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统计和规则相结合的汉语组块分析 总被引:6,自引:0,他引:6
从广西中获得的组块对机器翻译,信息检索等很多领域都非常有用,介绍了规则和统计进行组块分析的处理策略,提出了规则与统计相结合的处理方法,并且结合组块分析的实际情况改进了一般评价系统性能的指标,通过封闭测试和开放测度验证,与单纯规则组块划分相比较,组块识别的精确率和召回率都得到了提高,组块划分错误率降低了7%。 相似文献
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汉语组块分析研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
组块分析作为浅层句法分析的代表,既可以满足很多语言信息处理系统对于句法功能的需求,又可以作为子任务,在词法分析和完全句法分析以及语义分析中间架起一座桥梁,为句子进行进一步深入分析提供有力的支持,因此众多的研究将注意力集中于组块分析上。该文主要对组块的定义和分类、组块识别方法、组块的标注和评测以及组块内部关系分析等几方面的研究进展进行详细的综述。最后,探讨了组块分析存在的问题并对未来的发展方向进行了展望。 相似文献
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基于最大熵模型的汉语问句语义组块分析 总被引:1,自引:0,他引:1
问句分析是问答系统的关键,为降低问句完整语法分析的复杂度,该文应用浅层句法分析理论,采用问句语义组块方式来分析问句。以“知网”知识库为基础,提取和定义了表达汉语问句的6种语义块,定义了语义组块最大熵模型的特征表示,通过最大熵原理实现了语义组块特征抽取和特征选取学习算法,并以模型为基础实现了真实问句的语义块的标注,从而为在语义层面上理解汉语问句奠定了基础。实验结果说明最大熵模型应用于汉语问句语义组块分析具有较好的效果。 相似文献
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汉语组块分析是中文信息处理领域中一项重要的子任务.在一种新的结构化SVMs(support vectormachines)模型的基础上,提出一种基于大间隔方法的汉语组块分析方法.首先,针对汉语组块分析问题设计了序列化标注模型;然后根据大间隔思想给出判别式的序列化标注函数的优化目标,并应用割平面算法实现对特征参数的近似优化训练.针对组块识别问题设计了一种改进的F1 损失函数,使得F1损失值能够依据每个句子的实际长度进行相应的调整,从而能够引入更有效的约束不等式.通过在滨州中文树库CTB4 数据集上的实验数据显示,基于改进的F1 损失函数所产生的识别结果优于Hamming 损失函数,各种类型组块识别的总的F1 值为91.61%,优于CRFs(conditional random fields)和SVMs 方法. 相似文献
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组块分析的主要任务是语块的识别和划分,它使句法分析的任务在某种程度上得到简化。针对长句子组块分析所遇到的困难,该文提出了一种基于分治策略的组块分析方法。该方法的基本思想是首先对句子进行最长名词短语识别,根据识别的结果,将句子分解为最长名词短语部分和句子框架部分;然后,针对不同的分析单元选用不同的模型加以分析,再将分析结果进行组合,完成整个组块分析过程。该方法将整句分解为更小的组块分析单元,降低了句子的复杂度。通过在宾州中文树库CTB4数据集上的实验结果显示,各种组块识别结果平均F1值结果为91.79%,优于目前其他的组块分析方法。 相似文献
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为了解决用户评论文本中的产品特征-观点对的提取及情感分析问题,本文利用组块分析提取产品特征,从中寻找到频繁项集,并用PMI对候选产品特征进行过滤,得到产品的特征集合;利用特征与情感词在位置上的邻接关系,提取情感词并组成特征-观点对,通过SO-PMI方法进行情感倾向分析。为验证该方法的有效性,以酒店评论文本为例,从中提取酒店的特征-观点对并进行情感分析,准确率为76.68%,召回率为70.84%。实验结果表明引入组块分析可以有效的解决商品评论的细粒度情感分类问题。 相似文献
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基于神经元网络的汉语组块自动划分 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍一种基于三层神经元网络的汉语组块自动划分方法。输入信息为句子中每一个字本身及与前后字组合的划分情况,输出为句子中每个字的划分结果。对于一个新输入的汉语句子,在该方法中。并不对句子进行切词,这是与别的组块分析方法的不同之处。实验表明,该方法是可行的。也是有效的。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(10)
网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用,因此,如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率,成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法,首先依靠汉语组块分析对汽车评论语料进行细粒化的处理并提取情感标签,再结合情感词本体和支持向量机模型对情感标签进行分类,从而实现情感倾向性的判别。实验表明,采用汉语组块分析的情感分类方法相比其他的分类算法平均准确率提高了4%。因此,基于汉语组块分析的情感分类可以降低分类器的输入特征维数,并有效提高分类器的分类性能。 相似文献
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为解决句法分析任务中的块边界识别和块内结构分析问题,该文基于概念复合块描述体系进行了块分析探索。通过概念复合块与以往的基本块和功能块描述体系的对比分析,深入挖掘了概念复合块自动分析的主要难点所在,提出了一种基于“移进-归约”模型的汉语概念复合块自动分析方法。在从清华句法树库TCT中自动提取的概念复合块标注库上,多层次、多角度对概念复合块自动分析性能进行了纵向与横向评估,初步实验结果证明了该分析方法对简单概念复合块分析的有效性,为后续进行更复杂的概念复合块的句法语义分析研究打下了很好的基础。 相似文献
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问句分析是自动问答系统研究中的重点和难点。在中文问句的结构特点基础上,结合机器学习及组块分析理论,对问句进行组块分析,实现了基于神经网络的问句组块识别算法,并应用于银行领域自动问答系统中。测试结果表明,对问句组块的识别能够达到比较满意的效果。 相似文献
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汉语块分析评测任务设计 总被引:1,自引:0,他引:1
该文主要介绍了目前中文信息学会句法分析评测CIPS-ParsEval-2009中的三项块分析评测任务 基本块分析、功能块分析和事件描述小句识别的设计理念、判定标准和相关资源构建方法。然后给出了这三项目前的主要评测结果并对相关内容进行了简要分析。最后通过相关统计数据分析和国内外相关研究评述,总结了这三项评测任务的主要特色。 相似文献