一个基于GLR算法的英汉机器翻译浅层句法分析器

浅层句法分析是指短语级的自然语言句法分析。在研制MatLink英汉机器翻译系统的过程中,提出了扩充的CFG文法用于描述英语短语句法,并改进了GLR算法,设计实现了用于英汉翻译的英语浅层句法分析器。该分析器采用多出口的分析表结构,引入符号映射函数实现短语边界的自动识别,用孩子兄弟树描述短语的句法结构,并通过短语转换模式实现源语言向目标语言的短语级转换。最后,通过对一个实例句子的分析阐述了该浅层句法分析器的设计思想和工作过程。     

面向特定领域的汉语句法主干分析

本文提出了一种面向特定领域的汉语句法主干分析方法。该方法中包括浅层句法分析、模板匹配两个关键环节,形成用模板表示的句法主干。在浅层句法分析中,本文使用了级联的隐马尔可夫模型进行了短语的归并;而后以已有的汉语句子模板为基础,进行模板匹配以达到句法主干分析的目标。在针对体育新闻领域语料的开放测试中,模板匹配的精确率和召回率分别达到了98.04%和81.43% ,句子级的精确率和召回率分别达到了96.97%、84.85% ,实验表明该方法在特定领域是有效的。     

基于词性和语义知识的汉语句法规则学习

本文提出了一种汉语句法规则学习的新方法。本方法的特点是:在规则的学习和表示上都利用了词性、语义以及上下文相关的信息。它不仅能自动学习上下文无关的二元规则,而且还能自动发现词类搭配中的歧义结构,并利用语义和上下文相关信息将歧义规则在句法分析之前进行排除。实验结果表明,该方法较好地解决了汉语句法规则的自动获取及排歧问题并极大地降低了句法分析的难度,显示了很好的应用前景。     

一种基于上下文的隐马尔可夫模型的汉语句法分析模型的实现

本文采用中科院句法分析树库所采用的短语标记,基于汉语句子结构中上下文相关的特点,计算隐马尔科夫模型的观察概率,并利用隐马尔科夫模型构建汉语自动句法分析模型,从浅层到完全对句法进行分析;同时,利用规则集和最大成组法对划分歧义进行制约和优选。实验证明,该算法能有效地消除歧义并提高句法分析正确率。     

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.     

基于深层句法分析的生物事件触发词抽取

传统利用语义和句法信息进行生物事件抽取的方法,在触发词抽取阶段句法信息运用形式单一笼统,不能有效发挥作用。为此,提出一种基于深层句法分析的触发词抽取方法。该方法采用间接的句法信息模式,利用深层句法信息独立地进行边检测,将边检测结果融合于触发词抽取中,使深层句法信息得到更有效的利用。在BioNLP2009与2011共享任务语料上进行实验,结果表明,该方法的,值达到68．8％和67．3％,具有较好的触发词抽取性能。     

基于浅层句法分析的中文语义角色标注研究

语义角色标注是获取语义信息的一种重要手段。许多现有的语义角色标注都是在完全句法分析的基础上进行的,但由于现阶段中文完全句法分析器性能比较低,基于自动完全句法分析的中文语义角色标注效果并不理想。因此该文将中文语义角色标注建立在了浅层句法分析的基础上。在句法分析阶段,利用构词法获得词语的“伪中心语素”特征,有效缓解了词语级别的数据稀疏问题,从而提高了句法分析的性能,F值达到了0.93。在角色标注阶段,利用构词法获得了目标动词的语素特征,细粒度地描述了动词本身的结构,从而为角色标注提供了更多的信息。此外,该文还提出了句子的“粗框架”特征,有效模拟了基于完全句法分析的角色标注中的子类框架信息。该文所实现的角色标注系统的F值达到了0.74,比前人的工作(0.71)有较为显著的提升,从而证明了该文的方法是有效的。     

汉语句法分析中标点符号的运用

目前,大部分句法分析都忽略标点符号这一重要的句法特征或者只进行非常简单的处理。本文根据标点符号的句法结构特性,提出规则分层的方法,将标点融入汉语句法分析中。利用标点符号的分割作用,将长句分成一个个小的句子的序列,并对每个小的句子单元进行句法和结构分析,再根据已经抽取出来的类型规则进行二次句法分析,从而得到一个完整的句法分析树。实验表明,这种方法不但解决了部分长句无法正确得到句法树的难题,而且分析的歧义减小了,效率得到了提高。     

基于两种句法分析的语义角色标注比较研究

首先介绍了短语结构句法树和依存树,比较了两者的差别.然后通过构建基于短语结构句法分析和基于依存句法分析的两个不同的语义角色标注系统,在实验数据的基础上,重点分析短语结构句法分析和依存句法分析的差别以及两者对语义角色标注的影响.实验结果表明,基于依存句法分析的语义角色标注系统的性能略好于基于短语结构句法分析的语义角色标注系统.     

结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析

依存句法分析旨在从语言学的角度分析句子的句法结构。现有的研究表明,将这种类似于图结构的数据与图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)进行结合,有助于模型更好地理解文本语义。然而,这些工作在将依存句法信息处理为邻接矩阵时,均忽略了句法依赖标签类型,同时也未考虑与依赖标签相关的单词语义,导致模型无法捕捉到文本中的深层情感特征。针对以上问题,提出了一种结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析模型(Context and Dependency Syntactic Information, CDSI)。该模型不仅利用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)提取文本的上下文语义,而且引入了一种基于依存关系感知的嵌入表示方法,以针对句法结构挖掘不同依赖路径对情感分类任务的贡献权重,然后利用GCN针对上下文和依存句法信息同时建模,以加强文本表示中的情感特征。基于SWB,NLPCC2014和SMP2020-EWEC数据集进行验证,实验表明CDSI模型能够有效融合语句中的语义以及句法结构信息...     

基于最大熵模型的汉语问句语义组块分析

问句分析是问答系统的关键，为降低问句完整语法分析的复杂度，该文应用浅层句法分析理论，采用问句语义组块方式来分析问句。以“知网”知识库为基础，提取和定义了表达汉语问句的6种语义块，定义了语义组块最大熵模型的特征表示，通过最大熵原理实现了语义组块特征抽取和特征选取学习算法，并以模型为基础实现了真实问句的语义块的标注，从而为在语义层面上理解汉语问句奠定了基础。实验结果说明最大熵模型应用于汉语问句语义组块分析具有较好的效果。     

领域本体驱动的招投标网页解析方法

针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题，提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先，分析了招投标网页文本的结构特征；其次，构建了招投标本体的轻量级领域知识模型；最后，给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算法，实现招投标网页的自动化解析。实验结果表明，新方法通过自适应的解析，准确率、召回率分别可达到95.33%、88.29%，与正则表达式方法相比，分别提高了3.98个百分点和3.81个百分点。所提方法可实现自适应地对招投标网页中语义信息的结构化解析抽取，能够较好地满足实用性能要求。     

基于统计的汉语组块分析

组块分析是一种大大降低句法分析难度的有效手段。本文针对汉语普遍规律,提出了一套符合汉语语言特点的汉语组块体系,并在此基础上设计实现了一种统计与错误驱动相结合的、能够分析有限层次的组块自动识别算法。实验证明,该方法能够有效地处理真实文本中的浅层分析问题,具有较好的准确率和鲁棒性。     

汉语组块分析研究综述

组块分析作为浅层句法分析的代表,既可以满足很多语言信息处理系统对于句法功能的需求,又可以作为子任务,在词法分析和完全句法分析以及语义分析中间架起一座桥梁,为句子进行进一步深入分析提供有力的支持,因此众多的研究将注意力集中于组块分析上。该文主要对组块的定义和分类、组块识别方法、组块的标注和评测以及组块内部关系分析等几方面的研究进展进行详细的综述。最后,探讨了组块分析存在的问题并对未来的发展方向进行了展望。     

结合深度多标签解析的哈希服装检索

目的 服装检索对于在线服装的推广和销售有着重要的作用。而目前的服装检索算法无法准确地检索出非文本描述的服装。特别是对于跨场景的多标签服装图片,服装检索算法的准确率还有待提升。本文针对跨场景多标签服装图片的差异性较大以及卷积神经网络输出特征维度过高的问题,提出了深度多标签解析和哈希的服装检索算法。方法 该方法首先在FCN（fully convolutional network）的基础上加入条件随机场,对FCN的结果进行后处理,搭建了FCN粗分割加CRFs（conditional random fields）精分割的端到端的网络结构,实现了像素级别的语义识别。其次,针对跨场景服装检索的特点,我们调整了CCP（Clothing Co-Parsing）数据集,并构建了Consumer-to-Shop数据集。针对检索过程中容易出现的语义漂移现象,使用多任务学习网络分别训练了衣物分类模型和衣物相似度模型。结果 我们首先在Consumer-to-Shop数据集上进行了服装解析的对比实验,实验结果表明在添加了CRFs作为后处理之后,服装解析的效果有了明显提升。然后与3种主流检索算法进行了对比,结果显示,本文方法在使用哈希特征的条件下,也可以取得较好的检索效果。在top-5正确率上比WTBI（where to buy it）高出1.31%,比DARN（dual attribute-aware ranking network）高出0.21%。结论 针对服装检索的跨场景效果差、检索效率低的问题,本文提出了一种基于像素级别语义分割和哈希编码的快速多目标服装检索方法。与其他检索方法相比,本文在多目标、多标签服装检索场景有一定的优势,并且在保持了一定检索效果的前提下,有效地降低了存储空间,提高了检索效率。     

汉语概念复合块的自动分析

为解决句法分析任务中的块边界识别和块内结构分析问题,该文基于概念复合块描述体系进行了块分析探索。通过概念复合块与以往的基本块和功能块描述体系的对比分析,深入挖掘了概念复合块自动分析的主要难点所在,提出了一种基于“移进-归约”模型的汉语概念复合块自动分析方法。在从清华句法树库TCT中自动提取的概念复合块标注库上,多层次、多角度对概念复合块自动分析性能进行了纵向与横向评估,初步实验结果证明了该分析方法对简单概念复合块分析的有效性,为后续进行更复杂的概念复合块的句法语义分析研究打下了很好的基础。     

Learning deep representations for semantic image parsing: a comprehensive overview

Semantic image parsing, which refers to the process of decomposing images into semantic regions and constructing the structure representation of the input, has recently aroused widespread interest in the field of computer vision. The recent application of deep representation learning has driven this field into a new stage of development. In this paper, we summarize three aspects of the progress of research on semantic image parsing, i.e., category-level semantic segmentation, instance-level semantic segmentation, and beyond segmentation. Specifically, we first review the general frameworks for each task and introduce the relevant variants. The advantages and limitations of each method are also discussed. Moreover, we present a comprehensive comparison of different benchmark datasets and evaluation metrics. Finally, we explore the future trends and challenges of semantic image parsing.