浅层语义标注是行之有效的语言分析方法，基于语义角色的浅层分析方法可以描述句子中语义角色之间的关系，是语义分析的重要方法，也是篇章分析的基础，本节介绍基于机器学习的语义角色标注方法

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语义角色

举个栗子：“我昨天吃了一块肉”，按照常规理解“我吃肉”应该是句子的核心，但是对于机器来说“我吃肉”实际上已经丢失了非常多的重要信息，没有了时间，没有了数量。为了让机器记录并提取出这些重要信息，句子的核心并不是“我吃肉”，而是以谓词“吃”为核心的全部信息。

“吃”是谓词，“我”是施事者，“肉”是受事者，“昨天”是事情发生的时间，“一块”是数量。语义角色标注就是要分析出这一些角色信息，从而可以让计算机提取出重要的结构化信息，来“理解”语言的含义。

语义角色标注的基本方法

语义角色标注需要依赖句法分析的结果进行，因为句法分析包括短语结构分析、浅层句法分析、依存关系分析，所以语义角色标注也分为：基于短语结构树的语义角色标注方法、基于浅层句法分析结果的语义角色标注方法、基于依存句法分析结果的语义角色标注方法。但无论哪种方法，过程都是：

句法分析->候选论元剪除->论元识别->论元标注->语义角色标注结果

其中论元剪除就是在较多候选项中去掉肯定不是论元的部分

其中论元识别是一个二值分类问题，即：是论元和不是论元

其中论元标注是一个多值分类问题

下面分别针对三种方法分别说明这几个过程的具体方法

基于短语结构树的语义角色标注方法

短语结构树是这样的结构：

S——||        |NN    VP我      |——|          Vt     NN          吃     肉

短语结构树里面已经表达了一种结构关系，因此语义角色标注的过程就是依赖于这个结构关系来设计的一种复杂策略，策略的内容随着语言结构的复杂而复杂化，因此我们举几个简单的策略来说明。

首先我们分析论元剪除的策略：

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因为语义角色是以谓词为中心的，因此在短语结构树中我们也以谓词所在的节点为中心，先平行分析，比如这里的“吃”是谓词，和他并列的是“肉”，明显“肉”是受事者，那么设计什么样的策略能使得它成为候选论元呢？我们知道如果“肉”存在一个短语结构的话，那么一定会多处一个树分支，那么“肉”和“吃”一定不会在树的同一层，因此我们设计这样的策略来保证“肉”被选为候选论元：如果当前节点的兄弟节点和当前节点不是句法结构的并列关系，那么将它作为候选论元。当然还有其他策略不需要记得很清楚，现用现查就行了，但它的精髓就是基于短语结构树的结构特点来设计策略的。

然后就是论元识别过程了。论元识别是一个二值分类问题，因此一定是基于标注的语料库做机器学习的，机器学习的二值分类方法都是固定的，唯一的区别就是特征的设计，这里面一般设计如下特征效果比较好：谓词本身、短语结构树路径、短语类型、论元在谓词的位置、谓词语态、论元中心词、从属类别、论元第一个词和最后一个词、组合特征。

论元识别之后就是论元标注过程了。这又是一个利用机器学习的多值分类器进行的，具体方法不再赘述。

基于依存句法分析结果和基于语块的语义角色标注方法

这两种语义角色标注方法和基于短语结构树的语义角色标注方法的主要区别在于论元剪除的过程，原因就是他们基于的句法结构不同。

基于依存句法分析结果的语义角色标注方法会基于依存句法直接提取出谓词-论元关系，这和依存关系的表述是很接近的，因此剪除策略的设计也就比较简单：以谓词作为当前节点，当前节点所有子节点都是候选论元，将当前节点的父节点作为当前节点重复以上过程直至到根节点为止。

基于依存句法分析结果的语义角色标注方法中的论元识别算法的特征设计也稍有不同，多了有关父子节点的一些特征。

有了以上几种语义角色标注方法一定会各有优缺点，因此就有人想到了多种方法相融合的方法，融合的方式可以是：加权求和、插值……，最终效果肯定是更好，就不多说了。

多说几句

语义角色标注当前还是不是非常有效，原因有诸多方面，比如：依赖于句法分析的准确性、领域适应能力差。因此不断有新方法来解决这些问题，比如说可以利用双语平行语料来弥补准确性的问题，中文不行英文来，英文不行法语来，反正多多益善，这确实有助于改进效果，但是成本提高了许多。语义角色标注还有一段相当长的路要走，希望学术界研究能不断开花结果吧