关于扩充转移网络的研究

随着因特网的普及,计算机整体性能已经大幅提高,信息处理量也出现爆炸式增长,在这种情况下,要求计算机对我们的母语（自然语言）理解日益迫切。自然语言理解的主流技术一直是句法--语义分析。本文研究了扩充转移网络的描述语言的语法,给出了扩充转移网络的分析算法,并通过实例解析了这种算法的特点。     

统计句法分析建模中基于信息论的特征类型分析

统计句法分析利用概率评价模型评价每棵选句法树存在的可能性,选择概率值最高的候选句法树作为最终的句法分析结果。因此,统计句法分析的核心是一个概率评价模型,而各种概率评价模型的本质区别主要在于它们分别是根据上下文中的哪些特征来赋予句法树概率的。在统计句法分析研究领域,虽然已经提出了大量的概率评价模型,然而,不同的模型用得到了不同类型的特征,如何评价这些特征类型对于句法分析的作用呢？针对以上的问题,本研究为统计句法分析提出了一种特征类型的分析模型,该模型可以从信息论的角度量化地分析不同类型的上下文特征对于句法结构的预测作用。其基本思想是利用信息论中熵与条件熵的度量来显示一个特征类型是否抓住了预测句法结构的主要信息。如果加入某个特征类型之后当前句法结构的不确定性（熵）明显下降,则认为该特征类型抓住了上下文中影响句法结构的某些主要信息。特征类型分析的信息论模型利用预测信息量、预测信息增益、预测信息关联度以及预测信息总量四种度量从不同的仙量化地分析各种特征类型及特征类型组合对于当前目标的预测作用。实验以Penn TreeBank为训练集,将上下文中不同的特征类型对于句法分析规则的预测作用进行了系统的量化分析,得出了一系列有关不同特征类型及特征类型组合对句法结构的预测作用的结论。     

汉语多重关系复句的关系层次分析

汉语多重关系复句的句法分析问题主要由复句中的关系分析和层次分析两部分组成.将多重关系复句中的层次分析作为研究对象.它是针对多种逻辑或并列关系,按照一定层次组成复杂主从关系复句而进行的关系层次分析过程.为了有效地形式化地表示多重关系复句的层次结构,提出了关系层次树的概念,并以此为基础构造文法,采用部分数据驱动的确定性移进-归约算法实现多重关系复句的关系层次分析.通过开放测试对计算机实现的多重关系复句句法分析器进行考察,93.56%的正确率使所提出的分析方法的有效性和正确性得到了充分的验证.     

基于合一的链接文法

以词汇主义形式语法为基础,建立了链接文法与合一理论相结合的句法分析新方法.在封闭测试中,基于合一的链接文法句法分析精确率和召回率相比传统链接文法分别提高了9.6%和14.1%.实验表明方法具有一定独创性和高效性.     

评价对象抽取及其倾向性分析

情感分析近年来已经成为自然语言处理领域的热点问题,该文对情感分析中的两项关键技术——评价对象抽取和倾向性判断进行了深入研究。在评价对象抽取阶段,首先使用句法分析结果获取候选评价对象,继而结合基于网络挖掘的PMI算法和名词剪枝算法对候选评价对象进行筛选。在倾向性判断阶段,通过分析情感句句型,归纳相应的分析规则,使用无指导的方法完成评价对象在情感句中的倾向性判断。该系统参加了COAE2008任务三的评测,取得了较好成绩。     

维吾尔语KP短语的句法分析研究

维吾尔语句法分析是维吾尔文信息处理领域一个重要的基础性课题,同时也是一个公认的难题,在机器翻译、文本     

基于浅层句法分析的中文语义角色标注研究

语义角色标注是获取语义信息的一种重要手段。许多现有的语义角色标注都是在完全句法分析的基础上进行的,但由于现阶段中文完全句法分析器性能比较低,基于自动完全句法分析的中文语义角色标注效果并不理想。因此该文将中文语义角色标注建立在了浅层句法分析的基础上。在句法分析阶段,利用构词法获得词语的“伪中心语素”特征,有效缓解了词语级别的数据稀疏问题,从而提高了句法分析的性能,F值达到了0.93。在角色标注阶段,利用构词法获得了目标动词的语素特征,细粒度地描述了动词本身的结构,从而为角色标注提供了更多的信息。此外,该文还提出了句子的“粗框架”特征,有效模拟了基于完全句法分析的角色标注中的子类框架信息。该文所实现的角色标注系统的F值达到了0.74,比前人的工作(0.71)有较为显著的提升,从而证明了该文的方法是有效的。     

基于句法分析与依存分析的评价对象抽取

随着互联网的不断普及,针对各种产品的评论也不断增多,这些评论中所包含的丰富信息,对制造商和消费者都极具分析价值.只有正确分析评价对象,意见挖掘的结果才会准确可信.在总结前人成果的基础上,针对网络上的客户评论,提出了一种新的评价对象抽取方法.该方法是基于ICTParser的句法分析与IR的依存关系分析的联合,采用似然值检...     

基于最大熵的汉语短语结构识别方法

为提高计算机对汉语信息的处理能力,更好地进行浅层句法分析,提出一种基于最大熵的汉语短语结构识别方法.利用词语之间的互信息知识对句子的短语结构边界进行预测,应用最大熵模型建立原子模板与复合模板,选择有效的特征构成特征集,实现对句子短语结构的识别.实例证明,基于互信息的最大熵模型能取得较好的精确率和召回率.     

层级分类概率句法分析

对已有的句法分析中引入知识的方法进行了归纳分析,认为多种句法分析方法都可被看作是基于特征标记的分类,然后分析了其中的欠分类和过分类问题.在此基础上,提出一种层级分类短语结构文法和一种层级分类概率句法分析方法(hierarchically classified probabilistic context-free grammar),并设计了一种通过对实例进行聚类来消除句法规则的分类歧义方法.还进一步将层级分类扩展到概率上下文相关句法分析方法,利用上下文相关性的层级分类来解决引入上下文相关时的数据稀疏性问题.通过上述一系列方法有效地克服了过分类与前分类之间的矛盾.