补结构的语义关系进行完整的形式化描述本文提出了一个新颖的扩展依存语法模型, 运用特征结构的方法形式化地描述动补结构中的主宾动补四个成分之间的复杂语义关系通过分析汉语动补结构的十五种语义关系, 对其进行分类概括, 并将扩展依存语法与传统依存语法的方法进行对比, 结果表明, 扩展依存语法是一个有向图结构, 允许多重节点之间的语义关联, 并允许递归, 可以比较完整地描述汉语的复杂语义关系, 提高标注精度和效率关键词 : 中文信息处理, 扩展依存语法, 动补结构, 特征结构中图分类号 :TP391 文献标识码 :A Semantic Labeling of Chinese Verb-complement Structure Based on Extended Dependency Grammar Bo Chen 12,Chen Lv 2,Donghong Ji 2 (1.Department of Language and Literature, Hu Bei University of Arts & Science, Xiangyang,Hubei ,China; 2.School of Computer, Wuhan University, Wuhan,Hubei ,China) Abstract: Semantic relations of Chinese verb-complement structure are complicated. It s difficult to analyze semantic relations in NLP. We proposed an extended dependency grammar and applied it in representing the semantic relations among the four components which were subject, verb, object and complement. We annotated the fifteen types of semantic relations, and compared extended dependency grammar with traditional dependency grammar. The results show that the extended dependency grammar is a directed recursive graph which can describe more Chinese semantic information, and achieve higher annotating efficiency and accuracy. Keywords: Chinese information processing; extended dependency grammar; verb-complement structure; feature structure 1 前言语义分析是自然语言处理 (Natural Language Processing, 简称 NLP) 领域最具挑战性的课题之一, 也是当前制约语言信息技术大规模应用的主要瓶颈在众多语义分析的问题中, 短语级的语义分析是一项最基本的任务汉语由于具有语序灵活等独特的特点, 它的语义分析更具挑战性在自然语言处理中, 对汉语语句的语义标注, 特别是汉语特殊结构的语义标注, 是亟须解决的难题, 如动补结构复杂名词短语把字句被动句等等在语言学界, 动补结构 (verb-complement structure) 是汉语中一种具有独特特点的句型, 它一般包含主语 (subject) 谓语动词 (verb) 补语 (complement) 宾语 (object) 四个成分这四个成分之间的语义关系错综复杂, 如补语与主语之间的语义关系补语与谓语动词之间的语义关系补语与宾语之间的语义关系, 以及主语谓语动词与宾语三者之间的语义关系, 都是目前研究的重点及难点如何寻找一种较为有效的方法, 可以对汉语动补结构进行更好的语义标注和分析, 对于语言学界和 NLP 学界, 都具有重要意义本文提出了一种新颖的扩展依存语法模型 (Extended * 收稿日期 : 定稿日期 : 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( ); 国家哲学社会科学重大计划招标项目 (11&ZD189); 湖北省重点学科建设立项学科成果 ; 中国博士后科学基金 (2013M540593) 作者简介 : 陈波 (1976 ), 女, 副教授, 博士后, 主要研究方向为自然语言处理 ; 吕晨 (1989 ), 男, 博士研究生, 主要研究方向为自然语言处理 ; 姬东鸿 (1967 ), 男, 教授博导, 主要研究方向为自然语言处理 1

2 Dependency Grammar) 特征结构理论 (Feature Structure Theory), 选取汉语动补结构的十五种语义关系类型 ( 吕叔湘,1980) 进行了形式化的描述和语义分析, 与传统依存语法的方法进行对比, 得到了比较好的结果 2 汉语动补结构语义研究简介 2.1 语言学界动补结构是指两个或两个以上的词组合起来, 发生补充与被补充的关系, 即动补关系, 具有这种关系组合的称动补结构, 这种结构是汉语所特有的助词得是这种结构的形式标志, 如累得很在汉语中也有大部分是直接组合的, 如 : 好极了含动补结构的句子, 一般句式是 : 主 + 动 + 补 + 宾形式化可以表示为 : S+V+C+O 语言学界对动补结构的研究包括形式上的分类和语义上的分类研究等, 本文侧重语义关系的研究, 将基于语言学家们的研究成果, 对动补结构的四个成分之间的语义关系进行形式化描述和语义标注这四个成分之间的语义关系类型可以概括为下图 1: 图 1 动补结构四个成分语义关系概图如图一所示, 动补结构的语义关系包括两大类 6 小类, 首先是补语与主语补语与谓语动词补语与补语之间的语义关系 ; 其次是主语与谓语动词谓语动词与宾语主语与宾语之间的语义关系我们可以看一组典型的动补结构语例, 如例 1- 例 3: 例 1 衣服洗干净了例 2 衣服洗完了例 3 衣服洗晚了例 1- 例 3 的句法格式均可描述为 : S( 衣服 )+V( 洗 )+C( 形容词 ) 这三句主语与谓语动词相同, 仅补语不同, 补语由不同的形容词充当, 而且这三句话没有宾语, 语义关系相对简单, 省去了宾语与其他三个成分之间的关系通过对比, 我们可以发现, 例 1- 例 3 中相同之处在于主语衣服与谓语动词洗之间的语义关系是主语是动词的受事, 而三个补语在句中与其他成分产生的语义关系则各不相同例 1 中, 补语与主语谓语动词都产生语义关联, 主语衣服与补语干净是主谓关系, 可以说成衣服干净了例 2 中, 补语与主语产生语义关联, 补语完与主语衣服的数量有关, 同时也补充说明谓语动词洗这个动作的结束例 3 中, 补语也与动词产生语义关联, 但是补语晚是补充说明动词洗发生的时间从例 1- 例 3 可以看出, 动补结构由于句法结构相似, 提高了完整而精确描述其内部语义关系的难度 2.2 基于传统依存理论的动补结构分析依存结构分析 (dependency structure) 是国际上语义标注采用的主流方法, 运用依存结构树来标注汉语动补结构, 如图 2 所示 : 2

3 图 2 动补结构传统依存分析方案运用依存结构分析例 1- 例 3, 结果将都是图 3 所示 : 图 3 例 1- 例 3 依存结构分析树依存分析法对例 1-3 的分析, 漏掉了主语与补语之间的语义关系再如例 4: 例 4 小王羞红了脸例 4 的依存分析树如图 4 所示 : 图 4 例 4 依存结构分析树根据语义关联, 我们按照语义认知来分析, 例 4 中具有语义关系的词语对 (semantic word pairs) 至少有 5 组 : [ 小王, 羞 ];[ 小王, 脸 ];[ 羞, 红 ];[ 脸, 红 ];[ 红, 了 ] 图 4 是传统依存语法对例 4 的分析结果, 可以看到, 运用依存分析法的分析结果, 仅描述了谓语动词与主语谓语动词与补语谓语动词与宾语的语义关系, 而主语小王与宾语脸之间的领属关系宾语脸与补语红之间的主谓关系却没有表示出来因此, 从例 1-4 可以看出, 当前的传统依存分析法在分析汉语动补结构时丢失了很多语义信息, 为进一步的自然语言处理工作带来一定的困难 3 基于扩展依存语法的动补关系的语义描述策略 3.1 扩展依存语法考虑到汉语的独特特点, 如灵活语序错综复杂的语义关系, 我们基于传统依存语法将其进行了改进, 提出了一种扩展的依存语法描述体系 (extended dependency grammar), 这种方法用特征三元组的形式来描述汉语句子中每一对词语的语义关系, 可以表示出多重节点之间的语义关系, 并且允许递归 (recursive), 形式化表示为有向的可递归的图结构 (directed recursive graph) 冯志伟 (2004) 认为, 找出句子中单词之间的语义关系才是机器翻译中语义分析的最终目的这种语义关系与单词本身的语义特征不同, 而且与单词在句子和文中的上下文密切相关扩展依存语法体系的基本任务是对句子或短语内部概念关联和关联的种类的描写例 5 从广州飞飞到武汉例 5 可描述为 ( 飞, 从, 广州 ),( 飞, 到, 武汉 ), 飞和广州飞和武汉都存在概念关联, 如果在这两个关联对中添加上关联种类的话, 就是飞 - 从 ( 起点 )- 广州, 飞 - 到 ( 终点 )- 武汉, 直观上, 这个三元组正好可以理解为实体特征特征值关系例 5 可以用特征三元组表示为 : [ 飞, 从, 广州 ] [ 飞, 到, 武汉 ] 一般来说, 一个短语或句子可表示成一个由实体 (Entity) 特征 (Feature) 和特征值 (Value) 组成的三元组 (Triple) 的集合, 这个集合我们称之为该短语或句子的特征结构 (Feature Structure), 一个特征 3

4 三元组反映一对语义关联, 实体作为中心词 (the head), 特征值依存于实体例 5 可形式化表示为图 5: 图 5 例 5 扩展依存结构分析图例 4 小王羞红了脸的扩展依存结构分析图可表示为如图 6 所示 : 图 6 例 4 扩展依存结构分析图如图 6 所示, 除了动词中心词羞之外, 主语小王补语红补语脸都是多重节点, 同时与两个词产生语义关联扩展依存结构分析的方法表示为有向的可递归的图, 可以描述出这个动补结构中各个词语之间的语义关系 3.2 扩展依存语法的形式表示特征结构关注于描述词汇之间的语义关系, 因此不用定义句法范畴, 避免了语言学界关于句法问题的争端我们通过大规模的真实文本的语义标注, 特征结构的方法在形式上不仅允许嵌套 (embedded), 还可以表示词语之间语义的多重关联一个特征三元组形式上可以表示为两个节点 (node) 和连接它们的一条边 (edge) 实体或特征值表示为两个节点, 特征表示为之间的边这样, 一个特征结构可看成是一个图 (graph), 两个节点之间的方向是从特征值指向实体, 因此表现为一个有向图 (directed graph) 由于特征结构允许嵌套和多重关联, 因此可表示为有向的递归图 (recursive graph), 如图 7 所示 : 图 7 特征结构的有向递归图 3.3 动补结构的扩展依存结构模型分析我们以汉语动补结构的语义关系为描述对象, 选取了含动补结构的句子的语义分析 ( 吕叔湘,1986) 的例句和语言学分类结果, 共三大类十五小类, 运用扩展依存结构分析方法细致地分析了这 15 类语义关系的特征结构三元组和扩展依存结构分析图因篇幅关系, 本文仅选取其中三种语义类型的例句, 分析如下 : 例 6 他喝醉了酒例 6 动补结构的特点是补语醉与主语我产生语义关系, 可以说成他醉了, 即主语和补语构成主谓关系 ( 吕叔湘,1986), 该类动补结构分布较广例 6 包括五个特征三元组, 分别是 : 4

5 [ 喝,, 他 ];[ 喝,, 酒 ];[ 喝,, 醉 ];[ 醉,, 他 ];[ 醉,, 了 ] 它的扩展依存结构分析图如图 8 所示 : 图 8 例 6 扩展依存结构分析图例 7 ( 踢球, 踢球,) 一个月踢坏了三双鞋例 7 动补结构的特点是补语坏与宾语鞋产生语义关系, 可以说成鞋坏了即宾语和补语构成主谓关系 ( 吕叔湘,1986), 该类动补结构也较为常见例 7 包括五个特征三元组, 分别是 : [ 踢,, 一个月 ];[ 踢,, 坏 ];[ 坏,, 鞋 ];[ 鞋, 双, 三 ];[ 坏,, 了 ] 它的扩展依存结构分析图如图 9 所示 : 图 9 例 7 扩展依存结构分析图例 8 你 ( 吃浆糊 ) 吃迷了心了例 8 动补结构的特点是补语迷与宾语心产生语义关系, 构成了一个述宾短语迷了心了这里补语和宾语构成了述宾关系 ( 吕叔湘,1986), 而且作为一个整体与谓语动词吃发生语义关联例 8 包括五个特征三元组, 分别是 : [ 吃,, 你 ];[ 吃,, 迷了心 ];[ 迷,, 心 ];[ 迷,, 了 ];[ 迷了心,, 了 ] 它的扩展依存结构分析图如图 10 所示 : 图 10 例 8 扩展依存结构分析图我们考察了包括把字句被字句在内的十五种动补结构的语义关系, 对典型的动补结构的扩展依存结构图进行了归纳, 每一类的扩展依存结构图可以清楚地反映出动补结构中四种成分 ( 有时宾语并不出现 ) 之间不同的语义关系, 详见表 1: 典型的扩展依存结构分析图表 1 动补结构扩展依存结构分析图类型语义关系例句 1 该类是最常见的动补结构句型谓语动词分别与主语补语和宾语有语义关联他洗完了衣服 5

6 2 该类主语与补语具有主谓关系, 其中分为两小类, 主语和谓语之间的语义关系, 一为施事和动词, 二为受事和动词他喝醉了酒字写错了妈妈被女儿逗笑了 3 该类补语和宾语之间具有语义关系, 其中分为两小类, 一种是补语 - 宾语为述宾关系 ; 一种是宾语 - 补语之间为主谓关系你吃迷了心了他羞红了脸孟姜女哭倒了长城我把杯子打破了三种类型下面还包括若干小类, 由于篇幅关系, 这里不再赘叙 4 传统依存分析与扩展依存分析两种策略的标注分析对比我们以例 6-7 为例, 运用扩展依存结构分析与传统依存分析两种方法, 将分析结果进行对比, 来评测对动补结构的语义分析效果传统依存分析树表 2 例 6-7 两种分析策略结果对比表扩展依存结构分析图如表 2 所示, 传统依存分析结果没有把主语他和补语醉宾语鞋和补语坏的语义关系表示出来, 丢失了重要的语义信息扩展依存结构模型考虑到汉语灵活语序的特点, 也考虑到一个词语与多个词语之间可能产生语义关系, 因而能够描述更多的词语之间的语义信息我们运用扩展依存结构的方法, 对宾州中文树库 CTB5.1 中的动补结构语料进行了语义标注, 取得了较好的效果 5 结语本文回顾了汉语动补结构的研究成果, 总结了动补结构中的主宾动补四个成分之间的复杂语义关系类型, 分析了面向自然语言处理时动补结构的标注难点提出了一个新颖的扩展依存语法模型, 运用特征结构的方法形式化地描述动补结构语义关系通过分析汉语动补结构的十五种语义关系, 对其进行分类概括, 并将扩展依存语法与传统依存语法的方法进行对比, 结果表明, 传统依存语法无法表示出主语与补语宾语与补语之间的语义关系, 扩展依存语法可以比较完整地表示出各个成分之间的复杂语义关系, 因而包含更加丰富的语义信息扩展依存语法模型是一个有向图结构, 允许多重节点之间的语义关联, 并允许递归, 可以比较完整地描述汉语的复杂语义关系, 提高标注精度和效率, 为面向汉语的自然语言处理提供了一种不同的语义分析方法 6

7 参考文献 [1] Chen Bo, Ji Donghong, Lv Chen. Building a Chinese Semantic Resource Based on Feature Structure [J]. International Journal of Computer Processing Of Languages, 2012, 24(01): [2] Chen Bo, Wu Hongmiao, Lv Chen, et al. Semantic labeling of Chinese serial verb sentences based on feature structure[c]. Chinese Lexical Semantics, 2013: [3] Ji Donghong. Semantic annotation of Chinese phrases using recursive-graph[c]. Proceedings of the 38th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Hong Kong: Association for Computational Linguistics, 2000: [4] Zhou Q. Annotation Scheme for Chinese Treebank, Chinese Information Processing, 2004: 1-8. [5] Zhou M, Huang CN. Approach to the Chinese Dependency Formalism For the Tagging of Corpus. Chinese Information Processing, 1994: [6] 陈波. 基于特征结构的汉语主谓谓语句标注 [J]. 中文信息学报,2012,(3): [7] 陈波, 姬东鸿, 吕晨. 基于特征结构的汉语连动句语义标注研究 [J]. 中文信息学报, 2013, (5): [8] 冯志伟. 机器翻译研究 [M]. 北京 : 中国对外翻译出版公司,2004: [9] 陈波. 特征结构及其汉语语义资源建设 [D]. 武汉 : 武汉大学,2011. [10] 高燕. 从认知角度看现代汉语动补结构的语义指向 [D]. 上海 : 上海外国语大学, [11] 吕叔湘. 含动补结构的句子的语义分析 [C]. 第一届国际汉语教学讨论会论文选,1985. [12] 张嘉宾. 动补结构与其宾语之间的语义, 语法关系 [J]. 求是学刊, 1984, (1): 4. 7

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