在自然语言处理（NLP）中，语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）是一项关键任务，旨在识别一句话中的语义角色，并为每个角色分配适当的标签。这个任务的目标是理解一个句子中的谁在做什么，并为它们提供语义标签。

  语义角色标注可以看作是将句子中的每个词归类到一个预定义的语义角色集合中，如“施事者（Agent）”、“受事者（Patient）”、“目标（Target）”、“起始地（Source）”等等。这些语义角色反映了词在句子中所扮演的具体角色或行为。

  语义角色标注的方法通常依赖于自然语言理解和机器学习技术。传统的方法涉及手动定义语义角色的规则和特征，并使用机器学习算法进行分类。近年来，深度学习技术的发展使得基于神经网络的语义角色标注方法成为主流。这些方法利用神经网络模型通过对大规模标注数据的训练来自动学习语义角色标签与词语之间的映射关系。

  语义角色标注在很多NLP任务中都扮演着重要的角色。例如，在问答系统中，理解用户的问题所需的语义角色信息可以帮助系统更好地生成准确的答案。在信息抽取和文本摘要任务中，语义角色标注可以帮助提取和概括句子中的关键信息。此外，语义角色标注在机器翻译、信息检索和文本生成等任务中也都有广泛应用。