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在自然语言处理中,语义角色分析是语言理解的一个关键步骤。在语义角色分析中,一个重要的任务就是确定一个成分在句子中的功能,即这个角色所属类。句子中每一成分的角色类是可变的,即在不同句子中同一成分可能具有不同的角色类,反之,不同的成分在同一个句子中可能具有相同的角色类。在本文中,角色类用数组表示,即每一元素代表一个可能的角色类,该数组构造过程采用条件动态规划算法。 该数组用来描述当前句子中每一个成分的可能的角色类。 A组利用了包含两个标志的不变量i和p。i判断当前所讨论的应该是左子样还是右子样。如果为0,说明正考虑的是主语,否则是谓语。标志变量p在‘s和‘p间循环,‘s代表左子样,‘p代表右子样。对于像LLC和LDT这样的辅助句,p的值是固定的。p=0的值对左子样有效,p=1对右子样有效。 A组的第一条语句以两个IF-THEN条件开始。它检查当前所讨论的成分是否应该是句子中第一个提到的成分。如果是的话,A组在第一个下句中就设置标识变量i为1。否则, A组在第一下句中就设置标识变量i为0。该变量在后面的条件动态规划中很重要,因为i用来指示是左子样还是右子样。下一条IF-THEN语句检查当前所讨论的成分是否是LDT或LLC成分。如果是,p赋值为固定常量1。否则p是自由变量,其值在下面的条件动态规划中具有意义。 COND语句由五条CONDITON语句组成。它们检查包含在右子样中的成分是否在左子样中出现过,并且如果在,它是否应该在右子样中出现,或者该成分是否具有特殊句法功能,例如连接词。如果这些条件为假,则控制通过GOTO转至过程1743,执行正常的角色分类。下面是不变变量i,p的设置过程: A组的最后三个条件用于设置描述句中每个 角色类数组的不变变量。第一组条件设置i的值。i的标志和标志变量为0,除非它被从1设置为0,这表明它正在被讨论的成份是一个左子样,而不是句子中第一个提到的成份。后面的两对条件设置p的值。标志变量在‘s和‘p间循环,当在‘p时,p为1,否则为0。 A组最后GOTO转至过程1743。 过程1743用于初始化不变变量和设置数组。为了描述,下面例子中的语句是A组的“左子样”部分。Prolog部分把类型名“名词”赋予变元X。此变量X被分配到符号*,代表短语中的第一个名词。 动作部分检查X的类型。如果是名词,则将数值1赋给i,并执行正常角色的分析。如果X的类型不是名词,则执行下列操作。 当P是“正确”值时,说明X是句中第一个名词。 在第461行,构建数组r。该数组包含了全部可能的角色类。 在第612行,将常量1加入到数组r的第3元素。此元素代表左子样中的主语。在第616行,这个数组被返回。 在第621行,如果P的值为“错误”,则字符数组被初始化为0。如果P的值为“开始”,则数组c被初始化为1,并送至r。执行正常角色分析。 在此,初始化了计数器n。它用来统计左子样中出现的名字的数量。如果它是奇数,则P的值为“错误”。如果n被偶数,则P的值为“正确”,字符数组被初始化为0,并送至r。执行正常角色分析。 在第632行至649行,当n被设置为0时,从r中排除前面计算出来的角色类。这个去除操作是依次进行的。也就是数组元素r中的每一个都受此影响。 在第656行,检查数组是否被设置为空。如果未空,则执行第657行的FOR-ALL循环。在该循环中,R的每一个元素都被执行。在该行的最后,数组被清空。 这是一个简单的初始化过程。它为变量P分配一个值,该值指示在左子样中是否存在连接词。如果左子样中不存在连接词,P的值为“正确”。当左子样中存在连接词时,P的值为“错误”。 为了演示是如何使用的,下表给出了在英语中的角色分析。第一行给出了输入的短语。第二行到第五行表示左子样中各个成分的角色,用1到5表示。如果该成分是谓语,那么标有横线的1表示“被理解”的角色且为例外情况。如果该成分是宾语,则两个括弧中带有1到5的数字。如果该字符是冠词或名词,则标有1到5的数字用以表示理解的角色。 应用实例: 1) a (N) the horse ran (V)。 2) John (xp1) saw (V) Mary (xp2) read a letter。 xp1是主语的部位,xp2是宾语的部位。根据规则,修饰语(副词、形容词等)和它的修饰语(名词或词组)在谓语之前分析。在这个例子里,a letter被作为V的解释,并且当xp1(John)被解释时,xp2(Mary)也被解释了(inverted C)。 C.语言处理: 1)对于谓语: ran(7): a) VERB ‘the horse ran’ 4)对于宾语: C saw(5): b) xp1’John’ 3‘s C read(2): b) xp2’Mary’ 's C a(1) : b) DO 1 C 5) 2)对于地点状语: 3)对于在定语: 4)对于表语:

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