Align-smatch: A Novel Evaluation Method for Chinese Abstract Meaning Representation Parsing based on Alignment of Concept and Relation

no code implementations • LREC 2022 • Liming Xiao, Bin Li, Zhixing Xu, Kairui Huo, Minxuan Feng, Junsheng Zhou, Weiguang Qu

Therefore, to make up for the vacancy of Chinese AMR parsing evaluation methods, based on AMR evaluation metric smatch, we have improved the algorithm of generating triples so that to make it compatible with concept alignment and relation alignment.

AMR Parsing Concept Alignment +2

基于抽象语义表示的汉语疑问句的标注与分析(Chinese Interrogative Sentences Annotation and Analysis Based on the Abstract Meaning Representation)

no code implementations • CCL 2020 • Peiyi Yan, Bin Li, Tong Huang, Kairui Huo, Jin Chen, Weiguang Qu

疑问句的句法语义分析在搜索引擎、信息抽取和问答系统等领域有着广泛的应用。计算语言学多采取问句分类和句法分析相结合的方式来处理疑问句, 精度和效率还不理想。而疑问句的语言学研究成果丰富, 比如疑问句的结构类型、疑问焦点和疑问代词的非疑问用法等, 但缺乏系统的形式化表示。本文致力于解决这一难题, 采用基于图结构的汉语句子语义的整体表示方法—中文抽象语义表示(CAMR)来标注疑问句的语义结构, 将疑问焦点和整句语义一体化表示出来。然后选取了宾州中文树库CTB8. 0网络媒体语料、小学语文教材以及《小王子》中文译本的2万句语料中共计2071句疑问句, 统计了疑问句的主要特点。统计表明, 各种疑问代词都可以通过疑问概念amr-unknown和语义关系的组合来表示, 能够完整地表示出疑问句的关键信息、疑问焦点和语义结构。最后, 根据疑问代词所关联的语义关系, 统计了疑问焦点的概率分布, 其中原因、修饰语和受事的占比最高, 分别占26. 53%、16. 73%以及16. 44%。基于抽象语义表示的疑问句标注与分析可以为汉语疑问句研究提供基础理论与资源。