基于归约的汉语最长名词短语识别方法

该文提出了最长名词短语(MNP)的操作性定义,分析了其构造和分布特征,并设计了一种基于baseNP归约的识别方法,利用MNP结构特性及起始有定成分、语义核心等语言学特征,缓解了最长名词短语长距离依赖与模型观察窗口受限的矛盾。开放测试取得了88.68%的正确率和89.21%的召回率;归约方法全面提升了识别性能,特别是将多词结构的调和平均值提高1%,优化幅度达6%以上,并且对长距离复杂结构有着更好的识别效果。     

融合边界信息的越南语名词短语深度学习识别方法

通过对语料库中越南语名词短语的邻接词与邻接词性进行统计调查,发现越南语名词短语蕴含着丰富的边界信息,这对越南语名词短语识别具有重要价值。提出两种将越南语名词短语边界信息融入深度学习模型的方法。一是计算每个词与预训练名词短语(Noun Phrase,NP)向量的相似度得到边界相似度向量(Border Similarity Vector,BS Vector);二是计算每个词与每个预训练标签类别向量的相似度得到(Label Similarity Vector,LS Vector)。实验结果表明,在加入BS Vector后,模型的整体标注准确率提升了0.43%,在加入LS Vector后,模型的整体标注准确率提升了0.6%。该方法不仅对越南语名词短语识别任务具有提升作用,对其他语种、其他领域的识别任务也有很大的参考和借鉴意义。     

CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语的边界,选择商务领域语料,采用了细化词性标注集和条件随机域模型结合语义信息的方法,识别了名词短语的边界和句法功能。在预处理基于宾州树库细化了词性标注集,条件随机域模型中加入语义特征主要用来识别状语类的名词短语。实验结果表明,结合金标准词性实验的F值达到了89.04%,改进词性标注集有助于提高名词短语的识别,比使用宾州树库标注集提高了2.21%。将功能名词短语识别信息应用到NiuTrans统计机器翻译系统,英汉翻译质量略有提高。     

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.     

混合的汉语基本名词短语识别方法

提出一种混合的汉语基本名词短语（BaseNP）识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库（CTB5.0）上进行实验,F值达到了90.09%,证明该方法能有效地识别BaseNP。     

汉语最长名词短语的自动识别

通过对包含5573个汉语句子的语料文本中的最长名词短语的分布特点的统计分析,提出了两种有效的汉语最长名词短语自动识别算法：基于边界分布概率的识别算法和基于内部结构组合的识别算法.实验结果显示,后者的识别正确率和召回率分别达到了85.4%和82.3%,取得了较好的自动识别效果.     

汉语基本名词短语结构分析模型

本文提出了用词语潜在依存关系分析汉语ｂａｓｅＮＰ结构的模型,它有以下的特点：①将依存语法知识融入概率模型中,使得ｂａｓｅＮＰ结构分析在依存语法知识的指导下进行,其性能优于纯粹的概率模型－相依模型;②词语潜在依存强度的获取算法是基于ＭＤＬ原则的,在模型建造时既考虑数据拟合性,又考虑模型归纳性,其性能优于基于极大似然原则的词语在依存强度获取算法;③词语潜在依存强度获取算法在复杂特性集上进行,可以有效地     

基于简单名词短语的汉语介词短语识别研究

该文提出一种融入简单名词短语信息的介词短语识别方法。该方法首先使用CRF模型识别语料中的简单名词短语,并使用转换规则对识别结果进行校正,使其更符合介词短语的内部短语形式;然后依据简单名词短语识别结果对语料进行分词融合;最后,通过多层CRFs模型对测试语料进行介词短语识别,并使用规则进行校正。介词短语识别的精确率、召回率及F-值分别为: 93.02%、92.95%、92.99%,比目前发表的最好结果高1.03个百分点。该实验结果表明基于简单名词短语的介词短语识别算法的有效性。
     

基于隐结构感知的并列名词短语识别研究

针对现有并列名词短语识别不能处理短语序列隐含信息的情况,提出一种新的并列名词短语识别方法。采用隐结构感知模型与条件随机场模型,识别并列名词短语序列以及序列中用于连接并列名词短语的连词和标点。针对并列名词短语序列进行任务描述,建立语料库并选择典型的并列名词短语识别特征进行实验。结果表明,隐结构感知模型由于加入序列中的隐含信息,相比传统条件随机场模型在并列名词短语识别中更有优势,F度量值达到86.36%,进而证明该模型能够用于以信息抽取为导向的并列名词短语识别。     

基于句法树的藏语最长名词短语识别

最长名词短语携带着丰富的句法和语义信息,经常与句法成分对应,在句子中充当一定的语义角色。最长名词短语识别在自然语言处理中占重要地位,是分析和理解句子结构、意义的基础。该文通过梳理不同概念的最长名词短语的含义,从句法树角度界定了藏语最长名词短语的基本概念;从句法树库中抽取6 038个句子,分析了最长名词短语的结构类型、边界特征和出现频次,最后采用序列标注模型和句法分析模型对最长名词短语进行识别。序列标注模型识别结果的正确率、召回率和F₁值分别为87.14%、84.72%、85.92%。句法分析模型识别结果的正确率、召回率、F₁值分别为85.02%、84.51%、84.76%。     

韩国语名词短语结构特征分析及自动提取

名词短语作为语言中一种普遍的语法现象,在自然语言处理领域日益受到了研究人员的关注.目前,对其研究范围主要集中在边界识别、语法分析、语义分析及其分类等方面.该文通过研究分析韩国语书面语名词短语的左右边界规则,从大规模标注语料库中自动提取出名词短语.实验结果表明:语料中的高频名词短语相对集中于8个类型之中.根据提取结果分别建立不同类型的名词短语库,为进一步建立双语平行短语语料库打下基础,以便于以后的机器翻译、信息检索等自然语言信息处理工作.     

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。     

基于混合策略的英语基本名词短语识别--边界统计和词性串规则校正相结合的策略

基本名词短语识别是自然语言处理领域非常重要的子任务。文中总结了一些有代表性的基本名词短语识别方法,并对多种典型英语基本名词短语识别的结果进行了比较和对照,提出并实现了边界统计和词性串校正相结合的英语基本名词短语识别方法。该方法把基本名词短语识别分成主次分明的两部分,边界统计作为主要部分能够正确识别出大部分基本名词短语,词性串规则作为辅助手段在对前者识别出的基本名词短语进行核对和校正的同时还对边界统计方法遗漏的基本名词短语进行再回收。此方法中,词性串规则弥补了边界统计无法顾及基本名词短语内部组合规律的缺点,提高了精确率和召回率。采用此方法,基本名词短语识别的精确率达到96.22%,召回率97.59%,Fβ=196.90%,F值超出了目前报道的最好结果。     

印鉴自动识别算法研究

印鉴在许多东方国家被广泛使用了多年.印鉴自动识别是模式识别中的一项非常困难的课题.文中对计算机印鉴自动识别的各个阶段进行了仔细研究,并给出一系列相关算法.为了把"伪造印鉴多出的笔划部分"与"由于印泥渗出而多出的部分"区别开来以及将"伪造印鉴少出的笔划部分"与"由于印泥少而盖印不清晰的部分"区别开来,文中提出了全差图、内差图、多差图、少差图等一系列差图的概念,并对这些差图进行了处理.在此基础上,完成了一套完整的计算机印鉴自动识别方法.实验结果表明,该方法可能在实际应用中是可行的.     

一种基于框架结构的专有名词自动识别方法

本文提出了一种基于框架结构的专有名词统一识别方法。该方法首先根据专有名词的成词特点及出现的上下文环境,重新定义语料属性;然后,提出了属性标注点（AP）的概念,对训练语料进行初次标注,并采用错误驱动的学习方法来获取规则;最后,结合规则和实例对文本进行专名识别。实验表明,该方法在测试样本集上准确率最高可以达到
到92．3％,召回率最高可以达到80．4％,是一种有效的专有名词识别方法。     

模型辨识新方法及应用

本文提出了一种有效的模型辨识新方法，为了提高数值稳定性和计算效率，本文给出了一种递阶最大信息量（ＡＩＣ）新判据和参数估计新方法，使单输出系统的极大似然方法及模型辨识的优选判据计算量成倍减少，通过分析量系统的ＡＩＣ标准，本文进一步导出了多输出情况下的ＡＩＣ标准，大大提高了计算效率。     

模型辨识新方法及应用

本文提出了一种有效的模型辨识新方法．为了提高数值稳定性和计算效率，本文给出了一种递阶最大信息量（ＡＩＣ）新判据和参数估计新方法，使单输出系统的极大似然方法及模型辨识的优选判据计算量成倍减少．通过分析标量系统的ＡＩＣ标准，本文进一步导出了多输出情况下的ＡＩＣ标准，大大提高了计算效率．     

统计机器翻译中短语切分的新方法

基于短语的统计机器翻译是目前主流的一种统计机器翻译方法,但是目前基于短语的翻译系统都没有对短语切分作专门处理,认为一个句子的所有短语切分都是等概率的。本文提出了一种短语切分方法,将句子的短语切分概率化: 首先,识别出汉语语料库中所有出现次数大于2次的词语串,将其作为汉语短语; 其次,用最短路径方法进行短语切分,并利用Viterbi算法迭代统计短语的出现频率。在2005年863汉英机器翻译评测测试集上的实验结果(BLEU4)是: 0.1764(篇章),0.2231(对话)。实验表明,对于长句子(如篇章),短语切分模型的加入有助于提高翻译质量,比原来约提高了0.5个百分点。     

基于语言特征自动获取的反问句识别方法

反问句是以疑问的形式表达强烈情感的修辞方式,对其有效识别可为自然语言处理中的情感分析任务提供技术支持。该文提出了一种基于语言特征自动获取的反问句识别方法。首先,利用标签注意机制,建立了一个数据驱动的特征抽取模型,用于获取与任务相关的词汇、句法结构、符号标记和话题等语言特征。其次,利用Bi-LSTM模型分别对句子和语言特征进行表示,两者的交互注意被用于获取句子的各个词和符号的注意力权重向量。该权重向量作用于句子的表示,用于构建一个强化语言特征的反问句识别模型。在中文微博数据集上的实验结果表明,提出的方法与之前的工作相比,反问句识别性能有显著提升。