“意合图是一种以事件为中心的多层次语义表示方法,由事件结构与实体结构构成,通过多层次语义体系设计,实现对事件的多层次分析。本文细化并制定了意合图标注规范,采用分层分级的标注策略,在自主研发的在线标注系统中对新闻语料和国际中文教育阅读语料进行了意合图QNP标注工作。通过本次标注,验证了意合图体系的合理性和可标注性,并构建了意合图语义资源库。”

“基于参数的语义表示虽取得成就,但符号化的语义表示仍具有不可忽视的意义。我们在语义学基础上,充分考虑符号化语义表示在NLP领域落地中的需求,提出了一种兼具通用性与扩展性的多层次语义表示方法——意合图。意合图以事件为核心,由事件结构与实体结构构成,通过多层次语义体系设计,提升与场景结合的能力,并力求对不同层级的语言单元作一贯式表示。在资源建设和相关分析实验中取得良好效果。本文将重点介绍意合图设计理念与多层次语义体系。”

“中文意合图是近年提出的中文语义表示方法。本次评测是首次基于意合图理论的语义分析评测,旨在探索面向意合图理论的语义计算方法,评估机器的语义分析能力。本次评测共有14支队伍报名,最终有7支队伍提交结果,其中有5支队伍提交技术报告与模型,均成功复现。在评测截止时间内,表现最好的队伍使用大语言模型LoRA微调方法获得了F1值为72.06%的成绩。在最终提交技术报告的5支队伍中,有4支队伍使用了大语言模型微调方法,在一定程度上表明了目前技术发展的趋势。”

“在形容词充当补语的粘合式述补结构1中,通常以两个谓词性成分连用(”形容词+形容词”、“动词+形容词”)的形式出现,由于这一结构没有形式标记,为计算机自动识别该结构带来了较大的难度,同时,形容词充当补语并不是其最基本、典型(作定语、谓语)的用法,在语言学界与计算语言学界也没有受到足够的关注。因此,该文以补语位的形容词为研究对象,从大规模的句法结构树库中抽取形容词直接作补语的述补结构,并通过编程和人工校验的方式对语料进行降噪,对补语位形容词进行穷尽式检索,得到补语位形容词词表,进一步对补语位形容词的语义进行细分类,构建相应的语义搭配库。不仅可以提升句法切分的正确率,为深层句法语义分析提供语义信息,也可以为语言学本体的相关研究提供参考。”