汉语零形回指研究综述

回指研究一直是语言学研究的一个热点,回指解析则是文本信息处理中亟待解决的问题之一。传统语言学从句法、语用、篇章、认知角度出发对汉语零形回指进行了广泛的研究。在自然语言处理领域,针对汉语零形回指也有一些颇有影响的研究,如基于向心理论的零形回指解析算法,基于HNC理论的零形回指处理方法,以及基于DRT理论和语义分析等方法提出的汉语零形回指解析方法。该文从语言学角度对这些理论研究进行介绍,旨在指出语言信息工作者在注重工程实践的同时,应关注并借鉴语言学基础理论研究的成果,而从事中文信息处理的语言学家也应加强语言形式化的研究。     

汉语中的零形回指及其在汉英机器翻译中的处理对策

回指是语篇衔接的重要手段,零形回指是汉语中常见的一种回指形式。由于汉语、英语是不同类型的语言,因此零形回指对汉英机器翻译会产生一定的影响。本文详细分析了汉语零形回指的确认、类型、产生的原因及使用的条件,指出其对汉英机器翻译造成的主要障碍是生成的英语句子在结构上不合语法,并提出在句组层面上解决问题的算法。     

共指消解研究方法综述

共指消解作为自然语言处理中的一个重要问题一直受到学术界的重视。二十多年来,基于规则的和基于统计的不同方法被提出,在一定程度上推进了该问题研究的发展,并取得了大量研究成果。该文首先介绍了共指消解问题的基本概念,并采用形式化的方法对该问题做了描述;然后,针对国内外近年来在共指消解研究中的方法进行了总结;之后,对共指消解中重要的特征问题进行了分析与讨论;最后,历数了共指消解的各种国际评测,并对未来可能的研究方向进行了展望。     

句间回指模糊的多层次消解模型

句间回指消解是当前中文信息处理的一个重要研究课题,直接从语义和语用入手,以法律文本为语料来源,对句间回指进行形式化描述和消解,服务于计算机句群自动理解。概念基元是“显微镜”,看清指代语与先行语的微观语义联系;句类是“放大镜”,将指代语和先行语纳入57组基本句类中进行关联;语境单元则是“望远镜”,为指代语和先行语提供宏观的语境知识。语料考察结果表明,这一多层次的消解模型对实现句间回指消解是有效的。     

对零回指缩略语的识别与还原技术初探

缩略语在汉语中的高频使用,使得缩略语的识别成为中文信息处理不可回避的问题.利用规则对初分词后形成的散串进行缩略语的识别,然后利用缩略语相对稳定的抽取规律这一特性,通过统计生成缩略语字对应原语言词的词典,利用匹配概率和共现概率进行缩略语对应原语言的还原.在实验中,经封闭测试,缩略语的识别正确率为93.0%,召回率为94.3%,缩略语的还原正确率为72.3%.     

基于马尔可夫逻辑的中文零指代消解

中文零指代消解问题包括零指代项的识别和零指代项的消解2个相互关联的子任务. 传统的方法在解决该问题时,往往不考虑2个子任务间的关联关系,比如识别出的零指代项必须被消解以及发生消解的必须是零指代项等约束. 基于马尔可夫逻辑网络模型可以将零指代项的识别和零指代项的消解2个子任务融合在统一的机器学习框架下进行联合推断与联合学习,采用局部规则分别针对零指代项的识别和消解进行预测,采用全局规则描述这2个子任务间的关联关系. 基于OntoNotes3.0的中文数据集上的实验结果显示,基于马尔可夫逻辑网络的联合学习模型相比于独立学习模型以及多个baseline方法能够获得更好的实验效果.     

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。
     

指代消解研究现状综述

指代消解是自然语言处理的一项关键环节,也是信息抽取的核心任务之一。针对指代消解的一些基本问题进行阐述,主要介绍利用机器学习的方法开展的共指消解相关研究,从共指消解模型、常见算法、语料库、特征、评测标准等方面概述相关工作。     

自然语言文本指代消解技术研究

指代消解处理是自然语言处理的关键环节,也是众多语言工程项目的核心任务。本文针对指代消解的一些基本问题进行阐述,按照时间线索,对国内外各类指代消解技术方法的研究情况进行分析,阐明了指代消解技术目前的主流方法和技术线路,最后对未来汉语指代消解技术的研究前景加以展望。     

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。     

指代消解的基本方法和实现技术

指代是自然语言中常见的语言现象,大量出现在篇章或对话中。随着篇章处理相关应用日益广泛,指代消解也显示出前所未有的重要性,并成为自然语言处理上热门的研究问题。针对指代和指代消解的有关问题,本文对基本概念作了说明,分析了语言中典型的指代现象和指代消解所需的基本语言知识;同时,介绍了指代消解中有代表性的几种计算模型和近10年来采用的若干实现技术。     

篇章视角的汉语零指代语料库构建

零指代是汉语中普遍存在的一个现象,在汉英机器翻译、文本摘要以及阅读理解等众多自然语言处理任务中都起着重要作用,目前已成为自然语言处理领域的一个研究热点.提出了篇章视角的汉语零指代表示体系,从服务于篇章分析的角度出发,首先以基本篇章单元为考察对象,判别其是否包含零元素;再根据零元素在基本篇章单元中承担的角色将零元素划分成主干类和修饰类两类;接着以段落对应的篇章修辞结构树为考察指代关系的基本单元,依据先行词与零元素间的位置关系将指代关系分成基本篇章单元内和基本篇章单元间两种,并针对基本篇章单元间的指代关系,根据零元素对应的先行词的状况将指代关系分成实体类、事件类、组合类和其他等4类;最后,基于篇章视角的汉语零指代表示体系,选取汉语树库CTB、连接词驱动的汉语篇章树库CDTB和OntoNotes语料中重叠的325篇文本进行了汉语零指代的标注,构建了服务于篇章分析的汉语零指代语料库.一方面,借助系统检测来说明所提出的表示体系合理有效,构造的语料库质量上乘;另一方面构建了完整的汉语零指代消解基准平台,从可计算的角度验证了所构建的汉语零指代语料库能够为篇章视角的汉语零指代研究提供必要的支撑.     

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。     

Multilingual Anaphora Resolution

This paper presents amultilingual robust, knowledge-poor approach to resolvingpronouns in technical manuals. This approach is a modification of the practicalapproach (Mitkov 1998a) and operates on texts pre-processed by apart-of-speech tagger. Input is checked against agreementand a number of antecedent indicators. Candidates are assigned scores by eachindicator and the candidate with the highest aggregate score isreturned as the antecedent. We propose this approach as aplatform for multilingual pronoun resolution. The robust approach was initiallydeveloped and tested for English, but we have also adaptedand tested it for Polish and Arabic. For bothlanguages, we found that adaptation required minimummodification and that further, even if used unmodified, the approachdelivers acceptable success rates. Preliminary evaluation reports high successrates in the range of over 90%.     

指代消解中语义角色特征的研究

该文实现了一个基于机器学习的指代消解平台,并在此基础上着重研究了语义角色特征对指代消解的影响。该文使用ASSERT^①语义角色标注系统得到语义角色标注信息,然后在原型系统的基础上加入语义角色特征。为了分析语义角色特征对指代消解的影响,该文还分析了语义角色特征和指代链特征以及代词细化特征的结合对系统的影响。通过把先行语和照应语在句子中所作的语义角色特征加入机器学习系统中进行研究,该文发现语义角色特征能够显著提高系统的性能,特别是对代词的消解有很好的效果。在ACE 2003 NWIRE基准语料上的所有类型名词短语的指代消解测试表明,召回率提高了3.4%,F值提高了1.8%。     

基于多层注意力机制的回指消解算法

在信息抽取过程中,无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况,这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此,构建一个多层注意力机制模型,在不同层次上对上述信息进行基于注意力机制的概率计算,利用最终结果判别回指关系是否成立。在指代部分与被指代部分向量化后,通过2个注意力层上的4次概率计算,使每一个训练结果在判别之前都具有唯一性。在OntoNotes 5.0数据集上的实验结果表明,该模型F值在显性指代和零指代均存在的条件下为70.1%,在存在零指代的条件下为60.7%,高于尹庆宇等人提出的模型。