自然语言处理领域中，语义分析作为核心技术之一，旨在将自然语言句子转化为反映其语义的规范形式，例如“我吃肉”与“肉被我吃”虽语法不同，但语义一致。 语义分析的高级阶段，语义角色标注（SRL）技术，以其谓词-论元结构分析见长，适用于信息检索、信息抽取、自动文摘等应用场景。SRL核心任务是识别句子中谓词及其对应的语义角色，例如“我吃肉”中的“我”是执行者，“肉”是受事。 英文领域有成熟SRL数据集，而中文数据集相对较少，其中Chinese Proposition Bank（CPB）应用广泛，旨在构建包含基本语义命题的语料库，增加谓词-论元关系至中文树库中。 SRL标记分为角色和含义，标记实例显示了具体语句中谓词与论元的对应关系和角色，如“我”作为执行者，“肉”作为受事。 传统SRL方法，通过识别论元并标注其角色，将问题转化为分类问题，特征设计包括句子上下文、词汇特征等。然而，传统方法存在局限，如论元识别与角色分类特征差异明显。 基于深度学习的SRL方法，利用神经网络模型，如双向RNN与LSTM，显著提高标注精度。深度学习方法有效整合句法信息与语义关系，显著提升标注效果。Zhen Wang等人提出的双向RNN模型与Feng Qian利用依赖树结构优化LSTM模型，均为SRL领域的创新实践。