哈萨克语句法分析辅助特征提取研究

在哈萨克语句法分析中,该文用平均感知器算法训练句法分析模型,用柱搜索算法进行解码,可以快速准确地对哈萨克语句子进行短语结构句法分析。在解析句子过程中,构建了一个双向LSTM模型,利用它提取句子中每个单词之间组成结构的信息,以预测每个单词在句法树中的句法组成部分,然后将结果作为辅助前瞻特征传递给句法分析过程。实验证明,此方法与基线模型相比,在准确率和召回率上均有提高。     

基于规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法

中文文本自动校对是自然语言处理领域具有挑战性的研究课题。本文提出了一种规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法。根据正确文本分词后单字词的出现规律以及“非多字词错误”的概念,提出一组错误发现规则,并与针对分词后单字散串建立的字二元、三元统计模型和词性二元、三元统计模型相结合,建立了文本自动查错模型与实现算法。通过对30篇含有578个错误测试点的文本进行实验,所提算法的查错召回率为86.85%、准确率为69.43% ,误报率为30.57%。     

一种有效的汉语概率句法分析算法

一种有效的汉语概率句法分析算法通过制定语法功能词表和包含语法功能词的概率上下文无关规则集进行句法分析。它以语法功能词为切入点,首先识别出所有包含语法功能词的短语,然后分析短语之间的组合关系,最终得到句法树。实验表明该算法能获得较高的准确率。     

基于依存句法分析与分类器融合的触发词抽取方法

事件检测与分类是事件抽取的关键环节,触发词抽取是完成事件检测与分类的主流方法。提出了一种事件触发词抽取方法,该方法针对单一触发词抽取方法没有充分利用依存句法分析信息且召回率不高的问题,通过综合利用依存句法分析信息和其他信息抽取触发词-实体描述对的方法来提高触发词抽取的召回率,然后将触发词-实体描述对抽取结果与单一触发词抽取结果相融合以避免召回率提高所带来的准确率下降问题。在ACE2005中文语料上进行实验,该方法在事件检测与分类任务中取得较好效果,F值分别达到了69.0%和66.2%。     

新闻情感倾向性识别算法的研究与应用

针对新闻情感倾向性识别问题,提出给单个倾向词分配倾向性、强度、极性和标志4个属性,通过依存句法找出倾向词之间的依存关系,再通过所提出的情感识别算法结合倾向词词典得出整个句子的情感值,最后将整篇新闻中关键句的情感值叠加,得到整篇新闻的情感值。实验结果表明,该方法具有很好的准确率和召回率。     

一种改进的基于核心句的评价搭配抽取方法

目前主流的评价搭配抽取方法以句法依存分析为基础,由于中文评价文本的不规范性,导致其句法分析结果不稳定,进而影响评价搭配的抽取效果。针对该问题,提出一种改进的基于核心句的评价搭配抽取方法。设计融合核心句和句法依存关系的评价搭配抽取方法,提高评价语句句法分析结果的稳定性,并且在处理复杂的评价语句时,加入对评价对象之间、情感词之间并列关系的分析。实验结果表明,该方法能提高召回率和准确率。     

基于标记的规则统计模型与未登录词识别算法

该文针对小型词库,提出了基于规则统计模型的消歧方法和识别未登录词的词加权算法。通过大量语料库学习获取歧义高频字,作为歧义标记,利用规则统计模型对标记的上下文信息分类处理,剩下的部分进行正向或逆向动态最大匹配,对连续单字串使用词加权算法来判断其是否为未登录多字词。经过实验测试,该系统的准确率为98.88%,召回率为98.32%。     

基于依存信息融合特征的汉语韵律预测

针对目前基于浅层语法特征和依存句法单特征的汉语韵律层级预测能力较弱的情况,提出一种改进的汉语韵律预测方法。通过从输入文本的依存句法分析结果中自动提取依存句法单特征,并对其中关键特征进行特征融合,得到依存信息融合特征。将依存句法单特征与融合特征进行韵律层级预测实验对比,选取最优的依存特征组合与浅层语法特征相结合,利用决策树C4.5算法实现韵律结构层级的预测。经过大量的语料训练和测试结果表明,依存信息融合特征相比依存句法单特征整体韵律层级的预测准确率均有所提升,相对于浅层语法特征,韵律词和韵律短语的预测准确率分别提高了5.8%和15.4%。     

基于词间依存的汉语基本块依存关系识别

基本块的分析是句法分析中的重要技术,根据依存理论,提出了一种分析基本块之间的依存关系的方法。首先使用BIO标记来识别基本块,然后根据词之间的依存关系判别基本块之间的依存关系。实验表明,基本块识别的正确率和召回率分别为82.3%和78%,基本块之间依存关系识别的正确率和召回率分别为89%和90.5%。     

基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究

自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法。构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析。随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据进行测试,结果表明,该方法与TF-IDF方法相比,自动问答系统返回答案的准确率和召回率分别提高了0.259和0.154。     

一种新的层次化结构问题分类器

问题分类是自动问答系统中关键技术之一,而问题中的关键词语是问题分类的重要依据。本文主要探讨问题词和中心词在问题分类中所起的作用,提出一种基于问题词和中心词的层次化结构问题分类器。分类器首先利用问题词将句子集分为三类,然后对于每个类别分别建立相应的分类器,对于what型问题,本文构造了基于关联规则的中心词分类器。本文实现的层次化结构分类器在TREC 2007 QA问题集和UIUC数据集上精度分别达到了90.6%和84.0%,充分显示了问题词和中心词在问题分类中至关重要的作用。     

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。     

基于注意力机制的文本情感倾向性研究

社交媒体上短文本情感倾向性分析作为情感分析的一个重要分支,受到越来越多研究人员的关注。为了改善短文本特定目标情感分类准确率,提出了词性注意力机制和LSTM相结合的网络模型PAT-LSTM。将文本和特定目标映射为一定阈值范围内的向量,同时用词性标注处理句子中的每个词,文本向量、词性标注向量和特定目标向量作为模型的输入。PAT-LSTM可以充分挖掘句子中的情感目标词和情感极性词之间的关系,不需要对句子进行句法分析,且不依赖情感词典等外部知识。在SemEval2014-Task4数据集上的实验结果表明,在基于注意力机制的情感分类问题上,PAT-LSTM比其他模型具有更高的准确率。     

基于词语热度的启发式中文句子压缩算法

传统的句子压缩方法多基于难以获得的“原句-压缩句”对齐语料库,因此提出了不依赖于对齐语料库的中文句子压缩算法。通过研究人工压缩结果并结合语言学知识,提出了词语层面和分句层面的两组压缩规则。算法在原句句法分析树和词语间依赖关系的基础上,使用两组规则进行压缩,同时为了保证压缩算法具有更强的适应性和准确性,引入词语的热度加强了压缩算法,最后通过句子整理和语法修复得到最终的压缩句。对比了人工压缩、只使用规则压缩和引入词语热度压缩三种压缩方法。实验结果表明,基于热度的启发式中文句子压缩算法可以在压缩比、语法性、信息量都损失较少的情况下,提高压缩句的热度。     

融合词性特征的中文句子相似度计算方法

为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息调整不同词性的单词对句子相似度的影响,方法二使用词性信息选择句子中较为关键的单词进行计算。对比实验中,方法一在实验任务中取得了最高的准确率,方法二具有较优的准确率和较快计算速度,实验结果表明了两种方法的有效性。     

面向智能客服的句子相似度计算方法

针对金融领域中智能客服的句子相似度计算方法进行了研究。利用基于词性的分词纠正模型减少中文歧义词、金融相关词汇的分词错误；通过词向量方法和循环神经网络分别提取词语级和句子级的语义特征，并且得到句子向量；用融合层计算出句子向量间的差异特征；对差异特征进行降维和归一化得到句子相似度计算结果。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和[F1]值。     

基于词性约束的藏文分词策略与算法

自动分词作为自然语言处理基础性的研究课题,一直被学术界所关注,随着藏语自然语言处理技术研究的不断深入,藏文分词也面临越来越多的挑战。该文通过分析藏文自动分词研究现状,提出基于词性约束的藏文分词策略与算法。相对于传统方法,该方法不仅能有效地预防和处理各类歧义现象,而且在藏文未登录词处理方面有较好表现。     

面向计算的现代汉语双音词分离及其语法意义与特性研究

汉语缺乏严格的形态束缚,在句子里双音词经常由于嵌入相关句法成分而呈现出分离。为了提高自然语言处理中语段分词、词性标注及基于规则的句子语义计算的准确性与有效度等,文章系统考察了现代汉语里典型词与离合词的分离现象,挖掘并刻画出它们各自形成的语法动因、条件、意义以及分离而成的成分的语法特性等,从而对现代汉语中双音词的分离做出了系统多层级的理论思考。文章指出典型词的分离是语用作用的结果,分离结构的意义是主观的;而离合词分离是句法语义作用的产物,意义是客观的。