名词短语事件指代消解研究

随着篇章理解、信息融合要求的日益迫切,提高事件指代消解系统的性能逐渐成为一个研究热点。事件指代的指代词指代的是事件、事实或者命题等实践性、抽象性对象。该文对名词短语的事件指代消解进行研究,使用平面特征、结构化句法特征和语义特征等,根据SVM机器学习的方法进行英文事件的指代消解,通过在计算事件语义相似度的元组（语义角色）中加入时间和地点元素改进语义特征来提高事件指代消解系统的性能;并且单独使用每种特征对语料进行实验,分析每种特征单独使用时对系统的影响;OntoNotes 4.0语料库上的实验结果显示,引入改进的语义特征后,与基准系统相比,系统的准确率和F值均有所提高。由此来看,在语义特征中加入时间和地点元素对事件指代消解具有的正向作用。     

基于中心理论的指代消解研究

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用.首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识剐出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解.以中心理论为基础来表示、使用语义角色信息.从ACE 2003语料库上的实验结果可以看到,引入语义角色后,与基准系统相比,系统的F值提高了2.2%.特别是代词的指代消解,从实验结果可以看到,性能得到了大大提升.     

指代消解中代词待消解项识别研究

以基于机器学习的指代(Anaphora)消解平台为基础,研究代词待消解项识别问题.挖掘能区分代词是否为待消解项的特征集,总结归纳具有规律的代词待消解项的句法结构,使用机器学习的方法将二者结合生成代词待消解项过滤器并将其加入到代词指代消解平台.在ACE2003基准语料上测试过滤器自身性能及对代词指代消解的贡献.实验表明过滤器具有较高的准确率,能明显地提高代词指代消解系统的性能.     

指代消解中距离特征的研究

指代消解是自然语言处理中的一个重要问题,包括专有名词、普通名词、代词的指代识别。本文实现了一个基于机器学习的英语名词短语的指代消解平台,通过对原始语料进行命名实体识别和名词短语识别等一系列预处理,选取了多个有效特征及其组合,分别采用最大熵和SVM两种分类算法对名词短语进行分类,在此基础上着重研究了距离特征对指代消解的影响。在传统的基于机器学习的指代消解研究方法中,候选词和先行语的距离被定义为特征,而没有考虑距离在生成训练样例中的作用,本文通过把候选词和先行语的距离作为一个特征加入机器学习算法和作为限制条件用于指代关系候选实例的产生两方面进行详细研究,在MUC-6基准语料库上评测,实验结果表明,合理利用距离特征能够大大提高系统的性能。最终,本文采用最大熵和SVM两种分类器在测试集上分别获得了67.5和68.7的F1值,该结果优于同类型的其他系统。     

汉语中人称代词的消解研究

人称代词的消解是自然语言处理中十分重要的问题,人称代词消解,就是确定人称代词与先行语之间的相互关系,从而明确人称代词究竟指代什么对象,现有的许多应用系统,如文本摘要、信息抽取等采取了从文本中直接抽取句子的做法,而结果可能会含有某些无先行语的人称代词,使理解变得非常困难,人称代词消解无疑可以解决类似的问题。该文主要结合句类基本知识,根据人称代词所在语义块中的语义角色和人称代词对应的先行语可能的语义角色,给出了消解人称代词的基本规则。同时,作者也从句法的角度,结合局部焦点法给出了优选性规则。     

口语对话中的代词指代消解

提出一套分为两步的代词指代消解算法,算法不需要人工清洗语料及预定义规则.算法第1步采用一些新特征和机器学习算法对名词性指代代词和非名词性指代(non-anaphoric)代词分类,第2步分别对两类代词进行消解.针对名词性代词指代消解,提出了适用于口语对话的特征抽取及表示方法,如代词和候选先行词的距离、语法、语义等的抽取...     

基于机器学习方法的英文事件代词消解研究

与实体指代不同,事件指代因为其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。该文给出了一个基于机器学习方法的事件代词指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,并给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件代词指代消歧的结果,对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的系统性能。     

基于深度学习的维吾尔语人称代词指代消解

指代消解是自然语言处理技术的核心问题,该文结合维吾尔语语义特征,提出基于深度学习的维吾尔语人称代词指代消解方法。通过堆叠多层无监督RBM网络和一层有监督BP网络,构建DBN深度神经网络学习模型,RBM网络保证特征向量映射达到最优,BP网络对RBM网络的输出向量进行分类,实现维吾尔语人称代词指代消解。经过维吾尔语指代消解语料库测试, F值达到83.81%,比SVM方法高出2.88%。实验结果表明,同等条件下,该方法能有效提升维吾尔语人称代词消解的精度,有助于维吾尔语指代消解研究。     

基于栈式降噪自编码和词嵌入表示的维吾尔语零指代消解

针对维吾尔语零指代现象,提出采用栈式降噪自编码的深度学习机制进行维吾尔语零指代消解。首先由大规模无标注维吾尔语语料训练得到富含语义和句法信息的词嵌入表示,将其作为候选先行语和缺省零代词的语义特征;其次根据维吾尔语语言特点,抽取14项针对零指代消解任务的手工设计特征;然后融合word embedding特征和14项hand-crafted特征作为栈式降噪自编码的输入,最后经过无监督逐层贪婪的预训练和有监督的微调过程,使用softmax进行分类完成维吾尔语零指代消解任务。实验结果表明,与传统栈式自编码、浅层机器学习的支持向量机和人工神经网络相比,栈式降噪自编码的F值分别提高了4.450%、10.032%和8.140%,实验结果验证了该方法的有效性及栈式降噪自编码在任务中具备挖掘高层面鲁棒性语义特征的优势。     

基于树核函数的“it”待消解项识别研究

该文在基于特征的英文代词指代消解平台上,使用复合核函数,研究指代消解中待消解项“it”的识别问题。围绕“it”是否是待消解项,该文采取有效策略获得“it”句法结构信息与平面特征信息,并将它们结合起来生成“it”待消解项分类器。在测试分类器性能的同时,将其运用到代词指代消解中以检验它对指代消解的作用。最后在ACE2003基准语料上实验表明采用复合核生成的分类器具有较高的准确率,并能显著提高代词指代消解性能。     

Annotating abstract anaphora

In this paper, we present first results from annotating abstract (discourse-deictic) anaphora in German. Our annotation guidelines provide linguistic tests for identifying the antecedent, and for determining the semantic types of both the antecedent and the anaphor. The corpus consists of selected speaker turns from the Europarl corpus. To date, 100 texts have been annotated according to these guidelines. The annotations show that anaphoric personal and demonstrative pronouns differ with respect to the distance to their antecedents. A semantic analysis reveals that, contrary to suggestions put forward in the literature, referents of anaphors do not tend to be more abstract than the referents of their antecedents.     

基于机器学习方法的事件指代消歧研究

与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件指代消歧的结果,并对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的召回率,但系统准确率需要进一步提升。     

Anaphora and Translation Discrepancies in Russian–German MT

Anaphora resolution in machine translation involves two aspects:(1) the identification of the antecedent, i.e., the determinationof co-reference relations between anaphor and antecedent; and (2)the translation of the anaphor, i.e., the selection of theappropriate target-language equivalent. The identification ofthe antecedent is essentially a monolingual, language-pairindependent problem which is usually solved during analysis. Theselection of the target-language equivalent, on the other hand,can be regarded as a language-pair dependent task which has to betackled during transfer and generation. In this paper, theproblems of anaphora translation are discussed for the languagepair Russian–German. Although in most cases source-languageanaphoric pronouns correspond to target-language anaphoricpronouns, in some cases this straightforward equation does nothold. Two cases of such translation discrepancies are treatedhere: zero anaphora and pronominal PPs. The differences in thedistribution of zero anaphora and pronominal PPs in Russian andGerman are described, and solutions to these translation problems basedon the Russian–German MT system T1 are presented.     

基于支持向量机的英语名词短语指代消解

提出一种基于支持向量机（SVM）的英语名词短语的指代消解方法,并给出具体实现系统。实验采用了几个常用的基本特征,在MUC-6公开语料上测试得到的F值为68．6,优于同类型的其他原型系统。分析SVM中不同核函数对分类结果的影响以及不同的特征对指代消解的作用。实验结果表明,同位语、别名和字符串匹配3个特征对指代消解非常重要,距离作为特征使用时对指代消解没有帮助,但可在训练样例生成时作为限制条件来使用。     

基于Ontology的语义信息检索模型研究

在信息检索过程中引入语义,可以大大提高信息检索准确度,其中Ontology扮演了重要的角色.基于Ontology研究了语义信息检索原理、体系结构及其模型实现的关键技术,设计并实现了基于Ontology的信息检索系统原型,对研究进行了验证.实验结果表明,基于Ontology的检索大大提高了信息的查准率和查全率.     

结合规则与语义的中文人称代词指代消解

指代消解是一种为了确定文章中出现的指代词与前文中出现的内容是否为同一事物的技术,在海量信息文本智能处理中具有重要的作用,而人称代词在各种指代词集合中占有相当一部分比例。本文采用规则与语义相结合的方法对中文人称代词进行指代消解,在基础的语法过滤规则之上新增同位语规则过滤指代词的候选消解项;提出更精确的同义词距离计算方法,利用同义词词林和知网对人称代词的关联词与候选先行词的关联词进行语义关系计算,选择关联度最高的候选先行词作为最终的指代结果。通 过不同方法的对比实验和在真实语料数据集上的实验表明,本文所提方法获得了较好的效果。     

融合语义角色的神经机器翻译

近年来,深度学习取得了重大突破,融合深度学习技术的神经机器翻译逐渐取代统计机器翻译,成为学术界主流的机器翻译方法。然而,传统的神经机器翻译将源端句子看作一个词序列,没有考虑句子的隐含语义信息,使得翻译结果与源端语义不一致。为了解决这个问题,一些语言学知识如句法、语义等被相继应用于神经机器翻译,并取得了不错的实验效果。语义角色也可用于表达句子语义信息,在神经机器翻译中具有一定的应用价值。文中提出了两种融合句子语义角色信息的神经机器翻译编码模型,一方面,在句子词序列中添加语义角色标签,标记每段词序列在句子中担当的语义角色,语义角色标签与源端词汇共同构成句子词序列;另一方面,通过构建源端句子的语义角色树,获取每个词在该语义角色树中的位置信息,将其作为特征向量与词向量进行拼接,构成含语义角色信息的词向量。在大规模中-英翻译任务上的实验结果表明,相较基准系统,文中提出的两种方法分别在所有测试集上平均提高了0.9和0.72个BLEU点,在其他评测指标如TER(Translation Edit Rate)和RIBES(Rank-based Intuitive Bilingual Evaluation Score)上也有不同程度的性能提升。进一步的实验分析显示,相较基准系统,文中提出的融合语义角色的神经机器翻译编码模型具有更佳的长句翻译效果和翻译充分性。