汉语框架自动识别中的歧义消解

该文研究了汉语框架自动识别中的歧义消解问题,即对给定句子中的目标词,基于其上下文环境,从现有的框架库中,为该目标词自动标注一个合适的框架。该文将此任务看作分类问题,使用最大熵建模,选用词、词性、基本块、依存句法树上的若干特征,并使用开窗口技术和BOW策略,以目前汉语框架语义知识库中的88个词元的2 077条例句为训练、测试语料,进行了3-fold交叉验证实验,最好结果取得69.28%的精确率(Accuracy)。     

汉语框架语义角色的自动标注

基于山西大学自主开发的汉语框架语义知识库(CFN),将语义角色标注问题通过IOB策略转化为词序列标注问题,采用条件随机场模型,研究了汉语框架语义角色的自动标注.模型以词为基本标注单元,选择词、词性、词相对于目标词的位置、目标词及其组合为特征.针对每个特征设定若干可选的窗口,组合构成模型的各种特征模板,基于统计学中的正交表,给出一种较优模板选择方法.全部实验在选出的25个框架的6 692个例句的语料上进行.对每一个框架,分别按照其例句训练一个模型,同时进行语义角色的边界识别与分类,进行2-fold交叉验证.在给定句子中的目标词以及目标词所属的框架情况下,25个框架交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%和61.62%.     

基于SVM和CRF双层模型的FrameNet框架消歧

框架消歧指的是在给定的句子中根据目标词的上下文语境,自动识别出有歧义的目标词所属的框架。针对传统FrameNet框架消歧方法使用单一分类模型时没有考虑到目标词之间的联系而导致隐性特征难以被提取,以及分类结果比较依赖分类模型的性能及参数的设置的问题,提出了一种基于SVM和CRF双层模型的FrameNet框架消歧方法。该方法利用分治思想将框架消歧问题转化为对目标词的分类及序列标注。第一层SVM模型对输入的语料进行粗分类,得到分类标签序列;第二层CRF模型将文本序列和SVM模型的分类标签序列作为输入,将分类标签加入特征模板进一步进行序列标注。实验选取了FrameNet语义知识库中能够激起多个框架的18个词元,2?614条例句作为实验数据。实验结果显示,与传统方法相比,基于SVM和CRF的双层模型有较高的准确率,证明了该方法是一种较为适用的FrameNet框架消歧方法。     

基于词分布式表征的汉语框架排歧模型

框架排歧是根据句子中目标词的上下文语境,从框架库中为该目标词自动选择一个合适的框架。该任务在一定程度上解决了动词中一词多义的现象。该文基于词语及句子的分布式表征,提出了基于距离和基于词语相似度矩阵的框架排歧模型。与传统方法相比,该模型有效避免了人工选择特征,克服了特征空间维度过高、特征之间没有关联性等缺点,使框架排歧的准确率达到65.71%。并与当前最好的模型,进行显著性和一致性检验,进一步验证了词分布式表征对框架排歧任务的有效性。     

基于汉语框架语义网的篇章关系识别

篇章关系识别是篇章分析中一项具有挑战性的子任务。传统的篇章关系分析主要是用篇章的局部特征对篇章关系进行分析,但是局部特征无法直接诠释篇章单元的外部语义关系,因此该文基于汉语框架语义网识别篇章关系,在框架语义层面对篇章单元进行分析。该文主要利用汉语框架语义网中的目标词,对篇章单元进行分析,从而识别出篇章关系。实验结果表明,核心目标词能更完整地表达篇章单元的核心语义,对篇章关系的识别有较好的效果。     

汉语框架网中未登录词元的框架选择

汉语框架网的低覆盖率导致汉语句子中存在许多未登录的词元,严重制约着汉语的框架语义分析任务。针对未登录词元的框架识别问题,该文借助同义词词林的词义信息,提出基于平均语义相似度计算及最大熵模型两种方法,采用静态特征与动态特征相结合的特征选择方法。实验证明,这两种方法都能有效地实现未登录词元的框架选择,基于相似度计算的方法(TOP-4)获得78.61%的准确率;基于最大熵的方法结果可达87.29%,同时在新闻语料上达到了75%的准确率。     

多特征文本蕴涵识别研究

文本蕴涵识别是解决自然语言中存在的同义异形问题的有效途径。虽然国内外学者已经提出了很多文本蕴涵识别模型,但影响文本蕴涵识别的因素错综复杂,识别准确率普遍不高。该文把文本蕴涵识别看作二元分类问题,抽取词汇特征、句法依存关系特征及FrameNet语义知识库特征的多种特征构造特征矩阵,训练SVM分类器,实现文本蕴涵识别。该方法在国际文本蕴涵识别技术评测RTE3的测试集上进行测试,蕴涵正例识别准确率达到了78.1%,高于RTE3评测2-ways的最高结果。     

汉语框架语义知识库及软件描述体系

汉语框架网络工程是以框架语义学为理论基础的基于语料库的计算词典编纂工程,用于语言学、计算语言学研究及自然语言处理研究。该工程的结果包括两部分: 汉语框架语义知识库(即词典资源)和相关软件。其中,汉语框架网络知识库包括框架库、句子库和词元库三部分,相关软件主要包括汉语框架语义知识库管理系统和基于Web的展示系统。本文介绍了汉语框架语义知识库的语义描述体系以及软件描述体系。     

汉语篇章中零形式的识别与消解

传统的语义角色标注只能为句中显式表达的句法论元分配语义角色,但是忽略了一些隐式的语义成分,即零形式。该文基于汉语框架语义研究了零形式的识别及消解。在识别阶段,首先使用规则方法进行零形式检测,然后运用筛选过滤的策略去除部分错误识别的零形式;在消解阶段,将篇章中显式表达的框架元素填充项作为零形式的候选先行语,提出结合框架元素语义类型与框架关系的消解方法。在构建的164篇中文语料上进行实验,与其他方法相比,该方法能获得更好的结果。
     

基于条件随机场的汉语框架语义角色自动标注

在给定目标词及其所属框架的条件下,汉语框架语义角色标注可以分为语义角色识别和角色分类两个步骤。该文将此任务通过IOB2标记策略形式化为词序列标注问题,以词为基本标注单元,采用条件随机场模型进行自动标注实验。先对语料使用清华大学的基本块自动分析器进行分析,提取出15个块层面的新特征,并将这些特征标记形式化到词序列上。以文献[20]已有的12个词层面特征以及15个块层面特征共同构成候选特征集,采用正交表方法来选择模型的最优特征模板。在与文献[20]相同的语料上,相同的3组2折交叉验证实验下,语义角色标注的总性能的F1-值比文献[20]的F1-值提高了近1%,且在显著水平0.05的t-检验下显著。实验结果表明: (1)基于词序列模型,新加入的15个块层面特征可以显著提高标注模型的性能,但这类特征主要对角色分类有显著作用,对角色识别作用不显著;(2) 基于词序列的标注模型显著好于以基本块为标注单元以及以句法成分为标注单元的标注模型。