基于规则的评价搭配抽取方法

分析商品评论中评价对象和评价短语的词性和句法关系,提出一种使用规则模板进行评价搭配抽取的方法。通过词性、依存句法分析及语义依存分析结果,设计核心搭配抽取规则。引入COO算法及改进的ATT链算法,根据核心评价对象与短语的词性进一步制定识别完整评价对象与短语的规则模板,抽取评价信息。中文商品评论数据集上的实验结果表明,与最近距离方法、SBV极性传递方法和基于核心句的方法相比,该方法的F1值分别提升了43.98%、36.30%和24.83%。     

基于空间句法的历史建筑布局形态分析——以华南理工大学北校区为例

在飞速发展的城市更新过程中常常伴随着城市文化特色的缺失,而历史文化建筑俨然成了城市文化精神沙漠里的一片绿洲。华南理工大学北校区校园中完整保留下来一批20世纪30年代建造的优秀历史建筑。对于这批历史建筑,前人在其建筑单体的价值评定和保护上已有非常充分的研究,而对历史建筑围合形成的外部空间环境研究则较少。利用Depthmap空间句法分析软件,从历史建筑布局形态的空间结构、视线分析、可达性分析等方面做量化分析,并结合对部分重要历史建筑景观空间体验分析,提出对校园中心区历史建筑外部空间形态的解读和对历史建筑文脉的保护看法。     

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。     

结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取

隐式方面提取对于提升细粒度情感分析的准确性具有重要意义,然而现有隐式方面提取技术在处理大规模数据时泛化能力不强。为此,提出结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取模型。首先利用预训练语言模型BERT生成文本的初始表征,然后传递给依存句法引导的自注意力层再次处理,再将两次处理的结果经交互注意力机制进一步提取特征,最终用分类器判断句子所属的隐式方面类别。与基线BERT及其他深度神经网络模型对比,所提模型在增强的SemEval隐式方面数据集上取得了更高的F₁与AUC值,证明了模型的有效性。     

低频词的中文词性标注研究

利用最大熵模型深入探讨了中文词性标注问题.针对低频词的性能差问题,在原有常用特征的基础上,提出了新颖的低频词特征,实验表明,低频词特征的添加能大幅度地提高低频词在测试集的标注准确率,在宾州树库2.0上的实验显示,其准确率从82.93提高到了87.54.在传统的基于句子的词性标注基础上,提出了基于篇章的词性标注,取得了不错的结果.最后,分析了词性标注结果对句法分析性能的影响,在宾州树库2.O上的实验显示,低频词特征和基于篇章的策略使得整个的词性标注准确率和句法分析F1值分别提高了0.60和O.97,说明了词性标注中低频词处理的重要性.     

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.     

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。     

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。     

基于本体和句法分析的领域分词的实现

针对基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法所存在的缺陷,提出基于本体和句法分析的某领域分词方法,通过建立体裁本体进行句法分析,从智能化的角度进行查词,避免了传统方法不考虑上下文信息导致的语义丢失等情况。实验结果证明,该方法可以较大地提高分词的精度。     

汉语句法分析研究综述

句法分析是自然语言处理的基本问题,掌握句法分析的研究方法和研究现状是进一步深入研究的基础。首先介绍短语结构语法和依存语法的特点,对比基于规则、统计和组块的句法分析方法,并对汉语句法分析的现状和原因进行研究,最后指出汉语句法分析应采用多方法、多特征或多知识源相结合才能高效地进行分析。