基于ERNIE-BiGRU模型的摘要语步自动识别研究

学术文献的摘要是对文献主要内容的浓缩,摘要不同部分的语步具有不同的信息,语步的自动识别和抽取对于学术摘要的后续研究有着重要的应用价值,而目前语步识别的研究相对较少,并且相关算法的效果还需要提高。针对上述问题,该文提出了一种基于ERNIE-BiGRU模型的语步识别算法。该算法首先结合中文句法分析理论提出基于句法依存关系的多语步结构拆分法,对学术文献摘要多语步结构进行自动拆分,获得多个单语步结构;然后构建用于训练的单语步结构语料库,并利用知识增强语义表示预训练模型,训练出句子级词向量;最后将训练出的单语步结构词向量信息输入双向门限循环单元(BiGRU)进行摘要语步自动化识别,取得了良好的效果。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度,在结构化和非结构化摘要上的识别准确率分别达到了96.57%和93.75%。     

BMP神经网络在句法分析中的运用

句法分析是句法模式识别中的重要环节．在模拟实现BMP神经网络的基础上，给出其性能分析、适用范围，得到了一些有益的结论：进而将BMP神经网络运用于句法分析，提出神经网络分析器，并与传统方法相比给出了性能代价比分析，显示其优越性．     

基于情感计算的商品评论分析系统

针对电子商务中的商品评论信息过载问题,运用情感计算理论,通过挖掘商品评论信息中的商品特征及相应的情感褒贬态度,为消费者提供一个商品特征粒度上的情感分析结果,从而帮助消费者从庞杂的商品评论中快速获取有效信息。系统首先采集指定商品的评论集并挖掘商品特征,然后结合情感语料库和词汇相似度计算,利用依存关系找到特征-极性词对以及程度副词和否定词。基于以上结果,考虑程度副词的强度,以及程度副词和否定词共现语序不同造成的语义差异,提出了商品评论情感倾向程度的计算方式。最后,进行系统实现并验证算法的有效性。实验结果表明,系统具有良好的应用效果。     

限定领域的自动问答系统研究

目前,自然语言处理系统由于缺乏语义信息及知识理解和推理能力,因此存在很多缺陷,在自动问答领域中很难分清用户表达的真正意图,并给出用户满意的答案.本文就此给出基于句法语义的问句分析方法,采用本体构建技术构建答案库,在此基础上进行领域知识语义推理,实现智能问答.本研究以黄山旅游为限定领域建立问答系统,试验结果表明多策略的方法是有效的.     

基于SVM的汉语句子片段划分

针对长句子引起句法分析性能下降的问题,本文提出了一种基于SVM的句子片段划分方法:先根据语法结构将句子划分为多个片段,识别出每个片段的类别;然后根据片段的类别将句子分割为几个部分,每个部分作为句法分析的基本单元;最后将句法分析之后的各个部分进行合并,形成完整的分析结果.该方法减小了句法分析的复杂度,提高了分析的准确率.     

简述句法与语义分析及其关系

语言的产生是为了传递信息,使人类能够更好地交流,因此能够正确地理解语言所要表达的意思,准确地接收语言所要传递的信息,从而达到交际的效果也是语言理解的最终目的.句子是语言意义表达的基本单位,是篇章分析的基础,因此句子理解在语言理解研究中有重要的地位.人们在对句子进行处理时,一般要进行基本的句法分析和语义分析,以构建出句子的结构和意思.本文主要讨论了句法分析和语义分析在句子处理中的运用,并且以模块论和互动论的争论为基础简述了在句子理解中句法分析和语义分析之间的关系.     

计算机自然语言处理

系统的有效性取决于系统中包含的智能化程度, 如视觉、听觉、自然语言处理及对话系统等。一个有效的系统应能模拟人类的问题回答和推理过程,并能分析人们对问题的回答。本文介绍一个简单的自然语言接口NLI(National Language Interface), 它能接受、分析用户用自然语言的输入。使用PROLOG语言, 我们正在IBM-PC机上实现这个系统。