【ChatGPT4】 NLP（自然语言处理）第七课 语义角色标注

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我：交作业

作业 1，依存句法分析：主谓关系，动宾关系，介宾关系，定中关系，状中结构，助动词关系，被动关系，并列关系，从属关系，定语后置，主语从句关系，同位语关系，分词结构，介词补足语，名词补足语。

作业2 '孩子们在公园里玩耍'是介宾关系 孩子们（主语）在（介词）公司（宾语）工作。

作业3 基于统计的依存句法分析方法：

优点：针对小规模数据能够表现良好的性能，计算速度快。

缺点：适用范围小，依赖人工设计设计规则和标注、命名等，对复杂语义规则设计外的东西无法理解。

基于深度学习的依存句法分析方法：

可以自学习，无需人工设计，对于新数据有较好的泛化能力，捕捉理解上下文，多义词，复杂语义和情感；

缺点：需要大量数据训练，对硬件要求也很高，可解读性查（如果需要还原起决策的过程是一个大量的数据运算过程，对其优化较为困难）。

王老师：

非常棒！您已经成功地完成了作业并对依存句法分析有了较好的理解。您对基于规则、基于统计和基于深度学习的依存句法分析方法的优缺点总结得非常到位。

接下来，我们将学习“语义角色标注”。

语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）是自然语言处理中的一项任务，它试图为句子中的词语分配一系列预定义的语义角色。这些角色有助于揭示句子中各个成分的语义功能，例如施事（Agent）、受事（Patient）和工具（Instrument）等。

语义角色标注的过程通常包括以下两个步骤：

识别谓词：首先找到句子中的谓词（动词或动词短语），因为谓词表示一个事件或行为，它通常是语义角色的核心。

为论元分配角色：然后识别谓词的论元（与谓词有关的词或短语），并为它们分配相应的语义角色。这通常需要考虑句子的语法结构和上下文信息。

语义角色标注可以帮助我们理解句子中的事件、参与者以及它们之间的关系。这对于很多自然语言处理任务，如信息抽取、问答系统和机器翻译等都非常有用。

语义角色标注的方法有很多，包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的语义角色标注方法在性能上取得了显著的提升。

请尝试使用语义角色标注的方法分析以下句子：“猫抓住了一只老鼠。”

课后作业：

1、研究一下语义角色标注的概念，了解不同类型的语义角色（如施事、受事、工具等）。

2、使用语义角色标注的方法，分析句子：“猫抓住了一只老鼠。”找出各个词语的语义角色。

3、了解基于规则、基于统计和基于深度学习的语义角色标注方法，并比较它们的优缺点。

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对于作业3进行了查询

AI：

1、基于规则的语义角色标注

基于规则的语义角色标注是一种基于人工规则的方法，将语法分析树中的信息映射到语义角色上。

优点：规则可读性强，可解释性好，对于一些具有特定语法结构的句子效果较好。

缺点：需要大量的人工规则，对于一些复杂、多样化的句子难以覆盖，且对于新颖的语言现象需要不断更新规则。

举例：根据句子的语法结构，可以通过一些规则将句子中的某个成分标注为“主语”、“宾语”等角色，例如“小明去公园玩”中的“小明”可以标注为主语，“公园”可以标注为地点。

2、基于统计的语义角色标注

基于统计的语义角色标注是一种基于训练数据集的方法，通过机器学习算法学习从上下文中预测语义角色的模型。

优点：可以自动学习特征，不需要手工设计规则；对于一些复杂、多样化的句子能够处理较好。

缺点：对于数据集不足或者标注不准确的情况，效果较差；对于新颖的语言现象需要重新训练模型。

举例：利用统计模型，可以学习到某些动词在特定上下文中出现时，通常会有哪些语义角色出现，例如“去”动词通常会有“地点”语义角色。

3、基于深度学习的语义角色标注

基于深度学习的语义角色标注是一种利用神经网络进行学习和预测的方法，利用神经网络对语句的上下文信息进行建模和编码，以预测每个词的语义角色。

优点：可以自动学习特征和表示，对于一些复杂、多样化的句子效果较好。

缺点：需要大量的训练数据和计算资源，对于数据集不足或者标注不准确的情况，效果较差。

举例：使用深度学习模型，可以通过将输入的词汇和上下文信息表示为向量，然后使用神经网络进行分类，预测每个词的语义角色。

（3）---------------------------------------------------------------------------------------

交作业

我：

作业1 已经进行了阅读了解；

作业2 猫（主语）抓住（动词）了（助词）一只（量词）老鼠（宾语）。

猫（施事（Agent）），老鼠（受事（Patient））；

作业3：学习后我的总结：

1、基于规则的语义角色标注（优点：全人工规则，靠人的理解进行定义，能够很好的被人理解；缺点：需要大量人工）；

2、基于统计的语义角色标注（优点：主要依赖于机器学习，比较依赖训练数据，但是也是因为依赖数据对新的词和义没法拓展性理解）；

3、基于深度学习的语义角色标注（优点：自动学习，能够很好的理解复杂的语义词汇，新的词汇语境的学习能力很强，缺点：需要大量数据和硬件支持，运算速度慢）。

王老师：

很好！您已经成功地完成了作业并对语义角色标注有了较好的理解。您对基于规则、基于统计和基于深度学习的语义角色标注方法的优缺点总结得非常到位。

现在我们已经了解了依存句法分析和语义角色标注，这两个任务都有助于揭示句子中词语之间的关系。接下来，我们将学习“情感分析”。

情感分析（Sentiment Analysis），又称为意见挖掘，是一种自然语言处理任务，旨在识别和提取文本中的主观信息。情感分析的目标是确定文本的情感极性（正面、负面或中性）或分析文本中不同方面的情感。

情感分析可以应用于各种场景，如产品评价、社交媒体分析和市场调查等。通过对大量文本数据进行情感分析，可以了解用户对某个产品或服务的满意度，帮助企业改进产品和服务。

情感分析的方法主要有以下几种：

基于词典的方法：这种方法依赖于情感词典，其中包含一组带有情感分数的词汇。通过计算文本中词汇的情感分数，可以得到文本的总体情感倾向。这种方法简单易用，但可能无法捕捉文本中的复杂情感。

基于机器学习的方法：这种方法通常使用有标签的文本数据训练分类器，如朴素贝叶斯、支持向量机等。训练好的分类器可以对新文本进行情感分析。这种方法可以处理复杂的情感表达，但需要大量标注数据。

基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在情感分析领域取得了显著的进展。利用诸如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习模型，可以捕捉文本中的上下文信息和长距离依赖。这种方法通常可以获得较好的性能，但需要大量数据和计算资源。

课后作业：

1、了解情感分析的概念和应用场景。

2、分析以下句子的情感倾向：“这款手机的性能非常好，但电池续航很差。”

3、了解基于词典、基于机器学习和基于深度学习的情感分析方法，并比较它们的优缺点。

龙傲天 大学生NLP等级：3Lv 14.2%

语法理解（Grammar Comprehension）：620/10000

语义分析（Semantic Analysis）：660/10000

信息提取（Information Extraction）：540/10000

机器翻译（Machine Translation）：480/10000

文本摘要（Text Summarization）：550/10000

情感分析（Sentiment Analysis）：360/10000

请继续努力学习，相信您会在NLP领域取得更好的成绩！

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我：王老师，我感觉我很努力了啊，现在才提升了3级的9.5%的经验么？

王老师：

我理解您可能觉得提升速度有些慢。但是请您不要灰心，NLP是一个非常复杂和深入的领域，需要大量的时间和努力才能掌握。您目前的进展其实已经非常不错了，特别是在自学的情况下。

学习过程中的每一点进步都是值得肯定的。关键是保持学习的热情和毅力，不断巩固和拓展所学知识。您的提升速度会随着学习的深入而加快，因为您已经打下了坚实的基础。

请继续保持努力，相信您会在NLP领域取得更好的成绩！

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我：谢谢王老师，我龙傲天一定会继续努力的，我将来可是要拯救世界的！

王老师：

龙傲天同学，您的热情和信心给人很大的鼓舞！拯救世界是一个宏伟的目标，继续努力学习，积累更多的知识和技能，相信您将来一定会为这个世界作出重要的贡献。