中文非投射语义依存现象分析研究

汉语是一种语序灵活的语言,句子变式很多,基于传统依存树的投射现象还不能很好解决某些句式的语义理解问题。文章以10000个句子的汉语语义依存图库为基础,验证并明确了汉语非投射现象的客观存在性,考察了汉语句子中存在的非投射现象,并从语言学和句子深层语义理解的角度对非投射现象进行了归纳和解释。文章总结了7类出现非投射现象的情况,包括小句宾语句、比较句、主谓谓语句、紧缩复句、代词、动补谓语句以及注释短语或复句。这对于自动语义依存标注有重要的指导作用。     

基于语义依存分析的图网络文本分类模型

针对目前已有的文本分类方法未考虑文本内部词之间的语义依存信息而需要大量训练数据的问题,提出基于语义依存分析的图网络文本分类模型TextSGN。首先对文本进行语义依存分析,对语义依存关系图中的节点（单个词）和边（依存关系）进行词嵌入和one-hot编码;在此基础上,为了对语义依存关系进行快速挖掘,提出一个SGN网络块,通过从结构层面定义信息传递的方式来对图中的节点和边进行更新,从而快速地挖掘语义依存信息,使得网络更快地收敛。在多组公开数据集上训练分类模型并进行分类测试,结果表明,TextSGN模型在短文本分类上的准确率达到95.2%,较次优分类法效果提升了3.6%。     

汉语语义依存分析

语义依存分析建立在依存理论基础上,是一种深层的语义分析理论.同时融合了句子的依存结构和语义信息,更好地表达了句子的结构与隐含信息.在许多高层次的研究和应用上,语义依存分析都大有用武之地.语义依存分析主要面临两方面的难题,一是语义体系的确定,其次是自动语义依存分析算法.将重点从语义体系的确定以及自动语义依存分析算法的角度上对语义依存分析进行系统的介绍.     

基于语义句模的语义理解方法研究

针对目前情境信息丰富问题语义理解的困难,提出了一种基于语义句模的语义理解方法.该方法借鉴汉语言学中句模的研究成果,以及问题的分类,构建语义句模,将语义信息蕴含在句模中,利用文本中能够穷举的信息,为千变万化的情境信息赋予相应的语义.实验构建了基于自然语言处理工具Gate的语义句模jape规则库,以收集的102道四则运算应用题为例进行语义理解,实验结果为完全理解的题目为82.4%,部分理解为17.6%,完全不理解的0%.得出的实验结论是,该方法能够较好地实现情境信息丰富问题的语义理解.     

基于投射的藏语语义依存分析研究

藏语是语序非常灵活的一种语言,藏语词法分析和句法分析等浅层研究不能很好地满足藏语自然语言理解的需求。从简单句型的藏语句子出发,研究了基于投射的藏语语义依存分析,构建了藏语语义依存树库,设计了语义依存弧类型分析特征模板。最后通过最大熵分类模型,对人工分析过的语义依存弧的句子进行依存弧的类型分析并进行标注,为今后的语义依存分析提供新的思考视角和更好的理论支撑。     

基于语义依存和外部知识库的关键词抽取

为提升基于TextRank算法的关键词抽取效果,分析中文语义结构和分词算法的特点,提出一种融合语义依存和外部知识库的方法.使用语义依存图代替共现窗口构建词图,增强词图中各节点间的语义联系;在此基础上引入规范化谷歌距离和领域词典这两个外部知识库特征,结合文档内外部信息对词图中的边进行加权计算,对提取出的文档关键词应用前后...     

基于依存句法的中文语义模型及语义提取方法

意图识别与槽填充是语义提取的常用方法,其存在如下两个问题：依赖训练数据,需要标注大量的数据用于训练模型;可迁移性差,训练得到的模型难以复用。针对上述问题,该文对于不同的语义提取场景,提出了四种不同的语义模型。同时,该文研究了汉语语法的特点,基于依存句法,提出了不同的语义提取算法,解决了模型难以复用的问题。该方法对数据集的要求较低,节省了成本。最后,设计了语义提取实验,验证了在样本规模小且分布不均匀的数据集下,语义提取算法相比于部分中文文本分类算法有更高的准确率。该文提出的模型和算法具有一般性,对于文本分类、人机对话等不同语义提取场景具有较强的指导意义。     

半监督跨领域语义依存分析技术研究

近年来,尽管深度学习给语义依存分析带来了长足的进步,但由于语义依存分析数据标注代价非常高昂,并且在单领域上性能较好的依存分析器迁移到其他领域时,其性能会大幅度下降.因此为了使其走向实用,就必须解决领域适应问题.该文提出一个新的基于对抗学习的领域适应依存分析模型,该模型基于对抗学习的共享双编码器结构,并引入领域私有辅助任...     

NChiql中基于语义依存树的语言转述

1.概述作为一个高效、鲁棒的自然语言查询接口系统(NLIDB),在进行了自然语言查询的分析之后,要有及时的反馈功能帮助用户理解系统的处理结果,避免用户对结果理解的偏差。具体来说,NLIDB的反馈功能,包括两个层次的含义:一是中间结果的反馈,即把系统对自然语言处理的中间结果(可以认为是系统对语言的一种理解)以某种用户可以接受的形式反馈给用户,常见的形式是把中间结果重新转换为自然语言,即转述(paraphrasi-ng);另一种是查询结果的反馈,即对查询结果作出明确的分析和解释,帮助用户理解系统的处理结果,我们称这一部分为结果语义分析。 NChiql在将自然语言查询转化为数据库查询语言之前,提供一套交互机制来确保系统对自然语言查询的理解和用户真正查询要求一致是极为必要的。 NChiql系统的自然语言理解过程可分为两阶段,即首先将自然语言转化为无歧义的中间形式——语义依存树,然后再将语义依存树转换成为SQL语句。     

基于依存树的中文语义角色标注

现有中文语义角色标注主要集中在基于短语结构句法树的标注。基于此,提出一种基于依存树的中文语义角色标注方法。将中文句子转化为标准的依存树,作为实验数据集,特征选取时结合知网,将语义信息引入特征集,以提高系统的召回率,并采用最大熵分类器进行实验,获得90.68%的F值。结果表明,在标准的句法树上,当基于依存关系的标注系统中加入新特征时,该中文语义角色标注取得了比基于句法成分标注更好的成绩。     

基于图神经网络的汉语依存分析和语义组合计算联合模型

组合原则表明句子的语义由其构成成分的语义按照一定规则组合而成,由此基于句法结构的语义组合计算一直是一个重要的探索方向,其中采用树结构的组合计算方法最具有代表性。但是该方法难以应用于大规模数据处理,主要问题是其语义组合的顺序依赖于具体树的结构,无法实现并行处理。该文提出一种基于图的依存句法分析和语义组合计算的联合框架,并借助复述识别任务训练语义组合模型和句法分析模型。一方面,图模型可以在训练和预测阶段采用并行处理,极大地缩短计算时间;另一方面,联合句法分析的语义组合框架不必依赖外部句法分析器,同时两个任务的联合学习可使语义表示同时学习句法结构和语义的上下文信息。我们在公开汉语复述识别数据集LCQMC上进行评测,实验结果显示准确率接近树结构组合方法,达到79.54%,预测速度最高可提升30倍以上。     

中文语义依存关系分析的统计模型

该文提出了一个统计语义分析器,它能够发现中文句子中的语义依存关系．这些语义依存关系可以用于表示句子的意义和结构．语义分析器在1百万词的标有语义依存关系的语料库(语义依存网络语料库,SDN)上训练并测试,文中设计、实现了多个实验以分析语义分析器的性能．实验结果表明,分析器在非限定领域中表现出了较好的性能,分析正确率与中文句法分析器基本相当。     

基于多头注意力机制Tree-LSTM的句子语义相似度计算

针对现有句子语义相似度计算由于缺乏语义结构信息导致精度低的问题,该文在依存关系树的基础上,提出了一种基于多头注意力机制Tree-LSTM(multi-head attention Tree-LSTM,MA-Tree-LSTM)的句子语义相似度计算方法。首先,MA-Tree-LSTM将外部具有指导意义的特征作为输入,再将输入结合多头注意力机制作用在Tree-LSTM树节点的所有孩子节点上,为每个孩子节点赋予不同的权重值,从而实现多头注意力机制和Tree-LSTM的融合;其次,将三层的MA-Tree-LSTM应用于句子语义相似度计算并实现句子对的相互指导,从而得到句子对语义特征的多层表示;最后联合多层的语义特征建立句子对语义相似度计算模型,从而实现句子对间相关的语义结构特征的充分利用。该文提出的方法鲁棒性强,可解释性强,对句子单词的顺序不敏感,不需要特征工程。在SICK和STS数据集上的实验结果表明,基于MA-Tree-LSTM的句子语义相似度计算的精度优于非注意力机制的Tree-LSTM方法以及融合了多头注意力机制的BiLSTM方法。     

基于特征结构的汉语主谓谓语句语义标注研究

建构大规模的汉语语义资源,是当前中文信息处理的重要任务之一。但是其中语义分析的传统方法存在一些问题,不能很好的反映汉语中各个词语或成分之间的语义关联。该文提出了基于特征结构的语义标注方法,并在此基础上建构了一个大规模的汉语语义资源。以汉语主谓谓语句为例,探讨了特征结构的标注方法。结果表明,特征结构分析解决了以往传统标注方法对汉语特殊句型无法表示的难题,包含更多的语义信息,其标注效率更高, 标注精度也更高。     

基于框架语义分析的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的;在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.     

基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。     

基于词性及词性依存的句子结构相似度计算

为提高句子相似度的准确率,从结构相似度出发,提出基于词性及词性依存关系的句子结构相似度计算方法。该方法从正向和逆向比较句子的词性序列,获得2个句子词性及词性依存关系的最优匹配,从而计算句子结构相似度。实验结果表明,该方法能使句子结构相似度计算更合理。     

基于BERT-FHAN模型融合语句特征的汉语复句关系自动识别

复句关系是指复句分句之间的逻辑语义关系,复句关系识别是对分句间语义关系的甄别,是自然语言处理中的难点问题.本文以有标复句为研究对象,提出了一种BERT-FHAN模型,该模型利用BERT模型获取词向量,在HAN模型中融入关系词本体知识以及词性、句法依存关系、语义依存关系特征.通过实验对提出的模型进行验证, BERT-FHAN模型取得的最高宏平均F1值和准确率分别为95.47%与96.97%,表明了本文方法的有效性.