基于中文宾州树库的浅层语义分析

采用支持向量机的机器学习方法,以中文宾州树库为基础,对中文文本进行了部分语义角色标注实验.选取了主语、宾语、间接宾语、时间和地点这五种主要的语义角色,以中文PropBank 5.0中的前1 652个句子作为实验的训练集和测试集,选择路径、短语类型、谓词、头词、头词词性等八个属性作为分类特征,采用两阶段分类方法,在测试集上得到的总体语义角色标注的准确率和召回率分别为89.73%和91.26%.实验结果表明该方法对中文浅层语义分析工作是有效的.     

一种基于词对齐的中文深层语义解析模型

语义解析是指将自然语言句子转化成便于机器理解和推理的意义形式。近年来英文语义解析的研究取得了很大进展。然而,中文语义解析的相关工作则相对较少。中文和英文之间存在一定的差异,适用于英文的语义解析方法不一定适合中文。因此,针对中文的语言特点,提出一种基于词对齐的中文语义解析方法,将中文句子转化成其相应的意义表示看作是一个机器翻译的过程。首先将英文语义解析方法中常用的训练数据集GEOQUERY转化成中文数据集,数据集中每条训练数据包括一个中文句子及其正确的意义表示。然后利用词对齐模型来获取由中文自然语言字符串及其相应的意义表示所组成的双语词典。最后通过学习一个概率估计模型来确定最终的语义解析模型。实验结果表明,WACSP有较高的精确度和覆盖率。     

浅层语义分析研究

语义分析是自然语言理解领域研究的根本性问题,浅层语义分析为此提供了一种新的解决途径.从语义学的角度讨论了浅层语义分析的发展历史和理论基础,概述了语义角色标注任务的定义、相关资源与方法.还着重介绍并比较了当前英语两大语义角色体系和汉语角色体系,最后给出了浅层语义分析中统计模型的现有特征集的句法语义分类.     

Corpus-based semantic role approach in information retrieval

In this paper, a method to determine the semantic role for the constituents of a sentence is presented. This method, named SemRol, is a corpus-based approach that uses two different statistical models, conditional Maximum Entropy (ME) Probability Models and the TiMBL program, a Memory-based Learning. It consists of three phases that make use of features using words, lemmas, PoS tags and shallow parsing information. Our method introduces a new phase in the Semantic Role Labeling task which has usually been approached as a two phase procedure consisting of recognition and labeling arguments. From our point of view, firstly the sense of the verbs in the sentences must be disambiguated. That is why depending on the sense of the verb a different set of roles must be considered. Regarding the labeling arguments phase, a tuning procedure is presented. As a result of this procedure one of the best sets of features for the labeling arguments task is detected. With this set, that is different for TiMBL and ME, precisions of 76.71% for TiMBL or 70.55% for ME, are obtained. Furthermore, the semantic role information provided by our SemRol method could be used as an extension of Information Retrieval or Question Answering systems. We propose using this semantic information as an extension of an Information Retrieval system in order to reduce the number of documents or passages retrieved by the system.     

融合语义类信息的句法分析统计模型

稀疏数据严重影响句子结构分析模型的结果, 而句法结构是语义内容和句法分析形式的结合。本文在语义结构信息标注的基础上提出了一种基于语义搭配关系的词聚类模型和算法,建立基于语义类的头驱动句子结构分析统计模型。该语言模型不但比较成功地解决了数据稀疏问题, 而且句子结构分析系统性能也有了明显的提高。句子结构分析实验结果表明,基于语义类的头驱动的句子结构分析统计模型,其召回率和精确率的值相应为88.26%和88.73%,综合指标改进了8.39%。     

基于序列标注模型的分层式依存句法分析方法

该文提出了一种全新的分层式依存句法分析方法。该方法以依存深度不大于1的依存层作为分析单位,自底向上构建句子的依存结构。在层内,通过穷尽搜索得到层最优子结构;在层与层之间,分析状态确定性地转移。依存层的引入,使该模型具有比典型的基于图的方法更低的算法复杂度,与基于转换的方法相比,又一定程度上缓解了确定性过程的贪婪性。此外,该方法使用典型序列标注模型进行层依存子结构搜索,证明了序列标注技术完全可以胜任句法分析等层次结构分析任务。实验结果显示,该文提出的分层式依存分析方法具有与主流方法可比的分析精度和非常高的分析效率,在宾州树库上可以达到每秒2 500个英语单词。     

基于条件随机场的汉语框架语义角色自动标注

在给定目标词及其所属框架的条件下,汉语框架语义角色标注可以分为语义角色识别和角色分类两个步骤。该文将此任务通过IOB2标记策略形式化为词序列标注问题,以词为基本标注单元,采用条件随机场模型进行自动标注实验。先对语料使用清华大学的基本块自动分析器进行分析,提取出15个块层面的新特征,并将这些特征标记形式化到词序列上。以文献[20]已有的12个词层面特征以及15个块层面特征共同构成候选特征集,采用正交表方法来选择模型的最优特征模板。在与文献[20]相同的语料上,相同的3组2折交叉验证实验下,语义角色标注的总性能的F1-值比文献[20]的F1-值提高了近1%,且在显著水平0.05的t-检验下显著。实验结果表明: (1)基于词序列模型,新加入的15个块层面特征可以显著提高标注模型的性能,但这类特征主要对角色分类有显著作用,对角色识别作用不显著;(2) 基于词序列的标注模型显著好于以基本块为标注单元以及以句法成分为标注单元的标注模型。     

基于最大熵分类器的语义角色标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及其组合.在后处理阶段,在具有嵌套关系的结果中,只有概率最高的语义角色被保留.在预测了全部能够在句法分析树中找到匹配成分的角色以后,采用简单的后处理规则去识别那些找不到匹配成分的角色.最终在开发集和测试集上分别获得了75.49%和75.60%的F1值,此结果是已知的基于单一句法     

Making understanders out of parsers: Semantically driven parsing as a key concept for realistic text understanding applications

Semantically driven natural language parsers have found wide-spread application as a text processing methodology for knowledge-based information retrieval systems. It is argued that this parsing technique particularly corresponds to the requirements inherent to large-scale text analysis. Unfortunately, this approach suffers from several shortcomings which demand a thorough reformulation of its paradigm. Incorporating principles from conceptual analysis and word expert parsing in a model of lexically distributed text parsing, the focus of the modifications proposed in this article, is on a clean declarative separation of linguistio and other knowledge representation levels, abstraction mechanisms leading to a small collection of specification primitives for the parser, and an attempt to incorporate linguistic generalizations and modularization principles into the design of a semantic text grammar. A sample parse illustrates the operation and linguistic coverage of a lexically distributed text parser based on these theoretical considerations with respect to the semantic analysis of noun groups, simple assertional sentences, nominal anaphora, and textual ellipsis.     

汉英机器翻译源语分析中词的识别

汉英MT源语分析首先遇到的问题是词的识别。汉语中的“词”没有明确的定义,语素和词、词和词组、词组和句子,相互之间也没有清楚的界限。按照先分词、再句法分析的办法,会在分词时遇到构词问题和句法问题相互交错的困难。作者认为,可以把字作为源语句法分析的起始点,使词和词组的识别与句法分析同时进行。本文叙述了这种观点及其实现过程,并且以处理离合词为例,说明了识别的基本方法。     

融合源端句法和语义角色信息的AMR解析

序列到序列(seq2seq)的框架可以应用到抽象语义表示(AMR)解析任务中,把AMR解析当作一个从源端句子到目标端AMR图的翻译任务。然而,以前的工作通常把源端句子表示为一个单词序列,忽略了句子内部潜藏的句法和语义角色信息。基于seq2seq框架,该文提出了一个直接而有效的融合句法和语义角色信息的AMR解析方法。实验结果表明,该文的方法在AMR英文标准数据集上取得了6.7%的显著提升。最后,该文从多个角度深入分析了源端的句法和语义角色信息是如何对AMR解析提供帮助的。分析表明,词性信息和subword技术对AMR解析性能提升的贡献最大,上层句法和语义角色信息次之。     

基于浅层句法分析的中文语义角色标注研究

语义角色标注是获取语义信息的一种重要手段。许多现有的语义角色标注都是在完全句法分析的基础上进行的,但由于现阶段中文完全句法分析器性能比较低,基于自动完全句法分析的中文语义角色标注效果并不理想。因此该文将中文语义角色标注建立在了浅层句法分析的基础上。在句法分析阶段,利用构词法获得词语的“伪中心语素”特征,有效缓解了词语级别的数据稀疏问题,从而提高了句法分析的性能,F值达到了0.93。在角色标注阶段,利用构词法获得了目标动词的语素特征,细粒度地描述了动词本身的结构,从而为角色标注提供了更多的信息。此外,该文还提出了句子的“粗框架”特征,有效模拟了基于完全句法分析的角色标注中的子类框架信息。该文所实现的角色标注系统的F值达到了0.74,比前人的工作(0.71)有较为显著的提升,从而证明了该文的方法是有效的。     

Hidden Markov Modeling for Semantic Analysis—On the Combination of Different Decoding Strategies

Different strategies to enhance the semantic decoding accuracy of a stochastic parser are discussed and comparatively evaluated on a corpus containing dialogues between two persons scheduling a meeting. Using a stochastic parsing method the human effort can be limited to the task of data labeling, which is much simpler than the design, maintenance and extension of grammar rules, especially for non-experts. Since a stochastic method automatically learns the semantic formalism through an analysis of these data, it is comparatively flexible and robust and can easily be ported to different applications, domains and human languages. The performance of the parser was improved by subsequently adding valuable and removing redundant semantic information, as well as by combining several decoding methods either sequentially or in parallel.     

Active Scene Understanding via Online Semantic Reconstruction

We propose a novel approach to robot‐operated active understanding of unknown indoor scenes, based on online RGBD reconstruction with semantic segmentation. In our method, the exploratory robot scanning is both driven by and targeting at the recognition and segmentation of semantic objects from the scene. Our algorithm is built on top of a volumetric depth fusion framework and performs real‐time voxel‐based semantic labeling over the online reconstructed volume. The robot is guided by an online estimated discrete viewing score field (VSF) parameterized over the 3D space of 2D location and azimuth rotation. VSF stores for each grid the score of the corresponding view, which measures how much it reduces the uncertainty (entropy) of both geometric reconstruction and semantic labeling. Based on VSF, we select the next best views (NBV) as the target for each time step. We then jointly optimize the traverse path and camera trajectory between two adjacent NBVs, through maximizing the integral viewing score (information gain) along path and trajectory. Through extensive evaluation, we show that our method achieves efficient and accurate online scene parsing during exploratory scanning.     

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%。     

基于转移神经网络的中文AMR解析

抽象语义表示(abstract meaning representation, AMR)是一种领域无关的句子语义表示方法,它将一个句子的语义抽象为一个单根有向无环图,AMR解析旨在将句子解析为对应的AMR图。目前,中文AMR研究仍然处于起步阶段。该文结合中文AMR特性,采用基于转移神经网络的方法对中文AMR解析问题展开了试验性研究。首先,实现了一个基于转移解码方法的增量式中文AMR解析神经网络基线系统;然后,通过引入依存路径语义关系表示学习和上下文相关词语语义表示学习,丰富了特征的表示;最后,模型中应用序列化标注的模型实现AMR概念识别,优化了AMR概念识别效果。实验结果表明,该模型在中文AMR解析任务中达到了0.61的Smatch F1值,明显优于基线系统。     

基于依存关系的语义角色标注

针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008 SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较好的结果,F1值达到了80．94％,结果证明共性能明显好于基于句法分析的SRL。     

一种基于混合分析的汉语文本句法语义分析方法

本文提出了一种领域相关的汉语文本句法语义分析方法。根据领域文本的特点,该方法将浅层句法分析和深层句法语义分析结合在了一起。其浅层句法分析部分采用有限状态层叠的方法,将文本中的命名实体识别出来,从而大大减轻了深层分析部分的负担。其深层句法语义分析部分将语义分析和语法分析结合起来,主要依靠词汇搭配信息来决定句子的结构。该方法在解决领域相关文本的短语结构歧义方面取得了较好的试验结果。     

A cognitive interactionist sentence parser with simple recurrent networks

Sentence parsing has a long history in the research fields of machine learning and natural language processing. The state-of-the-art technologies used to tackle this task include those based on statistical language learning. In the meantime, human sentence parsing has attracted massive research efforts for decades in the field of cognitive psychology. A range of behaviouristic experiments verify that the interactionist approach is a sensible and effective way to simulate the human parsing mechanism.This paper proposes a novel and effective sentence parser, the Cognitive Interactionist Parser (CIParser), which incorporates the cognitive interactionist approach with semantic information and simple recurrent networks to extend and enrich the technologies for sentence parsing. Considering the parsing efficiency, CIParser processes the semantic information of nouns and verbs in current stage.The performance of the Cognitive Interactionist Parser is evaluated using elaborately designed experiments using the noted SUSANNE Corpus. The experimental results demonstrate that the Cognitive Interactionist Parser surpasses two state-of-the-art statistical parsers in two classical measures, Precision and Recall, of Information Retrieval (IR).     

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。