基于SVMTool的中文词性标注

SVMTool是建立在支持向量机(SVM)原理上的序列标注工具,具有简单、灵活、高效的特点,可以融入大量的语言特征。该文将SVMTool应用于中文词性标注任务,将基于隐马尔科夫模型的基线系统准确率提升了2.07%。针对未登录词准确率不高的问题,该文加入了中文字、词的特征,包括构成汉字的部首特征和词重叠特征,并从理论上分析了这两个特征的可行性,实验显示加入这些特征后,未登录词标注的准确率提升了1.16%,平均错误率下降了7.40%。     

基于Bi-LSTM-CRF网络的语义槽识别

自然语言理解任务的主要目标是运用自然语言处理的相关方法,对用户发出的语句进行解析,转化成结构化的语义表示.本文重点研究了基于语义槽抽取的自然语言理解方法.在基于语义槽抽取的自然语言理解任务中,任务的输入是用户的指令型语句,输出为指令的语义槽实体标注序列,如出发日期、出发地点等,故可将语义槽抽取任务看作类似于命名实体识别任务,以序列标注任务的方法解决.本文研究提出了基于Bi-LSTM-CRF模型的语义槽抽取方法,在英文语料ATIS上进行了实验.实验结果表明,基于Bi-LSTM-CRF网络的方法相比于传统机器学习的基准方法,结果得到了大幅度的提升.对于模型识别的结果,研究中采用F1值进行评价.     

任务型对话系统中的自然语言生成研究进展综述

任务型对话系统中的自然语言生成模块(ToDNLG)旨在将系统的对话动作转换为 自然语言回复,其受到研究者的广泛关注.随着深度神经网络的发展和预训练语言模型的爆发,ToDNLG的研究已经获得了重大突破.然而,目前仍然缺乏对现有方法和最新趋势的全面调研.为了填补这个空白,该文全面调研了 ToDNLG的最新进展和前沿领域,包...     

基于序列标注的中文分词、词性标注模型比较分析

该文对三种不同的分词词性标注模型进行了比较。这三种模型分别为一个序列标注串行模型,一个基于字分类的联合模型和一个将这两种模型使用Stacked Learning框架进行集成的融合模型。通过在《人民日报》、CoNLL09、CTB5.0和CTB7.0四个数据集上进行比较分析,最终实验结果表明分类联合模型能取得比较好的速度,融合模型能取得比较好的准确率,而普通串行模型处于速度和准确率的平衡位置。最后该文将准确率最好的融合模型和相关前沿工作在CTB5.0和CTB7.0上进行了对比, 该融合模型均取得了最好的结果。     

基于语言模型验证的词义消歧语料获取

作为一种稀缺资源,人工标注语料的匮乏限制了有指导词义消歧系统的大规模应用。有人提出了利用目标词的单义同义词在生语料中自动获取词义消歧语料的方法,然而,在某些上下文当中,用目标词替换这些单义的同义词并不合适,从而带来噪声。为此,笔者使用语言模型过滤这些噪声,达到净化训练数据,提高系统性能的目的。笔者在Senseval-3国际评测中文采样词词义消歧数据集上进行了实验,结果表明经过语言模型过滤的词义消歧系统性能明显高于未经过滤的系统。     

使用过训练提升词性标注依存句法联合模型的速度

词性标注和依存句法分析是自然语言处理领域中句子级别基本分析技术的两个重要任务,一般来说词性标注是依存句法分析的一个前提条件。基于联合分析的方法将这两个任务在一个统一的统计模型中联合处理能避免错误传播这类问题的发生,因此这种联合模型能取得比较好的性能。但是这种联合模型会带来算法上的时间复杂度的额外开销,因此导致联合分析的方法,速度非常慢。本文提出一种基于过训练的方法,通过极少量的性能损失,使得联合模型的解码速度提升了6倍。     

基于感知器的中文分词增量训练方法研究

该文提出了一种基于感知器的中文分词增量训练方法。该方法可在训练好的模型基础上添加目标领域标注数据继续训练,解决了大规模切分数据难于共享,源领域与目标领域数据混合需要重新训练等问题。实验表明,增量训练可以有效提升领域适应性,达到与传统数据混合相类似的效果。同时该文方法模型占用空间小,训练时间短,可以快速训练获得目标领域的模型。
     

用计算机技术改进计算机教育

<正>信息技术已经彻底改变了人类的生活,各行各业都在享受它带来的便利。专为培养信息技术人才而设置的计算机专业,理所应当地应该走在应用信息技术改革教学方式、教学理念的前列,从更深的层面上实现用计算机改进计算机教育。但遗憾的是,至今仍有为数不少的教师只应用PowerPoint讲课,更不可能借助当代最伟大的发明Internet进行教学改革了。