学科：打算机科学技能_人工智能_打算措辞学

干系名词：语义角色、语义网

自动识别谓词在句子中的论元并标记这些论元所充当的语义角色的过程、技能和方法。

语义角色标记是一种自然措辞处理技能，它的目的是给文本中的词语或短语添加语义信息（如词性、实体类型、语义角色等）。
语义角色标记有利于打算机更好地理解自然措辞，从而提高各种自然措辞处理（如机器翻译、问答系统、信息抽取等）的效果。

语义角色标记的方法可以分为两大类：基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依赖人工编写的规则，利用词典、语法、语义等知识来进行标注。
这种方法的优点是能够充分利用人类的措辞知识，缺陷是规则编写耗时费力，且难以覆盖所有的情形。
基于机器学习的方法不须要人工编写规则，而是从大量的标注数据中学习模型，然后用模型来对新的文本进行标注。
这种方法的优点是能够自动适应不同的措辞和领域，缺陷是须要大量的标注数据，且对数据的质量哀求很高。

语义角色标记的难点紧张有：

1.自然措辞的多义性，即同一个词语或短语在不同的高下文中可能有不同的语义，如“苹果”既可指一种水果，也可指一家公司，这就须要根据高下文给予消歧。

2.自然措辞的繁芜性，即文本中可能存在嵌套、并列、迁移转变等繁芜的构造，这就须要对文本进行解析。

3.自然措辞的动态性，即随着韶光的推移，措辞的用法和含义可能发生变革，如“疫情”一词在2020年之后就有了“新冠疫情”的专指含义，这就须要对措辞的变革进行跟踪，及时更新。

语义角色标记是自然措辞处理的主要根本。
随着人工智能的发展，语义角色标记的方法也在不断进步，如深度学习、知识图谱、迁移学习等；语义角色标记的运用也在不断拓展，如语音识别、文本择要、智能对话等。
语义角色标记是连接自然措辞和人工智能的桥梁，是实现自然措辞理解的关键步骤。