基于关键句分析的微博情感倾向性研究

针对微博的情感倾向分析,提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(Sentiment Orientation Analysis Based on Key Sentence Analysis),实现了从句子级到文档级的情感分析。首先,利用关键句抽取算法得到微博关键句,关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这3类属性;之后,结合依存句法分析提出了影响情感倾向的7种词性搭配,以及针对这7种搭配,给出了6种情感计算规则,计算关键句的情感倾向值;最后,以关键句得分为权重,对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向。实现结果表明,基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析,比同类算法的准确率高出了10.55%,提高了情感分析的准确率,具有高效性。     

借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库

由于对越南语的研究工作相对较少,因此还没有建立规模相对较大的依存树库。相对于已经拥有了形态丰富、语料成熟的汉语,越南语的依存句法分析要困难得多,所以该文提出了一种借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库的方法。首先对汉语-越南语句子对进行词对齐处理,然后对汉语句子进行依存句法分析。最后结合越南语本身的语言特点和有关的语法规则将汉语的依存关系通过汉-越双语词对齐关系映射到越南语句子中,从而生成越南语的依存树库。实验表明,该方法简化了人工收集和标注越南语依存树库的过程,节省了人力和构建树库的时间。实验结果表明,该方法相比采用机器学习的方法准确率明显提高。     

汉语概念复合块的自动分析

为解决句法分析任务中的块边界识别和块内结构分析问题,该文基于概念复合块描述体系进行了块分析探索。通过概念复合块与以往的基本块和功能块描述体系的对比分析,深入挖掘了概念复合块自动分析的主要难点所在,提出了一种基于“移进-归约”模型的汉语概念复合块自动分析方法。在从清华句法树库TCT中自动提取的概念复合块标注库上,多层次、多角度对概念复合块自动分析性能进行了纵向与横向评估,初步实验结果证明了该分析方法对简单概念复合块分析的有效性,为后续进行更复杂的概念复合块的句法语义分析研究打下了很好的基础。     

基于最大熵模型的汉语依存分析

采用最大熵模型实现中文依存语法的分析。用自底而上的方式构建语句的依存关系树，构建过程每一步在向左连接、向右连接以及不连接3种动作选取其一。用最大熵原理判断每个动作的概率，得到依存树中各边的概率，然后找出具有最大概率的依存关系树。实验结果表明，该模型具有较好的分析精度。目前，该模型已被应用于基于自然语言的信息检索项目中。     

一个基于GLR算法的英汉机器翻译浅层句法分析器

浅层句法分析是指短语级的自然语言句法分析。在研制MatLink英汉机器翻译系统的过程中,提出了扩充的CFG文法用于描述英语短语句法,并改进了GLR算法,设计实现了用于英汉翻译的英语浅层句法分析器。该分析器采用多出口的分析表结构,引入符号映射函数实现短语边界的自动识别,用孩子兄弟树描述短语的句法结构,并通过短语转换模式实现源语言向目标语言的短语级转换。最后,通过对一个实例句子的分析阐述了该浅层句法分析器的设计思想和工作过程。     

并列结构在依存句法分析中的应用

本文利用中文专利语料库,对中文专利文献中的并列结构进行了分析,主要分析了中文专利文献中并列结构的依存特征。根据中文专利文献中并列结构的依存特征,总结出并列结构依存处理规则,并根据并列结构依存处理规则对中文专利文献的依存分析结果进行了规则后处理,规则处理后提高了识别的准确率。     

基于句法分析的商品情感倾向性分析

随着互联网门户网站的崛起,以及人们在选购商品时对于互联网的依赖,人们往往会在选购商品前在网络上查找商品的评价信息。但是面对海量的评论信息,感觉无从下手,需要一种能够自动识别评价语句情感倾向性的方法。针对这种情况,陈豪,刘功申等人选定酒店、笔记本电脑、书籍这3种商品,根据商品的特殊性,提出一种基于句法分析的商品情感倾向性分析算法,这种算法的创新之处在于利用句法分析的方法获得评价对象集,并且对评价对象进行权值的分配,再利用依赖关系找到并且处理从句,以及隐含的评价对象,最后得出整句评价语句的正负面评价结果。     

简述句法与语义分析及其关系

语言的产生是为了传递信息,使人类能够更好地交流,因此能够正确地理解语言所要表达的意思,准确地接收语言所要传递的信息,从而达到交际的效果也是语言理解的最终目的.句子是语言意义表达的基本单位,是篇章分析的基础,因此句子理解在语言理解研究中有重要的地位.人们在对句子进行处理时,一般要进行基本的句法分析和语义分析,以构建出句子的结构和意思.本文主要讨论了句法分析和语义分析在句子处理中的运用,并且以模块论和互动论的争论为基础简述了在句子理解中句法分析和语义分析之间的关系.     

基于GLR算法的新型概率句法分析器

为了提高句法分析器的分歧能力和分析准确率,结合上下文无关概率模型PCFG和头驱动概率模型HDSM各自的优点,提出了一种新型的概率模型PCFG_HDSM,并基于GLR算法,实现了一个新型的汉语句法分析器。在词性标注阶段,通过对助词的详细标注使部分歧义在规则阶段就被去除掉,提高了系统消歧的能力。经过开放测试,准确率和回归率分别达到82.8%、74.7%,与其他分析器分析结果比较有了较大提高,证明新模型PCFG_HDSM确实提高了分析器的分歧能力。     

基于最大熵模型的汉语问句语义组块分析

问句分析是问答系统的关键,为降低问句完整语法分析的复杂度,该文应用浅层句法分析理论,采用问句语义组块方式来分析问句。以“知网”知识库为基础,提取和定义了表达汉语问句的6种语义块,定义了语义组块最大熵模型的特征表示,通过最大熵原理实现了语义组块特征抽取和特征选取学习算法,并以模型为基础实现了真实问句的语义块的标注,从而为在语义层面上理解汉语问句奠定了基础。实验结果说明最大熵模型应用于汉语问句语义组块分析具有较好的效果。