Anlamsal Rol Etiketleme (SRL), bir cümle içindeki anlamsal rolleri tanıma görevidir. Anlamsal rol, bir eylemi gerçekleştiren özne (fiil) gibi cümlenin öğelerinin gerçekleştirdiği bir işlevdir. SRL, bu ilişkileri tanımlamak ve bunlara önceden tanımlanmış etiketler atamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bir doğal dil işleme biçimidir.
SRL'de kullanılan en yaygın etiketler ajan, hasta, cihaz, menşe, konum, varış yeri, zaman ve nedendir. Örneğin, "John camı kırdı" cümlesinde "John" aracı olarak, "pencere" hasta olarak ve "kırdı" eylem olarak etiketlenir.
SRL'nin makine çevirisi, bilgi çıkarma, metin anlama, yasal belge analizi, soru yanıtlama ve diğer belge anlama ve analiz görevleri gibi çeşitli alanlarda uygulamaları vardır. Bir cümle içindeki terimler arasındaki ilişkileri anlayarak modellerin doğruluğunu artırabilir ve anlamı daha doğru yorumlamalarına olanak tanıyabilir.
SRL, doğal dil işlemede karmaşık bir görevdir ve genellikle karmaşık algoritmalar gerektirir. Araştırmacıların her cümleyle ilişkili potansiyel etiketlerle ilgili kuralları tanımlamasına olanak tanıyan yarı otomatik yaklaşımlar geliştirilmiştir. Araştırmacılar daha sonra kuralları tanımlamak için kendi alan bilgilerini kullanabilirler; bu kurallar daha sonra makine öğrenimi algoritmaları tarafından doğru etiketleri bulmak ve bunları yeni cümlelere uygulamak için kullanılacaktır.
SRL, Amazon Alexa ve Google Assistant gibi ses tabanlı sanal asistanların önemli bir unsurudur. Bu sistemler, kullanıcının sorgu amacını belirlemek ve doğru ve yararlı yanıtlar sağlamak için genellikle SRL algoritmalarına dayanır.
Genel olarak Anlamsal Rol Etiketleme, bir cümlenin temel yapısını daha iyi anlamak ve anlamını daha doğru yorumlamak için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Doğal dil işlemenin birçok alanında uygulamaları vardır ve çeşitli görevlerin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.
