基于最大熵模型的汉语框架语义角色自动标注：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了迅猛发展，其目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言，这不仅涉及到语言的表层形式，还包括语言的深层含义。随着大数据、机器学习和深度学习技术的发展，NLP的应用范围越来越广泛，从简单的文本分析到复杂的语言理解任务，NLP技术都在不断进步。语义角色标注（SemanticRoleLabeling，SRL）作为自然语言处理中的关键环节，旨在识别句子中谓词的语义角色及其与相关论元之间