基于多层协同纠错的中文层次句法分析

层次句法分析是一种简单快速的完全句法分析方法,该方法将句法分析分解为词性标注、组块分析和构建句法树三个阶段。该文将其中的组块分析细分为基本块分析和复杂块分析,利用条件随机域模型代替最大熵模型进行序列化标注。由于层次句分析中错误累积问题尤为严重,该文提出了一种简单可行的错误预判及协同纠错算法,跟踪本层预判的错误标注结果进入下一层,利用两层预测分数相结合的方式协同纠错。实验结果表明,加入纠错方法后,层次句法分析在保证解析速度的同时,获得了与主流中文句法分析器相当的解析精度。     

基于电子商务用户行为的同义词识别

该文研究了电子商务领域同义词的自动识别问题。电子商务领域的同义词是指对同一事物或概念的不同表达,即在商品描述和检索中可以相互替换的词,针对该领域新词多、错别字多、近义词多的特点,提出基于用户行为的同义词识别方法。首先通过并列关系符号切分商品标题和基于SimRank思想聚集查询两种方法获取候选集合,进而获取两词的字面特征以及标题、查询、点击等用户行为特征,然后借助Gradient Boost Decision Tree模型判断是否同义。实验表明同义词识别准确率达到56.52%。     

基于单层标注级联模型的篇章情感倾向分析

情感分类是目前篇章情感分析的主要方法,但该方法存在难以融入中文结构特征的问题。针对此问题,采用级联模型对篇章情感倾向进行分析,将篇章情感倾向分析分为两层 小句级和篇章级,对篇章情感倾向分析引入小句级的情感分析。该文使用最大熵模型处理小句级情感分类,小句级的输出作为上层篇章级的输入,并结合句型特征和句子位置等信息作为特征,采用支持向量机模型进行篇章级情感分类。同时对于级联模型中双层标注问题,基于交叉验证的思想提出了单层标注级联模型,避免了多层标注工作以及错误。实验结果表明,该方法的准确率较传统情感分类方法提高了2.53%。     

基于有监督学习的依存句法分析模型综述

针对基于有监督学习的依存句法分析模型的研究现状与进展进行了总结。重点综述了标注语料匮乏、特征选择与提取、模型一体化三个问题的相关研究内容。首先,详细介绍人们借助依存关系映射和主动学习摆脱标注语料匮乏困境的相关研究;其次,重点总结了不同特征对构建依存句法分析模型的贡献,例如句子级特征、词类别特征、语言形态特征和高阶特征等;最后,分析了依存句法分析模型一体化的优势与不足;此外,详细总结了如何借助该类模型解决事件抽取、产品评论分析和舆情分析等问题。