基于转移神经网络的中文AMR解析

抽象语义表示(abstract meaning representation, AMR)是一种领域无关的句子语义表示方法,它将一个句子的语义抽象为一个单根有向无环图,AMR解析旨在将句子解析为对应的AMR图。目前,中文AMR研究仍然处于起步阶段。该文结合中文AMR特性,采用基于转移神经网络的方法对中文AMR解析问题展开了试验性研究。首先,实现了一个基于转移解码方法的增量式中文AMR解析神经网络基线系统;然后,通过引入依存路径语义关系表示学习和上下文相关词语语义表示学习,丰富了特征的表示;最后,模型中应用序列化标注的模型实现AMR概念识别,优化了AMR概念识别效果。实验结果表明,该模型在中文AMR解析任务中达到了0.61的Smatch F1值,明显优于基线系统。     

自然语言句子抽象语义表示AMR研究综述

句子的语义处理是自然语言处理的重要难题与挑战。抽象语义表示(Abstract meaning representation, AMR)是近几年国际上新兴的句子级语义表示方法,突破了传统的句法树结构的限制,将一个句子语义抽象为一个单根有向无环图,很好地解决了论元共享问题,成为语言资源建设和句子语义解析的研究热点。本文从AMR概念与规范、解析算法和应用等方面对AMR相关研究进行系统的梳理,特别对AMR的各种解析算法进行了比较深入的分析和比较,指出了现有算法存在的问题和不足,同时介绍了中文AMR的开发进展,最后展望了AMR未来的研究方向。     

一种基于词对齐的中文深层语义解析模型

语义解析是指将自然语言句子转化成便于机器理解和推理的意义形式。近年来英文语义解析的研究取得了很大进展。然而,中文语义解析的相关工作则相对较少。中文和英文之间存在一定的差异,适用于英文的语义解析方法不一定适合中文。因此,针对中文的语言特点,提出一种基于词对齐的中文语义解析方法,将中文句子转化成其相应的意义表示看作是一个机器翻译的过程。首先将英文语义解析方法中常用的训练数据集GEOQUERY转化成中文数据集,数据集中每条训练数据包括一个中文句子及其正确的意义表示。然后利用词对齐模型来获取由中文自然语言字符串及其相应的意义表示所组成的双语词典。最后通过学习一个概率估计模型来确定最终的语义解析模型。实验结果表明,WACSP有较高的精确度和覆盖率。     

抽象语义表示解析方法研究综述

句子级语义分析是自然语言处理(NLP)的核心任务,面临复杂语义的表示问题。抽象语义表示(AMR)突破浅层局限,实现了领域无关的整句通用语义表示,具备准确表征句子完整语义的能力。因为AMR解析效果会影响下游NLP任务的表现,所以解析方法成为近年的国内外研究热点。由于时效性因素,既有AMR综述未涉及新涌现的解析方法,亟需深度聚焦其前沿文献。该文首先采用CiteSpace工具分析了AMR的总体研究情况。相比英文AMR解析研究,中文AMR解析研究成果数量相对较少,尚有较大的发展空间。进而分析了AMR语料库发展和AMR解析面临的概念和概念关系识别、对齐以及融入结构信息等问题。根据不同的解析策略将解析方法分为4类,以问题为驱动,剖析了各类AMR解析方法的演进。最后,选择21个英文AMR解析器、7个中文AMR解析器,比较分析Smatch等各项实验指标。归纳实验结果发现,现有模型在学习复杂多语义关系方面亟待加强。该文通过理论和实证分析为研究者提供AMR解析方法的发展脉络和研究思路。     

英汉《小王子》抽象语义图结构的对比分析

AMR(抽象语义表示)是国际上一种新的句子语义表示方法,有着接近于中间语言的表示能力,其研发者已经建立了英文《小王子》等AMR语料库。AMR与以往的句法语义表示方法的最大不同在于两个方面,首先采用图结构来表示句子的语义;其次允许添加原句之外的概念节点来表示隐含的语义。该文针对汉语特点,在制定中文AMR标注规范的基础上,标注完成了中文版《小王子》的AMR语料库,标注一致性的Smatch值为0.83。统计结果显示,英汉双语含图结构句子具有很高的相关性,且含有图的句子比例高达40%左右,额外添加的概念节点则存在较大差异。最后讨论了AMR在汉语句子语义表示以及跨语言对比方面的优势。     

融合概念对齐信息的中文AMR语料库的构建

作为一种新的句子语义表示方法,抽象语义表示(AMR)将一个句子抽象为单根有向无环图,目前已经建立了较大规模的英文语料库。然而,句子中的词语和AMR图的概念对齐信息缺失,使得自动分析效果和语料标注质量受到影响,同时中文尚无较大规模的AMR语料库。该文介绍了中文AMR语料库的构建工作,针对汉语特点调整了AMR的标注体系,增加对复句关系的标注,提出了融合概念对齐的一体化标注方案,解决了中英文输入法频繁切换的问题,增加了错别字纠正和未标注词高亮功能,提高了标注效率。然后,从CTB中选取了6 923句进行人工标注,形成中文AMR语料库,统计得到图和环的比例分别为48%和1%,以及利用对齐信息才能获取的非投影句的比例32%,为中文AMR的理论和自动分析研究奠定基础。     

融合源端句法和语义角色信息的AMR解析

序列到序列(seq2seq)的框架可以应用到抽象语义表示(AMR)解析任务中,把AMR解析当作一个从源端句子到目标端AMR图的翻译任务。然而,以前的工作通常把源端句子表示为一个单词序列,忽略了句子内部潜藏的句法和语义角色信息。基于seq2seq框架,该文提出了一个直接而有效的融合句法和语义角色信息的AMR解析方法。实验结果表明,该文的方法在AMR英文标准数据集上取得了6.7%的显著提升。最后,该文从多个角度深入分析了源端的句法和语义角色信息是如何对AMR解析提供帮助的。分析表明,词性信息和subword技术对AMR解析性能提升的贡献最大,上层句法和语义角色信息次之。     

基于抽象语义表示的短文本质量评估方法

针对短文本中大量文法混乱语义不清的句子,提出一种将句法结构和修饰语义相结合的短文本质量评估算法。该方法将短文本分为单句和多句两种模式。对于单句模式,将句子解析为抽象语义表示,接着分析谓词的句法结构的完整程度;根据不同的修饰关系计算句子序列的紧密程度,结合句子的结构完整性与紧密性得出单句短文本质量评估值。对于多句模式,选取每句中的关键词;循环计算与其他句子中关键词的相似性,总相似度最高的单句作为核心句,用核心句的质量评估值作为多句短文本的质量评估值。实验结果表明,该方法在中文AMR数据集上的准确率为80%,在自建的多句微博数据集中准确率为74.73%。     

基于关系对齐的汉语虚词抽象语义表示与分析

虚词具有丰富的语法意义,对句子理解起着不可或缺的作用。虚词的语言学研究成果丰富,但缺乏形式化表示,无法直接被计算机利用。为了表示虚词的句法语义信息,该文首先在抽象语义表示(abstract meaning representation,AMR)这种基于概念图的语义表示方法的基础上,增加了词语和概念关系的对齐信息,使得虚词对应于概念节点或节点之间的关系弧。其次,选取了语言规范的人教版小学语文课本8 587句作为语料,进行AMR的标注。然后,针对语料中24 801个虚词实例进行统计,发现介词、连词、结构助词对应概念间的关系,占虚词总数的58.80%;而语气词和体助词表示概念,占41.20%。这表明AMR可以动态地描写出虚词功能,为整句句法语义分析提供更好的理论与资源。     

融合目标端句法的AMR-to-Text生成

抽象语义表示到文本(AMR-to-Text)生成的任务是给定AMR图,生成相同语义表示的文本.可以把此任务当作一个从源端AMR图到目标端句子的机器翻译任务.目前存在的一些方法都在探索如何更好地对图结构进行建模.然而,它们都存在一个未限定的问题,因为在生成阶段许多句法的决策并不受语义图的约束,从而忽略了句子内部潜藏的句法...     

基于中文AMR语料库的非投影结构研究

非投影结构是指依存树上的词语节点与原句中的词语序列出现错位的现象,对于句法分析器的影响较大,在语言理论上也有较大研究价值。在世界多种语言的依存树或图库上,都发现了含有非投影结构的句子,并对比展开了相关研究。而汉语的非投影结构尚未得到重视,语料库构建过程中也因遵循了投影性原则而缺乏对非投影结构的标注。该文基于概念对齐版的中文AMR语料库,在10 149句语料上统计出带有非投影结构的句子比例为31.62%,其三种主要类型为模态词提升、话题化和成分分离,并提出了相应的自动分析方案,以提高中文AMR自动分析效果。     

单语句法分析指导的双语结构对齐

提出了一种单语句法分析指导的双语语料库结构对齐方法．该方法以统计的双语模型——反向转换文法为基础,通过把英语句法分析知识融入到双语模型中,实现英汉双语的结构对齐．与现有方法相比,只需要一种语言的句法分析结果,避开了汉语句法分析的难题,同时保证了双语结构对齐的语法合理性．实验结果表明,这种方法充分利用现有的句法分析知识,有效地提高了结构对齐的正确率．利用该方法获得的结构对齐双语料库对于翻译知识的自动获取研究具有重要意义．     

汉英篇章结构平行语料库的对齐标注评估

汉英篇章结构平行语料库是为汉英翻译文本标注对齐篇章结构信息的语料库,对齐标注是其核心工作,基本原则是“结构对齐、关系对齐”。该文基于所开发的对齐标注平台,进行人工对齐标注实验,提出切分对齐、结构对齐、关系对齐、连接词对齐、关系角色与中心对齐等对齐标注任务的评估方法,并给出评估分析。实验表明,对齐标注是构建汉英篇章结构平行语料库的合理、有效工作方式。     

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。