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句子的语义处理是自然语言处理的重要难题与挑战。抽象语义表示(Abstract meaning representation, AMR)是近几年国际上新兴的句子级语义表示方法,突破了传统的句法树结构的限制,将一个句子语义抽象为一个单根有向无环图,很好地解决了论元共享问题,成为语言资源建设和句子语义解析的研究热点。本文从AMR概念与规范、解析算法和应用等方面对AMR相关研究进行系统的梳理,特别对AMR的各种解析算法进行了比较深入的分析和比较,指出了现有算法存在的问题和不足,同时介绍了中文AMR的开发进展,最后展望了AMR未来的研究方向。 相似文献
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命名实体识别是自然语言处理的一个重要基础任务。传统基于统计学习模型的命名实体识别方法严重依赖特征工程,特征设计需要大量人工参与和专家知识,而且已有的方法通常大多将中文命名实体识别任务看作一个字符序列标注问题,需要依赖局部字符标记区分实体边界。为了减弱系统对人工特征设计的依赖,避免字符序列化标注方法的不足,该文对基于神经网络的片段级中文命名实体识别方法进行探索研究。通过采用深度学习片段神经网络结构,实现特征的自动学习,并通过获取片段信息对片段整体分配标记,同时完成实体边界识别和分类。基于神经网络的片段级中文命名实体识别方法在MSRA数据集上对人名、地名和机构名识别的总体F1值达到了90.44%。 相似文献
43.
44.
该文对基于语义解析的中文地理信息系统(GIS)自然语言接口实现技术与方法进行了探索性的研究。首先,我们针对一个具体GIS应用领域设计和开发了一种函数式的形式化意义表示语言GISQL和一个中文语义解析标注语料库;然后,我们通过引入混合树作为隐变量用于构造输入句子与输出表示结构之间的对应关系,提出了一种基于含隐变量的感知器模型的语义解析算法。在开发的中文语义解析标注语料库上的实验结果显示,该文提出的语义解析算法的F1值达到了90.67%,明显优于baseline系统。更重要的是,该文的研究证明了基于语义解析方法实现中文GIS的自然语言接口是一种有效可行的途径。 相似文献
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46.
延庆区作为首都生态涵养区,是2022年冬季奥运会的主办地之一,后奥运时期,全区大部分河流难以保障生态水流,水生态环境有待整治提升。通过分析延庆区的水资源现状及存在的问题,提出区域水资源调配优化措施及方案,通过区域水资源联合调配,白河堡水库可向区域内水系调水,以恢复妫水河南部和北部的水系联通,保证延庆区河道的生态基流和生态景观,为发挥延庆生态优势作出贡献;同时,可实现白河堡水库、密云水库、官厅水库、十三陵水库的水系连通,形成跨流域连通的水网,减轻官厅水库对外地调水的依赖性。本研究可为区域水资源规划利用及水环境有效治理提供参考。 相似文献
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48.
组块分析是一种非常重要的句法分析预处理手段,通过将文本划分成一组互不重叠的片断,来达到降低句法分析的难度。提出一种基于SVM-Adaboost的中文组块分析方法,将基于线性核函数的支持向量机与Adaboost算法相结合,以基于线性核函数的SVM作为Adaboost的分量分类器,在学习过程中改变分量分类器的核参数。实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
50.
抽象语义表示(abstract meaning representation, AMR)是一种领域无关的句子语义表示方法,它将一个句子的语义抽象为一个单根有向无环图,AMR解析旨在将句子解析为对应的AMR图。目前,中文AMR研究仍然处于起步阶段。该文结合中文AMR特性,采用基于转移神经网络的方法对中文AMR解析问题展开了试验性研究。首先,实现了一个基于转移解码方法的增量式中文AMR解析神经网络基线系统;然后,通过引入依存路径语义关系表示学习和上下文相关词语语义表示学习,丰富了特征的表示;最后,模型中应用序列化标注的模型实现AMR概念识别,优化了AMR概念识别效果。实验结果表明,该模型在中文AMR解析任务中达到了0.61的Smatch F1值,明显优于基线系统。 相似文献