8月23日，国家自然科学基金委公布了2024年度国家自然科学基金项目评审结果，大图中心付乾坤老师《篇章级抽象表示语义解析关键技术研究》获得国家自然科学基金信息学部青年项目资助。

项目简介：抽象语义表示将文本抽象为以实词为节点，语义关系为边的有向图，其研究和应用价值已在文本摘要等多个自然语言处理任务中得到证明。但受限于人工标注数据匮乏，针对篇章级抽象语义表示的相关研究仍处于起步状态。本项目拟提出一个篇章级AMR解析任务，包括以下几个方面：（1）针对篇章级数据标注单一且规模较小的问题，设计篇章级AMR语义标注规范，同时研究迁移方法从已有语料库中高效扩增篇章级AMR。（2）迭代式开发高性能篇章级AMR解析模型，包括串行现有句子级AMR解析，篇章关系预测和共指消解模块的基线模型、一个结构信息感知的端到端学习框架和一个基于BART预训练-微调框架的解析模型。（3）在高性能篇章级AMR解析器的支持下，探索在文本摘要等实际场景中的应用价值。本项目提出了篇章级AMR解析的研究路线，并为高性能解析模型的发展提供了大规模标注语料、可对比基线模型和实际应用示例，对该领域研究具有奠基性作用。

图 项目研究内容框架图

项目负责人简介：付乾坤，浙大城市学院计算机与计算科学学院特聘副研究院，主要从事自然语言处理，语义分析，预训练大语言模型，等相关领域的研究。先后参与多项国家自然科学基金项目，并主持浙江省自然科学基金探索一般项目，国家自然科学基金青年项目等，在自然语言处理领域包括文本摘要，语义分析，机器翻译，预训练语言模型等等方面积累了丰富的经验。近年来发表多篇高水平论文，其中包括CVPR，ACL等国际顶级会议和期刊。

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