Thank you Google Scholar Alerts for bringing to my attention this latest reference to one of my papers:

(3) 基于语义角色标注的提取
语义角色标注 SRL 是将词语序列分组, 并按照语
义角色对其分类。SRL 的目的就是找出给定句子中谓
语词的对应语义成分, 即核心语义角色(主语、宾语等)
和附属角色(时间、地点等)。SRL 只针对句子中的部
分成分与谓语的关系进行标注, 属于浅层语义分析。
Kessler 等 [37] 运用 SRL 对英文比较句的元素进行标注
与提取, 效果优于之前的方法。但是, 只使用 SRL 对
中文比较关系提取效果较差, 为此进行不同程度的改
进。例如, 构建混合比较模式的 SRL 模型, 对汉语比
较句进行两阶段标注 [9] ; 将 SRL 与句法分析树相结合,
提出语义角色分析树 [28] , 通过计算两棵子树之间的匹
配相似度抽取比较关系; 还有学者尝试将 CRF 应用到
SRL 中 [38] 。上述研究取得了一定成果, 但是采用 SRL
进行中文标注的效果还有待提高, 对涉及上下句的比
较信息提取尚未能够有效解决。

Whatever it says, it counts towards my H-index!