关系词非充盈态复句的特征融合CNN关系识别方法

汉语文章中复句占多数, 复句关系类别的识别是对复句分句之间的语义关系的甄别, 是分析复句语义的关键. 在关系词非充盈态复句中, 部分关系词缺省, 因此, 不能通过关系词搭配的规则来对非充盈态复句进行类别识别, 且通过人工分析分句的特征进行类别识别费时费力. 本文以二句式非充盈态复句为研究对象, 采用在卷积神经网络中融合关系词特征的FCNN模型, 尽可能减少对语言学知识和语言规则的依赖, 通过学习自动分析两个分句之间语法语义等特征, 从而识别出复句的关系类别. 使用本文提出的方法对复句关系类别识别准确率达97%, 实验结果证明了该方法的有效性.     

基于CNN并融合注意力机制的充盈态三分句关系识别方法

汉语复句的关系类型识别是对分句间语义关系的判断,是分析复句语义的关键.充盈态汉语复句虽然可以通过句中提取关系词并根据关系词的搭配规则来识别语义关系,但是需要足够的语言学相关知识并且制定大量的规则才能将其划分到正确的种类.为了避免耗费大量精力创建规则,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络,使用卷积神经网络自动分析三个分句之间的内在联系,进而识别出复句的关系类别.使用所提方法在充盈态有标三分复句语料库上对复句关系类型识别的准确率为94％,通过实验证明了该方法的有效性.     

基于Transformer模型与关系词特征的汉语因果类复句关系自动识别

汉语复句的语义关系丰富而复杂,复句关系自动识别是对复句语义关系的判别,是分析复句所表达意义的重要环节.因果类复句是使用最多的汉语复句,文中以二句式有标因果类复句为研究对象,通过深度学习的方法自动挖掘复句隐含的特征,同时融合了关系词这一语言学研究的显著知识.将word2vec词向量与one-hot编码的关系词特征结合作为模型的输入,利用卷积神经网络作为前馈层的transformer模型来对因果复句关系进行识别.采用文中的方法对因果类复句关系类别进行识别,实验结果的F1值达到92.13％,优于现有的对比模型,表明了该方法的有效性.     

基于句内注意力机制多路CNN的汉语复句关系识别方法

复句的关系识别是对分句间语义关系的甄别,是复句语义分析的关键,旨在从文本中识别句间的关系类型。非充盈态汉语复句存在隐式关系的特点给语义关系识别造成了困难。为了深度挖掘复句中隐含的语义信息,正确地实现关系分类,该文提出了一种基于句内注意力机制的多路CNN网络结构Inatt-MCNN。其中句内注意力机制模型是基于Bi-LSTM的,使其能够学习到句子的双向语义特征以及分句间的关联特征。同时,为了充分利用文本特征,联合使用卷积神经网络(CNN)对复句表示再次建模获得句子局部特征。与其他基于汉语复句语料库(CCCS)和清华汉语树库(TCT)的实验结果相比,该文方法的宏平均F₁值为85.61%,提升约6.08%,平均召回率为84.87%,提升约3.05%。     

基于DPCNN模型与语句特征融合的汉语因果类复句关系自动识别

汉语复句关系识别是对复句语义关系的识别,复句关系类别的自动识别对促进语言学和中文信息处理的研究有重要的价值。因果类复句是使用频率最高的复句,文中以二句式有标广义因果复句为研究对象, 使用语言技术平台LTP 进行依存句法分析, 获得词性、依存父节点的词序、与父节点的依存关系等特征,将特征的不同组合与预训练的词向量拼接,得到新的向量,将新的向量输入到 DPCNN 模型中来进行关系类别识别。通过实验对提出的方法进行检验,实验结果显示: 与未融合任何特征相比,DPCNN模型中融合语句特征使实验结果的指标均有提升,表明融合语句特征能取得更好的识别效果。在各种特征组合中,融合POS特征组合得到的准确度和F₁值最高, 分别为98.41%, 98.28%。     

基于词聚类CNN和Bi-LSTM的汉语复句关系识别方法

复句关系识别是对分句间语义关系的甄别,是复句语义分析的关键.由于非充盈态汉语复句存在隐式关系的特点,给语义关系识别造成了困难.因此,为了深度挖掘复句中隐含的语义信息实现正确的关系分类,该文提出了一种基于词聚类的CNN与Bi-LSTM相结合的网络结构BCCNN.其中,通过使用词聚类算法对单词向量建模提取单词间的语义相似特征,并在此基础上使用CNN对复句进行深度建模以获得复句的局部特征.另外,该文将CNN中的池化层替换为Bi-LSTM网络层,在减少池化操作所带来语义信息丢失的同时又得到了全局的长距离语义依赖特征.与其他基于汉语复句语料库(CCCS)和清华汉语树库(TCT)的实验结果对比,论文的方法达到了较好的识别效果,其准确率分别达到了92.4％和90.7％.     

基于规则的有标复句关系的自动识别

汉语复句的语义表达复杂,复句关系分类问题作为汉语篇章研究与应用的重要内容,一直是自然语言处理领域关注的热点.文中总结与挖掘出复句类别自动识别的十几类字面、句法特征,将特征形式化为规则,用关系词触发规则的机制,对有标复句进行十二类关系类别的识别.实验结果表明该方法取得了较高的准确率,优于现有的方法.     

结合注意力机制与图卷积网络的汉语复句关系识别

复句的关系识别是为了区分句子语义关系的类别,是自然语言处理(NLP)中必不可少的基础研究任务。现有研究无法使机器在表层判别缺少显式句间连接词句子的语义关系类型。该文将Attention机制与图卷积神经网络(GCN)相结合应用到汉语复句语义关系识别中,通过BERT预训练模型获取单句词向量,输入到Bi-LSTM获取句子位置表示,经Attention机制得到各位置间权重构建图网络以捕获句子间的语义信息,通过图卷积抽取深层的关联信息。该文的方法对缺少显式句间连接词句子的关系识别达到了较好的识别效果,为进一步研究计算机自动分析、识别处理复句的基本方法奠定基础。实验结果表明,在汉语复句语料库(CCCS)和汉语篇章树库(CDTB)数据集上,与先前最好的模型相比,其准确率分别为77.3%和75.7%,提升约1.6%,宏平均F₁值分别为76.2%和74.4%,提升约2.1%,说明了该文方法的有效性。     

中文非投射语义依存现象分析研究

汉语是一种语序灵活的语言,句子变式很多,基于传统依存树的投射现象还不能很好解决某些句式的语义理解问题。文章以10000个句子的汉语语义依存图库为基础,验证并明确了汉语非投射现象的客观存在性,考察了汉语句子中存在的非投射现象,并从语言学和句子深层语义理解的角度对非投射现象进行了归纳和解释。文章总结了7类出现非投射现象的情况,包括小句宾语句、比较句、主谓谓语句、紧缩复句、代词、动补谓语句以及注释短语或复句。这对于自动语义依存标注有重要的指导作用。     

基于汉语复句的语义相关度计算及类别的标识

语义相关度计算作为中文信息处理领域中的一项关键技术,在信息检索、语义消岐、文本分类中起着重要的作用。利用汉语复句的句法理论和关系标记搭配理论,以汉语复句语料库以及搜索引擎获取的复句为语料,提出了一种基于汉语复句的语义相关度计算方法——SRCCS。本方法不仅能够计算词语的相关度,而且能够表明相关的性质与类别。与通过短文计算相关度的方法相比,本方法选取的计算对象范围更小,因而结果更准确,计算复杂度更低。在同一测试集上与搜索引擎方法的对比分析证明了基于汉语复句的语义相关度计算方法的有效性与优越性。     

汉语复句信息处理研究二十年

加强汉语复句信息处理研究对中文信息处理具有重要意义。该文介绍了汉语复句信息工程的概况,将复句知识建模、关系标记识别、非分句识别、复句句法语义关系判定、复句知识库建设等成果条理化,结合已有成果的研究视角、方法及关注焦点来分析复句信息处理的研究现状,并对其发展趋势进行了展望。     

复句关系词规则生成系统中的冲突检测与处理

复句中的关系词对研究复句中各分句的语义关系有着重要意义,在基于规则的关系词自动识别中需要大量的规则,并且规则库是动态变化和不断完善的,向规则库中入库规则时会出现规则冲突和入库错误的情况,该文探讨如何在入库时识别产生冲突的规则,并对规则进行相关的处理。对复句的普通规则、连用词规则、普通句式规则、连用句式规则四类规则进行了形式化的表示与存储,在此基础上设计了关系词检测、约束类型检测、约束条件检测、结论检测的检测流程。提出了两种冲突处理方式——优先级方式和有向无环图方式,对两种方法进行了比较。利用该检测方法和有向无环图的处理方式,入库了千余条规则。实验表明,利用该方法冲突规则的检测和处理正确率达到100%。     

基于BERT-FHAN模型融合语句特征的汉语复句关系自动识别

复句关系是指复句分句之间的逻辑语义关系, 复句关系识别是对分句间语义关系的甄别, 是自然语言处理中的难点问题. 本文以有标复句为研究对象, 提出了一种BERT-FHAN模型, 该模型利用BERT模型获取词向量, 在HAN模型中融入关系词本体知识以及词性、句法依存关系、语义依存关系特征. 通过实验对提出的模型进行验证, BERT-FHAN模型取得的最高宏平均F1值和准确率分别为95.47%与96.97%, 表明了本文方法的有效性.     

多重复句关系标记搭配的求解模型研究

关系词是多重复句的连接成分,其功能是关联分句且标志分句间的语义关系,它对多重复句的研究具有重要意义。但是,在研究基于规则的现代汉语复句关系词的自动标识过程中,发现多重复句内初次识别出的关系标记,较多是伪关系词。这就需要判定其是否是真正的关系词,而判定的基础是确定关系标记之间的搭配关系,这是一个难点。为解决该问题,本文提出了两个算法:(1)利用解空间树得到关系标记所有的搭配集合;(2)对解空间树进行剪枝,去掉无用搭配集。实验测试可知:这两个算法不仅通用性强,而且判定正确率达到98.9%,剩下的1.1%还可以得到近似解,这表明本文提出的算法在处理多重复句问题上具有较好的可行性。     

基于复杂网络理论的汉语复句关系词搭配网的统计特征研究

汉语复句关系词是汉语复句在语表形式上的标记,是复句中标识关系的重要构件,在现代汉语复句研究领域起着关键作用。汉语复句关系词的搭配是指在汉语语篇中两个或两个以上的复句关系词形成的句法共现形式,它不仅影响着分句的语义,而且影响着复句层次关系的划分。该文利用复杂网络的理论,基于已获取的470个复句关系词构建了一个“现代汉语复句关系词搭配网络”。通过对该网络中的平均路径长度、聚集系数和度分布等特征的统计,用来发现汉语复句关系词之间的搭配能力和搭配强度,这些结果能够帮助复句层次关系和复句逻辑语义的自动识别。     

基于VML的复句关系层次树的可视化研究*

在现代汉语复句教学和研究中,为了分析复句的逻辑语义关系,经常需要绘制复句关系层次结构图。传统的做法是利用手工方式绘制,以图片的形式存储,但这种方式具有存储容量大、绘制工作量大的缺点。采用VML技术,在标注复句的基础上,研究了复句关系层次树的自动生成方法以及复句关系层次树在网页中的可视化。通过对不同类型复句进行试验,结果表明各种类型的复句均能准确显示。这就表明该可视化方法能够有效地应用到复句信息工程的研究中。