ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติการติดป้ายบทบาททางความหมาย (หรือเรียกว่าการวิเคราะห์ความหมายแบบตื้นหรือการเติมช่องว่าง ) คือกระบวนการที่กำหนดป้ายกำกับให้กับคำหรือวลีในประโยค เพื่อระบุบทบาททางความหมาย ของคำหรือวลีเหล่านั้น ในประโยค เช่น บทบาทของผู้กระทำเป้าหมาย หรือผลลัพธ์

มันทำหน้าที่ค้นหาความหมายของประโยค ในการทำเช่นนั้น มันจะตรวจจับอาร์กิวเมนต์ที่เกี่ยวข้องกับภาคแสดงหรือกริยาของประโยคและวิธีการจัดประเภทอาร์กิวเมนต์เหล่านั้นให้อยู่ในบทบาท เฉพาะของมัน ตัวอย่างทั่วไปคือประโยค "Mary sold the book to John." ผู้กระทำคือ "Mary" ภาคแสดงคือ "sold" (หรือ "to sell") หัวข้อคือ "the book" และผู้รับคือ "John" อีกตัวอย่างหนึ่งคือประโยค "the book belongs to me" จะต้องมีป้ายกำกับสองป้าย เช่น "ผู้ครอบครอง" และ "เจ้าของ" และประโยค "the book was sold to John" จะต้องมีป้ายกำกับอีกสองป้าย เช่น หัวข้อและผู้รับ แม้ว่าอนุประโยคทั้งสองนี้จะคล้ายกับหน้าที่ "ประธาน" และ "กรรม" ก็ตาม^{[ 1 ]}

ในปี พ.ศ. 2511 แนวคิดแรกเกี่ยวกับการติดป้ายบทบาททางความหมายได้รับการเสนอโดยCharles J. Fillmore [ ^{2 ] ข้อ}เสนอของเขานำไปสู่ โครงการ FrameNetซึ่งสร้างพจนานุกรมคอมพิวเตอร์หลักชุดแรกที่อธิบายคำกริยาหลายคำและบทบาทที่สอดคล้องกันอย่างเป็นระบบ Daniel Gildea (ปัจจุบันอยู่ที่มหาวิทยาลัย Rochesterก่อนหน้านี้อยู่ ที่ มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ / สถาบันวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์นานาชาติ ) และDaniel Jurafsky (ปัจจุบันสอนอยู่ที่มหาวิทยาลัย Stanfordแต่ก่อนหน้านี้ทำงานที่มหาวิทยาลัยโคโลราโดและUC Berkeley ) ได้พัฒนาระบบการติดป้ายบทบาททางความหมายอัตโนมัติระบบแรกโดยอิงจาก FrameNet คลังข้อมูล PropBank ได้เพิ่ม คำอธิบายประกอบบทบาททางความหมายที่สร้างขึ้นด้วยตนเองลงในคลังข้อมูลPenn Treebankของ ข้อความ Wall Street Journalระบบการติดป้ายบทบาททางความหมายอัตโนมัติหลายระบบได้ใช้ PropBank เป็นชุดข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้วิธีการติดป้ายประโยคใหม่โดยอัตโนมัติ^{[ 3 ]}

การติดป้ายบทบาททางความหมายส่วนใหญ่ใช้เพื่อให้เครื่องจักรเข้าใจบทบาทของคำภายในประโยค^{[ 4 ]}ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อแอปพลิเคชันที่คล้ายกับ โปรแกรม ประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ต้องเข้าใจไม่เพียงแค่คำศัพท์ของภาษาเท่านั้น แต่ยังต้องเข้าใจวิธีการใช้คำเหล่านั้นในประโยคต่างๆ ด้วย^{[ 5 ]}ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการติดป้ายบทบาททางความหมายอาจนำไปสู่ความก้าวหน้าในการตอบคำถาม การสกัดข้อมูลการสรุปข้อความอัตโนมัติ การขุดค้นข้อมูลข้อความและการรู้จำเสียงพูด^{[ 6 ]}

• การระบุชื่อหน่วยงาน
• ความหมายเชิงคำศัพท์
• การวิเคราะห์ความหมาย
• แผนผังไวยากรณ์

• ภารกิจร่วมของ CoNLL-2005: การติดป้ายบทบาทเชิงความหมาย
• ระบบติดป้ายบทบาททางความหมายที่ทันสมัยที่สุดของรัฐอิลลินอยส์ (Illinois Semantic Role Labeler) (สาธิต)
• Preposition SRL : ระบุความสัมพันธ์ทางความหมายที่แสดงโดยคำบุพบท
• Shalmaneserเป็นอีกหนึ่งระบบล้ำสมัยสำหรับการกำหนดคุณลักษณะและบทบาททางความหมาย