一个汉语短语自动界定模型

本文提出了一个汉语短语自动界定模型，它通过基于统计的自动界定处理，利用通过错误驱动自动学习而得到的调整规则界定情况局部调整，利用人工总结的全局调整规则进行精调整等３个处理阶段，可以较邹地确定一句经过正确切分和词性注处理的汉语句子中不同短语的边界位置，从而为时一步的汉语短语自动划分和标注处理打下了良好的基础，对１０００多句句子的实验结果表明，模型的界定正确率达到了９６．３３％（封闭测试）、９４．５５     

一个汉语短语自动界定模型*

本文提出了一个汉语短语自动界定模型，它通过基于统计的自动界定处理．利用通过错误驱动自动学习而得到的调整规则进行界定情况局部调整，利用人工总结的全局调整规则进行精调整等3个处理阶段，可以较好地确定一句经过正确切分和词性标注处理的汉语句子中不同短语的边界位置。从而为进一步的汉语短语自动划分和标注处理打下了良好的基础．对1000多句句子的实验结果表明，模型的界定正确事达到了96.33％(封闭测试)、94.54％(开放测试)．     

提高韵律短语正确切分方法的研究

汉语自动词性标注和韵律短语切分都是汉语文语转换（Text-to-Speech)系统的重要组成部分，在用从人工标注的语料库中得到韵律短语切分点的边界模式以及概率信息，对文本中的韵律短语切分点进行自动预测时，语素g这种词性就过于模糊，导致韵律短语切分点预测得不合理，该文提出了一种修改词类标注集，去掉语素g这种词性的方法，该方法在进行词性标注时，对实语素恰当地柰注出在句中的词性，以便提高韵律短语的正确切分，应用此方法对10万词的训练集和5万词的测试集分别进行封闭和开放测试表明，词性标注正确率分别可达96．67％和92．60％，并采用修改过的词类标注集，对1000句的文本进行了韵律短语切分点的预测，召回率在66．21％左右，正确率达到75．79％。     

基于范例的汉语主谓短语的自动标注

提出了一种基于范例的汉语短语标注方法,通过对大量语料的人工标注,提供了自动标注的前提。经过对熟语料的统计分析,利用基于范例的方法实现短语自动标注,为自然语言的计算机处理提供基础研究服务。     

汉语短语的自动划分和标注

考虑到传统的基于规则的汉语分析器对大规模真实文本的分析所遇到的困难, 本文在使用统计方法进行汉语自动句法分析方面作了一些探索, 提出了一套基于统计的汉语短语自动划分和标注算法, 它分为预测划分点、括号匹配和分析树生成等三个处理阶段, 其间利用了从人工标注的树库中统计得到的各种数据进行自动句法排歧, 最终得到一棵最佳句法分析树, 从而可以自顶向下地完成对一句句子的短语自动划分和标注, 对一千多句句子的封闭测试结果表明, 短语划分的正确率约为86%, 短语标注的正确率约为92%, 处理效果还是比较令人满意的。     

利用AdaBoost-SVM集成算法和语块信息的韵律短语识别

提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法。首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构。其次,基于语块结构并利用AdaBoost-SVM集成算法,构建汉语韵律短语识别模型。同时,该文利用多种算法分别构建了利用语块信息和不利用语块的多个模型,对比实验结果表明,表示浅层句法信息的语块能够在韵律短语识别中做出积极有效的贡献;利用AdaBoos-SVM集成算法实现的模型性能更佳。     

汉语基本复合名词短语语义关系知识库构建与识别

汉语复合名词短语因其使用范围广泛、结构独特、内部语义复杂的特点,一直是语言学分析和中文信息处理领域的重要研究对象。国内关于复合名词短语的语言资源极其匮乏,且现有知识库只研究名名复合形式的短语,包含动词的复合名词短语的知识库构建仍处于空白阶段,同时现有的复合名词短语知识库大部分脱离了语境,没有句子级别的信息。针对这一现状,该文从多个领域搜集语料,建立了一套新的语义关系体系,标注构建了一个具有相当规模的带有句子信息的基本复合名词语义关系知识库。该库的标注重点是标注句子中基本复合名词短语的边界以及短语内部成分之间的语义关系,总共收录27 007条句子。该文对标注后的知识库做了详细的计量统计分析。最后基于标注得到的知识库,使用基线模型对基本复合名词短语进行了自动定界和语义分类实验,并对实验结果和未来可能的改进方向做了总结分析。     

汉语短语识别方法研究

在自然语言处理中,短语在汉语分析中占有举足轻重的地位.短语作为汉语句子中的一个基本组成单位,在整个汉语句子的句法分析与语义分析中具有特别重要的意义.为了提高汉语分析的质量,文中在借鉴他人算法的基础上,提出了一种规则和统计相结合的短语识别方法.首先利用词或词语之间的互信息进行短语边界的预测,然后根据词语的词汇和词类信息进行边界调整,最后进行括号匹配和短语标注.实验结果表明:该方法提高了短语的识别率和准确率,提高了汉语分析的质量.     

基于双向标注融合的汉语最长短语识别方法

汉语最长短语（最长名词短语和介词短语）具有显著的语言学特点．采用基于分类器的确定性标注方法进行双向标注,其结果能够显示最长短语识别在汉语句子正（由左至右）反（由右至左）2个方向上的互补性．基于此,利用确定性的双向标注技术来识别汉语最长短语,并提出了一种基于“分歧点”的概率融合策略以融合该双向标注结果．实验表明,这一融合算法能够有效发掘这2个方向的互补特性,从而获得较好的短语识别效果．     

基于特征词驱动的带"的"字名词短语的识别

本文进行了定中结构名词短语的分析，介绍了汉语短语的两种不同分类标准以及名词短语常见形式，提出了汉语定中结构名词短语（MHNP）的形式化定义，并据结构特点对其进行了分类。通过对人工标注语料库的分析、统计和归纳，利用基于特征词驱动的方法对带“的”字定中结构名词短语进行了自动标注。