藏文复合句的依存句法分析

为解决藏文复合句引起的依存句法分析性能下降的主要问题,该文提出了一种基于判别式的藏文复合句切分标注方法,先根据藏文固有的虚词语法结构和连词特征,将复合句子切分标注为句法分析的基本单元,然后将句法分析之后的各个部分依据主分句关系进行合并,生成复合句的完整分析结果。实验结果表明该方法在一定程度上降低了藏文复合句依存句法分析的复杂度,最终句法分析的准确率达到88.72%。
     

基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在中文自然语言处理领域有着广泛的应用背景。要准确地刻画一个句子所表达的意思,必须深入到语义层面级并结合语法结构信息,提出了一种基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算方法。依存文法考虑到句子内部的结构和词语之间的相互作用关系,而编辑距离由于《同义词词林》的应用可以兼顾同义词之间的替换,因此该方法与其他方法相比,描述句子的信息更加全面,试验结果表明该方法是有效的。     

短语结构树库向依存结构树库转化研究

汉语依存树库的建设相对其他语言如英语,在规模和质量上还有一些差距。树库标注需要付出很大的人力物力,并且保证树库质量也比较困难。该文尝试通过规则和统计相结合的方法,将宾州汉语短语树库Penn Chinese Treebank转化为哈工大依存树库HIT-IR-CDT的体系结构,从而增大现有依存树库的规模。将转化后的树库加入HIT-IR-CDT,训练和测试依存句法分析器的性能。实验表明,加入少量经转化后的树库后,依存句法分析器的性能有所提高;但加入大量树库后,性能反而下降。经过细致分析,作为一种利用多种树库提高依存句法分析器性能的方法,短语转依存还存在很多需要深入研究的方面。     

基于招生问答系统的中文依存句法分析

介绍依存句法分析的理论和方法,句法分析是自然语言处理中的关键技术之一.比较自顶向下算法、自底向上算法和最大生成树算法,从而得出最大生成树算法是效果最好的.利用句法分析可以提高问题分类的正确率,从而提高整个系统的正确性.     

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。     

基于高阶词汇依存的短语结构树重排序模型

在句法分析中,已有研究工作表明,词汇依存信息对短语结构句法分析是有帮助的,但是已有的研究工作都仅局限于使用一阶的词汇依存信息.提出了一种使用高阶词汇依存信息对短语结构树进行重排序的模型,该模型首先为输入句子生成有约束的搜索空间(例如,N-best句法分析树列表或者句法分析森林),然后在约束空间内获取高阶词汇依存特征,并利用这些特征对短语结构候选树进行重排序,最终选择出最优短语结构分析树.在宾州中文树库上的实验结果表明,该模型的最高F1值达到了85.74%,超过了目前在宾州中文树库上的最好结果.另外,在短语结构分析树的基础上生成的依存结构树的准确率也有了大幅提升.     

基于依存句法的博文情感倾向分析研究

博客作为一种用户发表其观点和看法的载体已成为Web上一个重要的情感抒发与交流平台,博文搜索为这种交流提供了方便快捷的途径.很多时候,用户进行博文搜索时更关注作者对事件所持的观点或情感,但目前的博文搜索返回结果大多基于主题而非情感倾向.基于此提出一种基于句法依存分析技术的算法SOAD(sentiment orientation analysis based on syntactic dependency)对博文搜索结果进行情感倾向性分析.基于SOAD算法,构建了一个中文博文搜索原型系统,对博文搜索结果进行再处理.实验证明,一方面,SOAD算法在分析博文情感上具有更大的优势;另一方面,建立的原型系统实现了依据情感倾向返回搜索结果的目标.     

面向自动句法分析的“V+V”结构歧义研究

词类知识的粗糙和不完备是影响自动句法分析的一个重要因素。论文以“V+V”结构序列为切入点,彻底按照词的句法功能对动词进行分类,句法功能完全相同才给以相同的标记。这样可以把同形异构格式转换为非同形格式,便于确定其内部的结构关系。研究表明,用这种方法对“V+V”序列进行消歧,准确率可达到85%。     

汉语虚词用法在依存句法分析中的应用研究昝

虚词在现代汉语中占有重要地位,虚词与词序一起构成现代汉语的句法手段,对句法分析有重要的影响。依存句法分析是自然语言处理领域研究的热点,为了提高依存关系的识别效果,该文考虑将虚词用法应用到依存关系的识别过程中。通过对虚词用法的研究,以及对依存句法分析各种依存关系识别情况的分析,发现并列关系与虚词中的连词关系密切。作者在并列关系识别过程中加入连词的用法信息,从而提高了并列关系的识别效果。实验结果表明,包含连词的并列关系的LAS及UAS分别提高了3.43%和2.29%。     

依存结构树的计数

树是一种很重要的数据结构,依存结构树是一种特定的树,在语言信息处理领域应用广泛。研究了依存结构树的计数问题。首先给出了依存结构树的形式描述,给出了其5条性质;然后利用n个有序元素的分隔方案和分隔序列给出了依存森林和依存结构树的计数公式;最后给出了8个词语以内的依存结构树的计数结果。     

融合多跳关系标签与依存句法结构信息的事件检测模型

大部分基于依存句法分析的事件检测方法仅聚焦于依存句法结构上的单跳联系,忽视了词与词之间的多跳联系,造成事件触发词与部分相关实体间的语义缺失,从而影响了事件检测效率。因此,为了充分利用词语间的语义相关性提升事件触发词的识别能力,提出了融合多跳关系标签和依存句法结构信息的事件检测模型。构建了一种新型的依存句法多跳树以及多跳关系标签搜索算法,增强了核心词汇的事件表征能力,并结合图注意力网络聚合了词的多阶表示,提升了事件检测性能。在ACE2005数据集上的实验结果显示,提出的增加了多跳关系标签信息的事件检测方法比基准模型性能提升了近2%。     

动态贝叶斯网络结构学习的依赖分析方法研究

针对现有动态贝叶斯网络结构学习方法具有低效率和低可靠性等问题,基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析方法进行动态贝叶斯网络结构学习。建立变量之间依赖关系草图,通过条件独立行检验去除多余的边,使用碰撞识别和条件相对预测能力确定边的方向,便可得到构成动态贝叶斯网络结构的先验网和转换网。该方法在效率和可靠性方面均具有优势。     

基于距离与图卷积网络的方面级情感分析

目前,基于卷积神经网络和循环神经网络的方面级情感分析研究工作较少同时考虑到句子的句法结构和词语的语法距离,且卷积神经网络和循环神经网络无法有效地处理图结构的数据.针对上述问题,提出了一种基于距离与图卷积网络的方面级情感分类模型.首先,为该模型设计了一个具有残差连接的双层双向长短期记忆网络,用于提取句子的上下文信息;然后,根据句法依赖树得到词语的语法距离权重,并根据词语之间的句法关系构建邻接矩阵;最后,采用图卷积网络结合句子的上下文信息、语法距离权重和邻接矩阵提取方面的情感特征.实验结果表明,模型是有效的且可获得更好的性能.     

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。     

基于分布式环境一种动态依赖关系发现的方法

本文提出了一种为分布式应用动态构造依赖性模型的方法。这个方法通过对系统进行主动干扰来获得建模的先验知识,然后基于贝叶斯网络构造方法,对分布式应用的组件间关系建立依赖性模型。和传统的被动建模技术不同的是,这种主动方法不需要事先对系统细节充分了解,它通过在运行环境中部署探针,捕捉和测量与部署的主动干扰相关的系统反馈,通过机器学习的方法识别分布式应用中构件间的动态调用的依赖关系,为分布式应用建立动态运行过程中的依赖性模型。动态建立的依赖性模型可用于分布式应用的运行时管理,用于分布式应用执行过程中的故障定位和恢复,对于分布式应用自主计算环境的实现,提供一种实用的方法。     

基于依存关系分析的网络评论极性分类研究

介绍一种利用句法依存关系对网络评论的极性进行自动分类的方法。通过从评论中提取出依存关系和词性,构成依存关系词性对,并利用自定义的极性词典进行分类,有效地减少计算的复杂度和提高分类的精度。实验表明,该方法相比其他方法取得了较好的分类效果,是一种可行且有效的对评论极性分类的方法。     

一种基于语义与句法结构的短文本相似度计算方法

为了提高短文本语义相似度计算的准确率,提出一种新的计算方法:将文本分割为句子单元,对句子进行句法依存分析,句子之间相似度计算建立在词语间相似度计算的基础上,在计算词语语义相似度时考虑词语的新特征——情感特征,并提出一种综合方法对词语进行词义消歧,综合词的词性与词语所处的语境,再依据Hownet语义词典计算词语语义相似度;将句子中词语之间的语义相似度根据句子结构加权平均得到句子的语义相似度,最后通过一种新的方法——二元集合法——计算短文本的语义相似度。词语相似度与短文本相似度的准确率分别达到了87.63%和93.77%。实验结果表明,本文方法确实提高了短文本语义相似度的准确率。     

The accuracy of dependency analysis in static architecture compliance checking

Architecture compliance checking (ACC) is an approach to verify conformance of implemented program code to high‐level models of architectural design. Static ACC focuses on the modular software architecture and on the existence of rule violating dependencies between modules. Accurate tool support is essential for effective and efficient ACC. This paper presents a study on the accuracy of ACC tools regarding dependency analysis and violation reporting. Ten tools were tested and compared by means of a custom‐made benchmark. The Java code of the benchmark testware contains 34 different types of dependencies, which are based on an inventory of dependency types in object oriented program code. In a second test, the code of open source system FreeMind was used to compare the 10 tools on the number of reported rule violating dependencies and the exactness of the dependency and violation messages. On the average, 77% of the dependencies in our custom‐made test software were reported, while 72% of the dependencies within a module of FreeMind were reported. The results show that all tools in the test could improve the accuracy of the reported dependencies and violations, though large differences between the 10 tools were observed. We have identified 10 hard‐to‐detect types of dependencies and four challenges in dependency detection. The relevance of our findings is substantiated by means of a frequency analysis of the hard‐to‐detect types of dependencies in five open source systems. © 2016 The Authors. Software: Practice and Experience Published by John Wiley & Sons, Ltd.     

句法标注的一般模型与参数分析

句法标注是语料标注的重点、难点所在,必须以一定的句法理论为基础。短语结构语法和依存语法是句法标注的基础理论,彼此却有很大的不同。本文以形式化为目标,提出句法标注的一般模型,分析比较两种句法标注的参数异同,深刻揭示了基于短语结构语法和基于依存语法的句法标注与一般模型之间的关系,并提出阅读依存中心原则,力图解决基于依存语法的句法标注难以标注缺省结构的问题。     

基于距离矩阵灰度图的蛋白质二级结构类型预测*

蛋白质二级结构预测在蛋白质结构预测中具有很重要的作用。基于伪氨基酸成分表示蛋白质的方法,能提高蛋白质结构和功能预测的成功率,利用蛋白质距离矩阵灰度图,基于几何矩提出了一种伪氨基酸构造方法,结合氨基酸的成分对蛋白质二级结构类型进行预测,通过国际公认的Jackknife检验方法显示预测成功率达到95.10%,比其他方法高出许多,说明此方法具有有效的分类效果。