BFS-CTC汉语句义结构标注语料库

句义结构分析是汉语语义分析中不可逾越的重要环节,为了满足汉语句义结构分析的需要,基于现代汉语语义学理论构建了一种层次化的汉语句义结构模型,定义了标注规范和标记形式,建设了一个汉语句义结构标注语料库BFS-CTC(Beijing Forest Studio-Chinese Tagged Corpus)。标注内容方面,基于句义结构模型的定义标注了句义结构句型层、描述层、对象层和细节层中所包含的各个要素及其组合关系,包括句义类型、谓词及其时态、语义格类型等信息,并且提供了词法和短语结构句法信息,便于词法、句法、句义的对照分析研究;语料库组织结构方面,该语料库包括四个部分,即原始句子库、词法标注库、句法标注库和句义结构标注库,可根据研究的需要,在词法、句法、句义结构标注的基础上进行深加工,在核心标注库的基础上添加更多具有针对性的扩展标注库,利用句子的唯一ID号进行识别和使用;语料来源和规模方面,语料全部来自新闻语料,经过人工收集、整理,合理覆盖了主谓句、非主谓句、把字句等六种主要句式类型,规模已达到10 000句。同其他语义标注库相比,BFS-CTC基于现代汉语语义学,提供了多层次的句义结构标注信息,兼容进行了词法和语法标注,各类标注既可以单独使用也可综合使用进行横向分析,可用于自然语言处理多方面的研究,进一步推动汉语语义分析的研究和发展。     

藏文句义分割方法

句子是字或词根据语法规则进行组合的编码,句义分割是句子组合规律的解码问题,即对句义进行解析。在藏文分词后直接进行语义分析,其颗粒度过小,容易出现词语歧义,而以句子为分析单位,则颗粒度过大,不能较好地揭示句子的语义。为此,提出一种藏文句义分割方法,通过长度介于词语和句子之间的语义块单元进行句义分割。在对句子进行分词和标注的基础上,重新组合分词结果,将句子分割为若干个语义块,并采用空洞卷积神经网络模型对语义块进行识别。实验结果表明,该方法对藏文句义分割的准确率达到94.68%。     

基于神经网络的连动句识别

连动句是具备连动结构的句子,是汉语中一种特殊的句法结构,在现代汉语中十分常见且使用频繁.连动句语法结构和语义关系都很复杂,在识别中存在许多问题,对此该文针对连动句的识别问题进行了研究,提出了一种基于神经网络的连动句识别方法.该方法分两步:第一步,运用简单的规则对语料进行预处理;第二步,利用文本分类的思想,使用BERT编...     

基于句义结构分析的中文人名消歧

针对现有很多基于人物属性特征的人名消歧方法不适用于文本本身特征稀疏的问题,提出一种基于句义结构分析中文人名消歧方法。通过句义结构分析提取人物关系特征词,根据提取关系特征构建社会关系图,并以人名实体的职业和所在单位等人物属性作为辅助特征,结合实体的特征信息进行关系聚类,将聚类的结果映射到文本中以实现人名消歧。通过句义结构分析提高了人物关系特征以及人物属性特征的准确率,实验结果表明,该方法可有效地提高中文人名消歧准确率。     

汉语篇章级小句关系的标注体系

句际关系自动分析属于篇章语义学研究的范畴,虽然英语句际关系的研究已有大量工作,但汉语句际关系的自动分析还只是刚刚起步。该文在RST理论框架下,结合汉语特点,提出了完整的汉语篇章级小句关系标注体系。将汉语话题和逻辑关系置于同一个框架下进行描述,将小句关系划分为事件附属关系和事件逻辑关系两大类。逻辑关系又包括6个中类、15个小类。目前已在人民日报语料上完成了8000个句子的小句关系标注。抽取出其中1000个句子检测了双盲标注的一致性,揭示了汉语意合性语言小句关系标注的困难;并基于标注数据对关系类型进行了定量分析,指示了汉语句际关系自动分析将面临的重点和难点。     

汉语块扩句的自动分析

块扩句是一类概念预期知识十分明确的句子。基于概念层次网络理论介绍了块扩句对应的块扩句类,总结了能够激活块扩句类的典型块扩动词。根据块扩动词的概念知识得到句子的特征语义块及块扩句类,依据块扩句类的知识对句子进行检验后可给出句子句类的分析结果。在已有的句类分析系统的基础上对真实语料中的块扩句进行了自动分析,实验表明正确率达到了71.29%,错误主要来自特征语义块动词辨识、动词多句类代码等。正确分析块扩句将有助于解决汉语句子的多动词处理难点。     

基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析*

提出一种基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析方法.根据评论文的特点,采用一种基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的情感倾向,将其平均值作为评论文的整体倾向.基于主题情感句的评论文倾向性分析方法避免了进行篇章结构分析,排除了与主题无...     

基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别

传统的观点句识别多利用句子内部的情感特征进行分类,而在跨语言的多文档观点句识别任务中,不同语言、不同文档的句子之间具有密切的关联,这些关联特征对于观点句识别有一定的支撑作用。因此,提出一种基于双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络框架并融入句子关联特征的汉越双语多文档新闻观点句识别方法。首先提取汉越双语句子的情感要素和事件要素,构建句子关联图,并利用TextRank算法得到句子关联特征;然后基于双语词嵌入和Bi-LSTM将汉语和越语的新闻文本编码在同一个语义空间;最后联合考虑句子编码特征和关联特征进行观点句识别。理论分析和模拟结果表明,融入句子关联图能够有效地提升多文档观点句识别的准确率。     

基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别

传统的观点句识别多利用句子内部的情感特征进行分类，而在跨语言的多文档观点句识别任务中，不同语言、不同文档的句子之间具有密切的关联，这些关联特征对于观点句识别有一定的支撑作用。因此，提出一种基于双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络框架并融入句子关联特征的汉越双语多文档新闻观点句识别方法。首先提取汉越双语句子的情感要素和事件要素，构建句子关联图，并利用TextRank算法得到句子关联特征；然后基于双语词嵌入和Bi-LSTM将汉语和越语的新闻文本编码在同一个语义空间；最后联合考虑句子编码特征和关联特征进行观点句识别。理论分析和模拟结果表明，融入句子关联图能够有效地提升多文档观点句识别的准确率。     

面向文本信息处理的汉语句子和小句

小句和句子分别是篇章信息处理的基本单位和复合单位。但是汉语中,这两个概念至今未有公认的适用于语言信息处理的界定,这种状况阻碍了汉语信息处理的发展。该文将汉语的句子大致界定为自足的广义话题结构,把小句界定为基于广义话题结构的话题自足句,并提出了这样界定的语言学依据和认知依据。     

基于规则的“把”字句语义角色标注

“把”字句是现代汉语中一种重要的特殊句式,该文尝试用基于知识库的规则方法对把字句进行语义角色自动标注。首先,我们从《人民日报》语义角色标注语料库中收集把字句例句,形成一个覆盖范围较广的把字句例句库;之后,对例句库中把字句的句法和语义构成规律进行手工标注,标注内容包括谓语动词的配价类型、把字句谓语结构类型、把字句句模类型等。在上述标注的基础上,对把字句的句模构成规律进行分析,总结出若干条语义角色标注规则;最后,在测试数据上对前述规则进行验证,语义角色标注的最终正确率为98.61%,这一结果说明该文所提出的规则在把字句语义角色标注上是有效的。     

基于语义组块分析的汉语语义角色标注

近些年来,中文语义角色标注得到了大家的关注,不过大多是传统的基于句法树的系统,即对句法树上的节点进行语义角色识别和分类。该文提出了一种与传统方法不同的处理策略,我们称之为基于语义组块分析的语义角色标注。在新的方法中,语义角色标注的流程不再是传统的“句法分析——语义角色识别——语义角色分类”,而是一种简化的“语义组块识别——语义组块分类”流程。这一方法将汉语语义角色标注从一个节点的分类问题转化为序列标注问题,我们使用了条件随机域这一模型,取得了较好的结果。同时由于避开了句法分析这个阶段,使得语义角色标注摆脱了对句法分析的依赖,从而突破了汉语语法分析器的时间和性能限制。通过实验我们可以看出,新的方法可以取得较高的准确率,并且大大节省了分析的时间。通过对比,我们可以发现在自动切分和词性标注上的结果与在完全正确的切分和词性标注上的结果相比,还有较大差距。     

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。     

基于语义依存图库的兼语句句模研究

句子语义分析是语言研究深入发展的客观要求,也是当前制约语言信息处理技术深度应用的主要因素。在探索深层语义分析方法的基础上,该文根据汉语的特点,提出了一整套语义依存图的构建方法,并建立了一个包含30 000个句子的语义依存图库。以兼语句为重点研究对象,该文研究了语料库中所有纯粹的兼语句所对应的句模情况,进而试图构建基于语义依存图的句模系统,总结句型和句模的映射规则,从而为更好的建立语义自动分析模型提供相应的知识库。
     

翻译记忆中语句相似度计算方法的研究

对翻译记忆的关键技术——语句相似度的几种常用计算方法进行了分析,针对英汉翻译记忆系统的要求,提出了基于块的方法计算英语句子相似度,通过将英语句子按照句型分类存储,组合句子各个组成块的语义相似度与权重来得到整个句子的相似度。结果证明,它能很好的反映句子在语义和结构上的相似程度。     

汉语核心框架语义分析

汉语核心框架语义分析是从框架语义角度,通过抽取句子的核心框架,获取汉语句子的核心语义骨架。该文将核心框架语义分析分为核心目标词识别、框架选择和框架元素标注三个子任务,基于各个子任务的不同特点,采取最大熵模型分别对核心目标词识别与框架选择任务进行建模;采用序列标注模型条件随机场对框架元素标注任务进行建模。实验在汉语框架网资源的10 831条测试语料中显示,核心目标词识别和框架元素标注F值分别达到99.51%和59.01%,框架选择准确率达到84.73%。     

Text Classification Using Sentential Frequent Itemsets

Text classification techniques mostly rely on single term analysis of the document data set, while more concepts, especially the specific ones, are usually conveyed by set of terms. To achieve more accurate text classifier, more informative feature including frequent co-occurring words in the same sentence and their weights are particularly important in such scenarios. In this paper, we propose a novel approach using sentential frequent itemset, a concept comes from association rule mining, for text classification, which views a sentence rather than a document as a transaction, and uses a variable precision rough set based method to evaluate each sentential frequent itemset＇s contribution to the classification. Experiments over the Reuters and newsgroup corpus are carried out, which validate the practicability of the proposed system.     

基于构式语块的句子相似度计算

针对当前主要的汉语句子相似度计算方法存在的问题,通过对大量的中文语句进行构式语义分析,提取构式语块特征,构建构式义特征库,并提出了一种基于构式语块的中文句子相似度计算方法.该方法最大化语块粒度,缩小语义理解间隙.在计算时,首先,通过自上而下语块分析方法,利用HMM学习算法,对复杂多样的汉语句子进行构式语块识别;然后,采用自底向上的计算方式,获取得到构式块间的相似度;最后,计算得出句子间的相似度量值.对比句子相似度实验结果表明,论文提出的计算方法优于其他算法.