结合Hybrid Attention机制和BiLSTM-CRF的汉语否定语义表示及标注

来源：计算机工程与应用杂志2023年第9期北京时间：

作者：李晋荣, 吕国英, 李茹, 柴清华, 王超

单位：1.山西大学 计算机与信息技术学院，太原 030006；2.山西大学 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室，太原 030006；3.山西大学 外国语学院，太原 030006

摘要：阅读理解中否定是一种复杂的语言现象，其往往会反转情感或态度的极性。因此，正确分析否定语义对语篇理解具有重要意义。现有否定语义分析方法存在两个问题：第一，研究的否定词较少达不到应用目的；第二，目前汉语否定语义标注只是标注整个句子，这无法明确否定语义。针对该问题提出基于汉语框架语义知识库（Chinese FrameNet）进行否定语义角色标注方法。在框架语义学理论指导下结合汉语否定语义特征对已由FrameNet继承的否定框架重新构建；为了解决捕捉长距离信息以及句法特征问题，提出一种基于Hybrid Attention机制的BiLSTM-CRF语义角色标注模型，其中，Hybrid Attention机制层将局部注意与全局注意结合准确表示句子中的否定语义，BiLSTM网络层自动学习并提取语句上下文信息，CRF层预测最优否定语义角色标签。经过比对验证，该模型能够有效提取出含有否定语义信息，在否定语义框架数据集上F1值达到89.82%。

关键词：汉语框架语义知识库,语义角色标注,否定框架,双向长短期记忆网络,混合注意力机制