基于 GCN 的异构句法驱动汉语语义角色标注

来源：计算机应用与软件杂志2025年第4期北京时间：

作者：杨浩苹, 夏庆荣, 李正华, 王睿

摘要：近年来，句法驱动的语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）受到了广泛的关注。但是，大部分工作只考虑如何利用单个同构句法树信息。考虑到汉语中存在多个人工构建的高质量异构句法树库，提出采用图卷和神经网络（Graph Convolutional Networks, GCN）来刻画多个异构句法树中包含的句法信息，并深入比较多种编码方式，来提升汉语 SRL 的性能。最终，该模型在 CPB 1.0 和 CoNLL-2009 汉语数据集上分别达到了 84.16% 和 85.30% 的 F1 值，均高于编码同构句法树的实验结果，且相比于前人的方法有了显著的提升。

关键词：语义角色标注, 异构句法树库, 图卷和网络