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 # 语义角色标注教程 #
 
-语义角色标注（Semantic role labeling, SRL）是浅层语义解析的一种形式，其目的是在给定的输入句子中发现每个谓词的谓词参数结构。 SRL作为很多自然语言处理任务中的中间步骤是很有用的，如信息提取、文档自动分类和问答。 实例如下 [1]:
+语义角色标注（Semantic role labeling, SRL）是浅层语义解析的一种形式，其目的是在给定的输入句子中发现每个谓词的谓词论元结构。 SRL作为很多自然语言处理任务中的中间步骤是很有用的，如信息提取、文档自动分类和问答。 实例如下 [1]:
 
  [ <sub>A0</sub> He ] [ <sub>AM-MOD</sub> would ][ <sub>AM-NEG</sub> n’t ] [ <sub>V</sub> accept] [ <sub>A1</sub> anything of value ] from [<sub>A2</sub> those he was writing about ]. 
 
@@ -12,9 +12,9 @@
 - AM-MOD: 情态动词 
 - AM-NEG: 否定
 
-给定动词“accept”，句子中的大部分将会扮演某些语义角色。这里，标签方案来自 Penn Proposition Bank。
+给定动词“accept”，句子中的组块将会扮演某些语义角色。这里，标签方案来自 Penn Proposition Bank。
 
-到目前为止，大多数成功的SRL系统是建立在某种形式的解析结果之上的，其中在语法结构上使用了预先定义的特征模板。 本教程将介绍使用深度双向长短期记忆（DB-LSTM）模型[2]的端到端系统来解决SRL任务，这在很大程度上优于先前的最先进的系统。 这个系统将SRL任务视为序列标注问题。
+到目前为止，大多数成功的SRL系统是建立在某种形式的句法分析结果之上的，使用了基于句法结构的预定义特征模板。 本教程将介绍使用深度双向长短期记忆（DB-LSTM）模型[2]的端到端系统来解决SRL任务，这在很大程度上优于先前的最先进的系统。 这个系统将SRL任务视为序列标注问题。
 
 ## 数据描述
 相关论文[2]采用 CoNLL-2005＆2012 共享任务中设置的数据进行训练和测试。由于数据许可的原因，演示采用 CoNLL-2005 的测试数据集，可以在网站上找到。
@@ -45,7 +45,7 @@ feature: the extracted features from data set
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 ### 特征
-两个输入特性在这个流程中起着至关重要的作用：predicate（pred）和argument（arguments）。 还采用了两个其他特征：谓词上下文（ctx-p）和区域标记（mr）。 因为单个谓词不能精确地描述谓词信息，特别是当相同的词在句子中出现多于一次时。 使用谓词上下文，可以在很大程度上消除歧义。类似地，如果它位于谓词上下文区域中，则使用区域标记 m<sub>r</sub> = 1 来表示参数位置，反之则 m<sub>r</sub> = 0。这四个简单的特征是我们的SRL系统所需要的。上下文大小设置为1的一个样本的特征如下[2]所示：
+两个输入特征在这个流程中起着至关重要的作用：predicate（pred）和argument（arguments）。 还采用了两个其他特征：谓词上下文（ctx-p）和区域标记（mr）。 因为单个谓词不能精确地描述谓词信息，特别是当相同的词在句子中出现多于一次时。 使用谓词上下文，可以在很大程度上消除歧义。类似地，如果它位于谓词上下文区域中，则使用区域标记 m<sub>r</sub> = 1 来表示参数位置，反之则 m<sub>r</sub> = 0。这四个简单的特征是我们的SRL系统所需要的。上下文大小设置为1的一个样本的特征如下[2]所示：
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