印尼语、马来语自然语言处理研究综述

随着印尼语、马来语互联网普及率的上升,对海量印尼语、马来语文本进行信息处理存在重大需求.虽然研究人员对印尼语、马来语展开较广泛的研究,但是作为低资源语言,受到的关注远不及通用语,未能较好利用前沿的深度学习方法.文中梳理总结包括词法分析、句法分析、机器翻译、拼写检查等印尼语、马来语相关的自然语言处理技术.对比分析相关的研究成果发现,大多数研究因语料规模及评测标准不同难以客观对比各种算法的差异.最后结合印尼语、马来语现有的各领域语言资源开放情况,指出印尼语、马来语的自然语言处理研究面临的问题,并展望未来发展趋势.     

评价对象抽取研究综述

近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势进行了梳理,首先详细阐述评价对象抽取问题的基本概念并对其进行形式化表示,然后结合近年来的研究对评价对象抽取方法进行归纳和总结,并重点分析基于频率、基于模板规则、基于图论、基于条件随机场和基于深度学习的评价对象抽取方法,随后回顾评价对象抽取的评测情况和可用的语料资源,最后分析评价对象抽取的若干难点问题,同时对评价对象抽取研究进展和发展趋势进行总结和展望.     

菲律宾语自然语言处理研究综述

通过对菲律宾语的词法分析、句法分析、语义分析等基础研究和机器翻译、拼写检查、情感分析等应用技术的研究进展进行分析,得知菲律宾语仍属于语言资源较为缺乏的低资源语言,在菲律宾语自然语言处理领域,现有研究比较宽泛但不深入,与英语、汉语等语种的自然语言处理研究相比,还存在较大差距;相较而言,英菲平行语料库构建及其机器翻译的研究取得了较大进展,而其他领域研究进展相对缓慢。总体来说,通过跨语言处理技术构建跨语言平行语料库,推动深度学习应用于菲律宾语自然语言处理的方法研究,探讨基于规则、图模型、结构等方法对菲律宾语文本自动摘要的适用性,将是未来菲律宾语自然语言处理的主要研究方向。