基于字的分布表征的汉语基本块识别

汉语的基本块识别是汉语句法语义自动分析中的重要任务之一。传统的方法大多数直接将汉语基本块识别任务转化成词层面的一个序列标注问题,采用CRF模型来处理。虽然,在许多评测中得到最好的结果,但基于词为标注单位,在实用中受限于自动分词系统以及汉语词特征的稀疏性。为此,该文给出了一种以字为标注单位,以字为原始输入层,来构建汉语的基本块识别的深层神经网络模型,并通过无监督方法,学习到字的C&W和word2vec两种分布表征,将其作为深层神经网络模型的字的表示层的初始输入参数来强化模型参数的训练。实验结果表明,使用五层神经网络模型,以[-3,3]窗口的字的word2vec分布表征,其准确率、召回率和F值分别达到80.74%,73.80%和77.12%,这比基于字的CRF高出约5%。这表明深层神经网络模型在汉语的基本块识别中是有作用的。     

基于词分布表征的汉语框架排歧研究

框架排歧目的在于根据句子中目标词的上下文环境,从现有的框架库中为该目标词自动标注一个合适的框架.将框架排歧任务看作分类问题,首次将词的低维分布表征信息作为模型特征引入到汉语框架排歧研究中,来探讨仅从词特征出发,不同的特征表示对框架排歧模型的影响.实验选取了88个词元中2 077条例句为数据集,并将目标词周围的词分布表征信息加入到最大熵算法中进行建模.实验结果表明,使用词分布表征信息的框架排歧模型可以达到58.11%的精度,该结果与传统的仅使用词特征时(47.47%)的结果相比有大幅度提高.这说明词分布表征对汉语框架排歧任务是有重要作用的.