由粗到精的哈萨克语短语结构句法分析研究

该文针对哈萨克语短语结构句法分两个阶段采用由粗到精的方法进行哈萨克语句法分析研究。第一阶段使用粗略的句法分析器生成20个最佳候选树;第二阶段采用感知机的方法训练,提取特征信息,并对第一阶段生成的20个最佳候选树进行重排序,最终解析结果是第一阶段产生的候选树的结果和重排序结果按照比例选取。该方法在两个阶段不仅可以获取到句子的结构信息,还可以提取到详细的特征信息,可以最大限度地对句子进行解析,获得了较好的句子解析结果,其句法分析正确率为71.4%。     

结合短语结构句法的语义角色标注

该文提出一种结合短语结构句法的语义角色标注方法。结合短语结构句法对句子进行剪枝、子句抽取处理,然后,对处理过的句子进行语义角色分析并还原。最后,结合短语树对还原后的论元边界进行修正。其中,剪枝包括并列结构、插入语的剪枝,子句抽取针对不同形式的子句有不同的处理方式。边界修正主要是针对某些类型论元进行修正。该文分别在CoNLL2004与CoNLL2005评测语料中做了实验,在CoNLL2005 Shared Task的test_wsj数据集上F值为88.25%,在CoNLL2004 Shared Task的test数据集上F值为85.66%。实验结果表明,引入短语结构句法能有效地提升语义角色的识别效果。     

基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型

在基于神经网络的依存句法分析中,对分析栈和决策层信息的表示和利用依然有值得深入研究的空间。针对分析栈的表示,已有工作并没有对单棵依存子树独立编码的表示,导致无法利用各个依存子树的局部特征;也没有对生成的依存弧序列进行编码,导致无法利用依存弧的全局信息。针对决策层的表示,已有工作利用MLP预测转移动作,该结构无法利用历史决策动作的信息。对此,该文提出基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型,基于依存子树和历史生成的依存弧表示分析栈,利用TreeLSTM网络编码依存子树信息,利用LSTM网络编码历史生成的依存弧序列,以更好地表示分析栈的局部信息和全局信息。进一步提出基于LSTM网络的结构预测转移动作序列,引入历史决策动作信息作为特征辅助当前决策。该文以汉语为具体研究对象,在CTB5汉语依存分析数据上验证所提出的多特征融合编码的神经网络模型。实验结果显示,汉语依存句法分析性能得到改进,在目前公布的基于转移的分析系统中取得最好成绩,在UAS和LAS评价指标上分别达到87.8%和86.8%的精度,表明所提出的对依存子树局部特征及历史依存弧信息和历史决策动作信息的编码方法,在改进依存分析模型性能方面的有效性。     

基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法

针对困扰词义消歧技术发展的知识匮乏问题,提出一种基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法.该方法充分利用依存句法分析技术的优势,首先对大规模语料进行依存句法分析,统计其中的依存元组信息构建依存知识库;然后对歧义词所在的句子进行依存句法分析,获得歧义词的依存约束集合;并根据WordNet 获得歧义词各个词义的各类词义代表词;最后,根据依存知识库,综合考虑词义代表词在依存约束集合中的依存适配度,选择正确的词义.该方法在SemEval 2007 的Task#7 粗粒度词义消歧任务上取得了74.53%的消歧正确率;在不使用任何人工标注语料的无监督和基于知识库的同类方法中,取得了最佳的消歧效果.     

基于联合方法的中文语义角色标注

目前基于机器学习的中文语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)方法大致可以分为两类:基于深层句法分析的方法和基于浅层句法分析的方法.由于基于这两种方法的SRL系统在性能和健壮性上各有优缺点,本文试图联合基于这两种方法的SRL系统的输出,通过一些全局特征训练出联合模型,对候选角色进行过滤,然后解决不满足句子论元结构限制的冲突角色得到最终标注结果,来提高标注的性能.在Chinese PropBank 1.0语料集上,联合模型的F值达到了78.41％,在基于深层句法分析的SRL的F值67.34％和基于浅层句法分析的SRL的F值71.67％基础上有了显著的提高,从而证明我们的联合方法是非常有效的.     

融合依存信息的关系导向型实体关系抽取方法

中文实体关系抽取多以字符序列处理文本,存在字符语义表征不足、长字符序列语义遗忘等问题,制约了远距离实体的召回率,为此提出了一种融合依存句法信息的关系导向型抽取方法。输入层以字符序列和基于同义词表示的词序列为输入;编码端用长短时记忆网络(LSTM)进行文本编码,并加入全局依存信息,用于产生关系门的表示;解码端加入依存类型信息,并在关系门的作用下,用双向长短时记忆网络(BiLSTM)解码得到实体关系三元组。该方法在SanWen、FinRE、DuIE、IPRE中文数据集上的F₁值分别较基线方法提高5.84%、2.11%、2.69%和0.39%。消融实验表明,提出的全局依存信息和依存类型信息表示方法均可提升抽取性能,对长句和远距离实体的抽取性能也稳定地优于基线方法。     

统一框架的混合依存句法分析

监督统计句法分析器的性能很大程度依赖于昂贵而有限的人工标注数据。为充分利用现有标注树库而不需额外设计句法分析器,该文提出了一种混合句法处理管线。该管线以基于最大生成树算法和线性链式条件随机场的句法分析器为基本框架,融合使用不同树库进行混合训练,综合利用不同树库对应的基线分析器解析的依存骨架,提取交叉信息,并在基本框架上构建了综合句法分析器。实验结果表明,该方法可以有效地提升单一树库的句法分析器的分析精度。     

文档检索中句法信息的有效利用研究

利用词项依存关系来改进词袋模型,一直是文本检索中一个热门话题。已有的定义词项依存的方法中,有两类主要的方法一类是词汇层次的依存关系,利用统计近邻信息来定义词项依存关系,另一类是句法层次的依存关系,由句法结构来定义词项依存关系。虽然已有的研究表明,相对于词袋模型,利用词项依存关系能够显著地提高检索性能,但这两类词项依存关系却缺乏系统的比较在利用词项依存关系来改进文档和查询的表达上,如何有效地利用句法信息,哪些句法信息对文本检索比较有效,依然是个有待研究的问题。为此,在文档表达上,比较了利用近邻信息和句法信息定义的词项依存关系的性能;在查询表达上,对利用不同层次的句法信息所定义的词项依存关系的性能进行了比较。为了系统地比较这些词项依存关系对检索性能的影响,在语言模型基础上,以平滑为思路,提出了一个能方便融入这两类词项依存关系的检索模型。在TREC语料上的实验表明,对于文档表达来说,句法关系较统计近邻关系没有明显的差别。在查询表达上,基于名词/专有词短语的部分句法信息较其他的句法信息更加有效。     

一种基于优先关系的LSD分析算法

句法分析是机器翻译中的一个重要环节,首先介绍了基于LSD方法进行句法分析的基金概念,然后提出了一种苦于优先关系的确定性LSD算法,主要讨论了基于名法结构信息优先关系和基于词谍统计优先关系的句法结构歧义消解策略,并给出了具体实现方法和复杂性分析,实验结果表明,该方法在保持确定性算法分析效率的前提下,提高了分析结果的正确率和规则应用的召回率。     

面向机器翻译系统句法分析器的研究与实现

自然语言句法分析是机器翻译不可缺少的前期处理过程，中总结了几代机器翻译系统中句法分析的经验，在最新研制的英汉双向机器翻译系统MTS2000中设计并实现了一个模块化的统计与规则相结合的句法分析模型。整个句法分析采用综合的策略，分别使用了隐马尔可夫方法、统计决策树方法，基于历史的句法分析等多种方法，并注意语义知识在句法分析中的应用。实验结果表明，模块化的句法分析器的设计方法，不仅是对英语句法分析还是对汉语句法分析都是一种可取的方法。