語義角色標註

語義角色標註 (Semantic Role Labeling, SRL) 是一種淺層的語義分析技術，標註句子中某些短語為給定謂詞的論元 (語義角色) ，如施事、受事、時間和地點等。其能夠對問答系統、資訊抽取和機器翻譯等應用產生推動作用。

# 語義角色標註模型
labeller = SementicRoleLabeller()
labeller.load(os.path.join(MODELDIR, "pisrl_win.model"))
roles = labeller.label(words, postags, arcs)

for role in roles:
    print(role.index, "".join(
            ["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))
 

完整原始碼參考：https://blog.csdn.net/enter89/article/details/86066243

第一個詞開始的索引一次是0、1、2....
返回結果 roles 是關於多個謂詞的語義角色分析的結果。由於一句話中可能不含有語義角色，所以結果可能為空。
role.index 代表謂詞的索引， role.arguments 代表關於該謂詞的若干語義角色。
arg.name 表示語義角色型別，arg.range.start 表示該語義角色起始詞位置的索引，arg.range.end 表示該語義角色結束詞位置的索引。

上例子中的結果 為
7 TMP:(0,6)A1:(9,14)
9 A1:(10,10)
謂語索引7，即“提出”，這個謂語有兩個語義角色，第一個為型別為TMP，即時間，範圍為（0,6）;第二個語義角色型別為A1,即動作的影響，範圍為(9,14)。
總結意思為： 在“國務院總理李克強調研上海外高橋時”這個時間“提出”了“支援上海積極探索新機制”。

核心的語義角色為 A0-5 六種，A0 通常表示動作的施事，A1通常表示動作的影響等，A2-5 根據謂語動詞不同會有不同的語義含義。

其餘的15個語義角色為附加語義角色，如LOC 表示地點，TMP 表示時間等。附加語義角色列表如下：

官方完整解釋：http://www.ltp-cloud.com/intro#cws_how