基于语义角色标注的新闻领域复述句识别方法

复述(Paraphrase)句的识别可看作文本蕴含(Text Entailment)识别的一个子问题,传统的解决方法是通过词频或句法上的相似度来判断。即使用相同的文字书写的句子其含义也可能差别很大,而相同句法结构也不能保证意义一致。该文根据新闻语料的特点,提出了一种通过引入深层的语义角色标注来帮助识别新闻领域复述句的方法。该方法通过在语义角色这种结构化的含义表达形式中提取的特征来弥补传统方法的不足 先识别待判断的两个句子中所有谓词的语义角色,然后计算两个句子间对应语义角色的相似度,最后结合传统的句子相似度计算方法来进行相似性计算。实验证明,该文提出的方法能有效地提高复述语句的识别效果。     

基于语义与情感的句子相似度计算方法

针对汉语语句表意灵活复杂多变的特点,提出一种基于语义与情感的句子相似度计算方法,从表意层面计算句子相似度。该方法使用哈工大LTP平台对句子进行预处理,提取词语、词性、句法依存标记与语义角色标记,将语义角色标注结果作为句中语义独立成分赋予相似度权重系数,综合句法依存关系与词法关系计算两句相同标签语义独立成分相似度得到部分相似度,加权计算部分相似度得到句子整体相似度。另外,考虑到情感与句式因子,在整体相似度的基础上对满足条件的两句计算情感减益与句式减益。实验结果表明,该方法能有效提取出句子语义独立成分,从语义层面上计算句子相似度,解决了信息遗漏与句子组成成分不一致的问题,提高了句子相似度计算的准确率与鲁棒性。     

基于本体和依存句法的词汇语义关系标注及评价方法研究

为弥补传统的语义标注方法在词语或句子成分之间关系描述方面的不足,该文提出了一种基于本体和依存句法的非结构化文本语义关系标注算法。算法以句子为单位,综合POS(Part of Speech)、语义辞典、语言学特征等因素对句子中词汇的语义关系进行识别,利用词语间的依存关系对词语进行语义组合,从而实现词汇语义关系标注。结合语义标注过程中的语义匹配度、语义丰富度等特征,设计了评价算法,用以衡量标注结果的正确性。实验结果表明,该标注算法能获得较高的准确率,在大规模语料下效果尤为显著。     

基于语义依存的中文本体非分类关系抽取方法

为了解决中文本体非分类关系抽取问题,提出了基于语义依存分析的非分类关系抽取方法.利用语义角色标注和依存语法分析思想,分析得到了文本句子的语义依存结构,提取其中具有语义依存关系的动词框架,通过计算语义相似度,发现了动词框架中概念间的非分类关系和关系名称.实验结果表明该方法能够有效地实现非分类关系的抽取和关系的语义标注.     

基于框架语义分析的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的;在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.     

基于北京大学中文网库的语义角色分类

语义角色标注的研究方法中使用最频繁的一类是基于特征工程,将任务转化成分类问题使用机器学习的方法来解决,几乎所有的有指导语义角色标注采用的标注语料都是宾州大学命题库标注体系。近年来,北京大学开发出一套新的标注语料—北京大学中文网库,该文的目的在于测试这类研究方法在新语料的效果,验证之前所使用的特征是否对标注语料具有依赖性。通过实验发现前人方法中的一些不足,尤其个别特征在北大网库上作用更关键。     

基于FrameNet的汉语语义框架网络自动构造

语义知识库是自然语言处理的基础性工程,但现阶段语义知识库的构建,大部分工作基于人工.基于英语框架网络FrameNet,采用FrameNet的现有框架库作为汉语框架网络的框架库,通过FrameNet中现有标注英文例句训练一语义角色标注器,利用英汉双语平行语料,对英文语料进行语义角色标注并将其映射到中文句子上,从标注好的汉语句子中提取汉语词元和例句填充汉语框架,构建汉语词汇库和例句库,从而实现汉语语义框架网络的自动构造.     

数据库元数据的自动语义标注

语义异构是异构数据库信息集成中要解决的关键问题.为了使关系数据库的表和字段具有语义信息,将数据库元数据自动标注成语义元数据成为研究的热点.基于概念名和概念结构的语义相似度计算,提出了一种数据库元数据自动语义标注方法.首先从关系数据库的元数据中提取隐含的语义信息,并据此创建领域本体,然后通过计算元数据与本体实体间的语义相似度对提取的元数据进行自动语义标注,提出的相似度算法综合考虑了概念名称和结构的相似性,并采取了必要的优化措施进行改进.经实验测试证明,该方法具有较高的标注正确率,是一种行之有效的语义标注方法.     

结合深度特征和信息量的三维模型标注方法

针对三维模型语义检索应用,提出一种三维模型语义自动标注方法,建立三维模型内容特征和语义特征之间的映射关系。首先,利用基于深度信息的特征提取方法计算三维模型形状特征描述符,在单位立方体的六个面上正交投影后获取六幅深度缓存图像,提取图像二维傅立叶变换后的270维低频系数作为三维模型内容特征。其次,针对语义词汇之间相似度计算需要,提出一种语义相似度计算方法,采用本体层次结构的深度、宽度、同义词集密度信息计算词汇信息量,定义语义词汇间的信息量关系,得到语义相似度。再次,利用语义排歧策略消除语义词汇二义性,提高语义词汇相似度计算的准确性。最后,融合三维模型内容特征相似度计算和本体语义相似度计算方法,利用样本库中相似模型包含的词汇概率信息和模型内容相似度值,计算待标注模型的语义描述信息。通过模型标注实验,验证了该方法的准确性。     

基于DTW和改进匈牙利算法的句子语义相似度研究

句子语义相似度的研究在自然语言处理等领域发挥着重要的作用。针对现有汉语句子相似度研究中存在的语义特征难以分析以及语序影响的问题,提出了一种基于DTW和匈牙利算法相结合的语义句子相似度处理模型。模型首先使用Word2vec深度学习模型训练百度新闻语料,得到200维的包含语义特征的词向量词典,并建立词向量空间,根据词向量组成的多维空间曲线,通过计算句子曲线之间相互转换的距离和复杂度来表示句子语义相似度,模型采用了DTW矩阵和改进的匈牙利算法,并对DTW矩阵做最短路径规划。实验结果表明,与现有的夹角余弦相似度等句子相似度计算方法相比,该方法在语序较乱但语义相近的情况下也能得到较为准确的相似度结果值。     

基于Sentence-Rank的图像句子标注

传统的图像语义句子标注是利用句子模板完成对图像内容描述，但其标注句子很难做到符合语言逻辑。针对这一问题，提出基于统计思想从语料库中选出一条最优的句子来描述图像内容，设计以[N]-gram算法为主要思想的Sentence-Rank算法生成标注句子。首先执行机器视觉特征学习，选择标注性能最好的HSV-LBP-HOG融合特征完成图像分类，获得图像标注关键词。然后，利用字符串匹配算法从语料库中列出包含所有标注关键词的句子，并将得到的句子通过Sentence-Rank算法进行价值排序，选取评分最高的句子描述图像。实验结果表明，该方法得到的标注句子具有较低的困惑度，较好地解决了句子的语言逻辑问题。     

传递信息分类的句子间相似性度量

提出了一种计算英文句子间相似度的方法。基于句子所传递的信息——其描述的对象、描述对象的属性和动作,首先将待比较的两个句子进行语块分析,并从中提取以上三个方面的信息;然后通过语义向量的方法,分别计算两个句子在这三个方面的相似度;最后将它们结合起来作为两个句子的整体相似度,并通过训练得到最优的结合参数。实验表明,提出的方法与目前计算句子间相似度的方法相比更加符合人工判断句子间相似度的过程,表现出更高的准确性,达到了较高的性能指标。     

借重于人工知识库的词和义项的向量表示: 以HowNet为例

该文旨在以HowNet为例,探讨在表示学习模型中引入人工知识库的必要性和有效性。目前词向量多是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上无监督训练得到,但这种框架面临两个问题: 一是低频词的词向量质量难以保证;二是多义词的义项向量无法获得。该文提出了融合HowNet和大规模语料库的义原向量学习神经网络模型,并以义原向量为桥梁,自动得到义项向量及完善词向量。初步的实验结果表明该模型能有效提升在词相似度和词义消歧任务上的性能,有助于低频词和多义词的处理。作者指出,借重于人工知识库的神经网络语言模型应该成为今后一段时期自然语言处理的研究重点之一。     

融合语义依存关联对的句子相似度的负面在线评论案例推理

及时有效地处理负面在线评论能提高企业的声誉和维护消费者对企业的信任,而面对大量的负面在线评论,企业很难在短期内及时有效回复.根据在线评论是短文本的特点,运用基于句子相似度的负面在线评论进行案例推理处理.针对负面在线评论句子相似度计算问题,抽取句子中评价对象词和评价词作为关键词,同时考虑评价词的修饰词和句子语义依存关联对.除提出的关键词、修饰词、语义依存分析关联对三个特征外,再融入句子中的公共词、语义等两个特征,提出一种融合公共词、关键词、修饰词、语义、语义依存分析关联对等五个特征的句子相似度计算方法,检索相似负面评论句子的案例.通过实验验证,融入多特征的句子相似度计算优于常见句子相似度计算方法,其准确率为83.3％,有效地检索案例句子集并自动推荐回复方案.     

藏语句子相似度算法的研究

该文提出了一种藏语句子相似度的计算方法,即采用散列单词倒排索引和基于句长相似度粗选的算法,快速从语料库中筛选出候选句子的集合,散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度;再采用基于词形和连续单词序列相似度的多策略精选算法,可以有效衡量两个藏语句子的相似程度。实验结果证明算法是有效的。     

基于Transformer编码器的语义相似度算法研究

语义相似度计算旨在计算文本之间在语义层面的相似程度,是自然语言处理中一项重要的任务。针对现有的计算方法不能充分表示句子的语义特征的问题,提出基于Transformer编码器的语义特征抽取的模型TEAM,利用Transformer模型的上下文语义编码能力充分提取句子内的语义信息,对句子进行深层语义编码。此外,通过引入交互注意力机制,在编码两个句子时利用交互注意力机制提取两个句子之间关联的相似特征,使模型更擅长捕捉句子内部重要的语义信息,提高了模型对语义的理解和泛化能力。实验结果表明,该模型在英文和中文的语义相似度计算任务上能够提高结果的准确性,较已有方法表现出更好的效果。     

面向深层语义表示的否定义表达规律探析

否定义是深层语义表示中的一个重要组成部分。该文基于语料库的方法对现代汉语中的否定表达形式及其使用规律进行深入分析。首先,系统地收集否定表达形式,将之分为显性否定词、隐性否定词、否定结构三类,并讨论否定表达形式的非否定用法。其次,对否定表达形式的使用规律进行归纳与总结,涉及单动核结构、情态成分、述补结构、动词性并列结构、连谓结构、兼语结构等,重点分析多动核结构中否定对命题义的影响,并总结在深层语义标注框架下否定义的标注规则。最后,基于多领域句法树库考察否定表达形式的领域分布差异。     

基于构式语块的句子相似度计算

针对当前主要的汉语句子相似度计算方法存在的问题,通过对大量的中文语句进行构式语义分析,提取构式语块特征,构建构式义特征库,并提出了一种基于构式语块的中文句子相似度计算方法.该方法最大化语块粒度,缩小语义理解间隙.在计算时,首先,通过自上而下语块分析方法,利用HMM学习算法,对复杂多样的汉语句子进行构式语块识别;然后,采用自底向上的计算方式,获取得到构式块间的相似度;最后,计算得出句子间的相似度量值.对比句子相似度实验结果表明,论文提出的计算方法优于其他算法.     

语义角色映射为句法成分的词汇语义制约规律及特点

该文以联接理论、事件结构理论为指导,进行词汇语义类、语义角色、句法成分对应关系的研究。选择人教社中小学语文课文语料,标注语义角色、句法成分及中心词的词汇语义类。在标注语料库的基础上,统计分析了词汇语义类与语义角色的对应关系,重点分析各语义类语义角色映射为句法成分的规律,并进一步总结了各词汇语义类的语义角色与句法成分的对应的特点。尽管词汇语义类、语义角色、句法成分之间存在错综复杂的关系,但还是有规律的,可以为计算机句法分析提供一些依据。