《语言资源管理语义标注框架（SemAF）第4部分：语义角色》国家标准立项与发展报告

EnglishTitle:DevelopmentReportontheNationalStandardProject:*Languageresourcemanagement—SemanticAnnotationFramework(SemAF)—Part4:Semanticroles(SemAF-SR)*

摘要

随着人工智能、大数据及大语言模型技术的迅猛发展，对高质量、结构化、可互操作的深层语义数据资源的需求日益迫切。语义角色标注作为自然语言深层次处理的核心技术，旨在揭示句子中谓词与论元之间的“谁对谁做了什么”等核心语义关系，是构建机器可理解语义知识的关键环节。然而，中文领域长期缺乏统一的语义角色标注标准，导致不同机构、平台产生的语义数据格式各异，难以流通与共享，严重制约了人工智能应用效能的提升与基础研究的深入。

本报告围绕《语言资源管理语义标注框架（SemAF）第4部分：语义角色》国家标准的立项背景、目的意义、技术内容及发展前景进行系统阐述。报告指出，制定本标准是响应国家“十四五”数字经济发展规划、强化高质量数据要素供给的战略举措，旨在为中文语义角色标注提供一套具有广泛共识的、系统化的标注规范。标准的核心技术内容包括定义一套清晰的语义角色类型体系、建立基于枢纽表征的框架映射机制，以及为开发新的语义资源提供互操作性指南。本标准的制定与实施，将有效提升中文语义标注数据的标准化水平，促进数据的高效流通与复用，为信息抽取、智能问答、机器翻译等自然语言处理任务提供坚实的语义基础，并支撑大语言模型训练质量、可控性与可解释性的提升，具有重要的战略意义和广泛的产业应用价值。

关键词：语义角色标注；语言资源管理；语义标注框架；国家标准；自然语言处理；数据互操作；人工智能；大语言模型

Keywords:SemanticRoleLabeling;LanguageResourceManagement;SemanticAnnotationFramework;NationalStandard;NaturalLanguageProcessing;DataInteroperability;ArtificialIntelligence;LargeLanguageModel

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正文

一、立项的目的与意义

1.制定国家标准的必要性

语义角色标注是自然语言深层次处理的关键技术。它通过识别并标注句子中谓词（如动词、形容词等）与其论元（如名词短语）之间的语义关系，对文本中描述的核心事件及其参与者（如施事、受事、时间、地点等）打上可供机器理解的语义标签。制定《语言资源管理语义标注框架（SemAF）第4部分：语义角色》国家标准，旨在为中文语义角色标注提供一套统一、规范、具有共识性的技术标准，从而为机器准确理解中文文本的深层含义提供核心支撑。

从经济社会与产业发展需求来看，在人工智能、大数据及大语言模型等前沿技术快速发展的背景下，社会对高质量、可互操作的深层语义数据资源需求呈现爆炸式增长。语义角色标注正是产出此类高品质语言数据的核心技术环节。作为基础性语言资源建设的重要基石，其标准化工作尤为关键。构建统一、系统的语义角色标注标准，是提升大模型训练数据质量、增强模型可控性与可解释性的核心基础工作，对于推动人工智能产业健康、高质量发展具有重要的战略意义和实践价值。

从政策法规符合性来看，本标准的制定积极响应了《“十四五”数字经济发展规划》中关于“提升数据资源处理能力，强化高质量数据要素供给”的战略要求。同时，它与国家在人工智能、新一代信息技术等领域的顶层设计高度契合，旨在为国家数字经济的健康发展构筑坚实的语言数据基础设施。

从标准体系协同与实施效益分析，本标准是GB/T44217《语言资源管理语义标注框架》系列标准的重要组成部分。它将与已发布的GB/T44217.6-2024《语义标注原则》和GB/T44217.11-2024《可度量数量信息（MQI）》等标准协同配套，共同完善我国语义标注的标准体系。本标准的实施将有效提升中文语义标注数据的标准化水平，打破“数据孤岛”，促进不同机构、不同平台间语义数据的互操作、高效流通与共享。这将极大避免重复建设和资源浪费，降低全行业的数据整合与应用开发成本，释放数据要素价值。

2.制定国家标准的可行性

从技术成熟度与产业基础看，语义角色标注作为自然语言处理领域的经典与核心任务，其相关理论、算法模型（如基于特征模板、机器学习及深度学习的方法）经过数十年的发展已相对成熟。该技术已在国内外领先的科技企业（如搜索引擎、智能客服、内容理解平台）和研究机构的智