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曲维光 周俊生 吴晓东 戴茹冰顾敏 顾彦慧.自然语言句子抽象语义表示AMR研究综述[J].数据采集与处理,2017,32(1):26-36
自然语言句子抽象语义表示AMR研究综述
Survey on Abstract Meaning Representation
  
DOI:10.16337/j.1004-9037.2017.01.003
中文关键词:  抽象语义表示  句法语义  语义解析  自然语言处理
英文关键词:abstract meaning representation  syntactic semantics  semantic parsing  natural language processing
基金项目:
作者单位
曲维光 周俊生 吴晓东 戴茹冰顾敏 顾彦慧 1. 南京师范大学计算机科学与技术学院南京, 210023
2. 南京师范大学文学院南京, 210097 
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中文摘要:
      句子的语义处理是自然语言处理的重要难题与挑战。抽象语义表示(Abstract meaning representation, AMR)是近几年国际上新兴的句子级语义表示方法,突破了传统的句法树结构的限制,将一个句子语义抽象为一个单根有向无环图,很好地解决了论元共享问题,成为语言资源建设和句子语义解析的研究热点。本文从AMR概念与规范、解析算法和应用等方面对AMR相关研究进行系统的梳理,特别对AMR的各种解析算法进行了比较深入的分析和比较,指出了现有算法存在的问题和不足,同时介绍了中文AMR的开发进展,最后展望了AMR未来的研究方向。
英文摘要:
      Semantic processing is a key challenge in natural language processing. Abstract meaning representation (AMR) is a novel framework of representing the meaning of a sentence. Instead of a tree, it abstracts the meaning of a sentence into a rooted acyclic directed graph, which solves the argument sharing problem. Thus, the corpus construction and automated parsing of AMR become a heated research field. This paper introduces the AMR's basic concept, annotation guidelines, parsing algorithm and applications. Then we discuss the problems and shortcomings of the parsing algorithms by comparison experiments. We also introduce the development of Chinese AMR researches. At last, we discuss the potentials of AMR, which are fruitful for Chinese semantic processing.
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