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。
     

基于语义依存关系的汉语复句关系词自动识别

复句关系词自动识别是复句层次识别以及对复句语义理解的基础.目前,汉语关系词的自动识别主要根据字面特征与句法特征,未涉及到语义特征的分析.论文利用哈工大的LTP平台,分析句子的语义依存关系,提取语义特征,建立语义依存特征库,运用随机森林方法自动识别复句关系词.复句关系词识别正确率92.32％,F1值为92.31％.实验结果表明了该方法的有效性.     

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。     

基于语义依存的汉语句子相似度计算

句子间相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位，在多文档自动文摘技术中，句子间相似度的计算是一个关键的问题。由于汉语句子的表达形式是多种多样的，要准确地刻画一个句子所表达的意思，必须深入到语义一级并结合语法结构信息，由此提出了一种基于语义依存的汉语句子相似度计算的方法，该方法取得了令人满意的实验效果。     

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.     

基于语义与情感的句子相似度计算方法

针对汉语语句表意灵活复杂多变的特点,提出一种基于语义与情感的句子相似度计算方法,从表意层面计算句子相似度。该方法使用哈工大LTP平台对句子进行预处理,提取词语、词性、句法依存标记与语义角色标记,将语义角色标注结果作为句中语义独立成分赋予相似度权重系数,综合句法依存关系与词法关系计算两句相同标签语义独立成分相似度得到部分相似度,加权计算部分相似度得到句子整体相似度。另外,考虑到情感与句式因子,在整体相似度的基础上对满足条件的两句计算情感减益与句式减益。实验结果表明,该方法能有效提取出句子语义独立成分,从语义层面上计算句子相似度,解决了信息遗漏与句子组成成分不一致的问题,提高了句子相似度计算的准确率与鲁棒性。     

汉英机器翻译中的结构分析和处理

以依存结构树和＂格语法＂思想为基础,设计了针对符合语法语义规则的复杂句子汉英翻译软件,尤其是广大以规范的句子语法和常用的惯用语作为依据和素材的复杂汉语句子,着重介绍了句子主干＋状语模块的翻译策略,以及其他复杂修饰结构的分析和处理,并以状语结构和各种不同的名词结构为详细例证,按照汉语的语法和语义分析了短语的结构以及词性的转化。文章的最后提出了规则库中的翻译模型的算法架构,给出了软件的实现方法,以及实用性测试结果。     

面向机器翻译的句类依存树库构建及应用

该文以汉英机器翻译为应用目标,以概念层次网络理论的语义网络和句类分析方法为理论基础,探讨了句类依存树库构建的理论和标注实践等问题,描述了构建树库所需的概念类别标注集和句类关系标注集。并通过与已有汉语树库进行对比,以汉语显性轻动词句的标注为例,分析了汉语句类依存树库的特点。该文在应用层面定义了面向汉英机器翻译的融句法语义信息于一体的“句类依存子树到串”双语转换模板,尝试基于汉语句类依存树库提取汉英转换模板。     

基于组块分析的汉语块依存语法

该文提出汉语的块依存语法,以谓词为核心,以组块为研究对象,在句内和句间寻找谓词所支配的组块,构建句群级别的句法分析框架。这一操作可提升叶子节点的语言单位,并针对汉语语义特点进行了分析方式和分析规则上的创新,能够较好地解决微观层次的逻辑结构知识,并为中观论元知识和宏观篇章知识打好基础。该文主要介绍了块依存语法理念、表示、分析方法及特点,并简要介绍了块依存树库的构建情况。截至2020年8月,树库规模为187万字符(4万复句、10万小句),其中包含67%新闻文本和32%百科文本。     

基于中文AMR语料库的非投影结构研究

非投影结构是指依存树上的词语节点与原句中的词语序列出现错位的现象,对于句法分析器的影响较大,在语言理论上也有较大研究价值。在世界多种语言的依存树或图库上,都发现了含有非投影结构的句子,并对比展开了相关研究。而汉语的非投影结构尚未得到重视,语料库构建过程中也因遵循了投影性原则而缺乏对非投影结构的标注。该文基于概念对齐版的中文AMR语料库,在10 149句语料上统计出带有非投影结构的句子比例为31.62%,其三种主要类型为模态词提升、话题化和成分分离,并提出了相应的自动分析方案,以提高中文AMR自动分析效果。     

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。     

基于语义模式分解的英语介词语义分析和汉译

在研究英语介词相关短语和句式的基础上,给出了语义模式的概念,构建了介词相关短语语义模式库、相关句式语义模式库、主虚量库和固定搭配知识库。根据介词相关短语语义模式特点,提出了一种基于语义模式分解的介词语义分析和汉译算法,结合相关句式语义模式库和固定搭配知识库,对英语介词进行语义分析和汉译。实验表明,利用该文方法能有效解决英语介词汉译的问题。     

基于谓词及句义类型块的汉语句义类型识别

从现代汉语语义学角度,可将句义类型划分为简单句义、复杂句义、复合句义和多重句义4种。作为在整体上对句义结构进行描述的方式之一,句义类型识别是对汉语句子进行完整句义结构分析的重要步骤。该文基于谓词及句义类型块提出了一种汉语句义类型识别的方法,实现了4种句义类型的识别。该方法先通过句中谓词的个数进行初步识别判断出部分简单句,再对剩余的句子先用C4.5机器学习的方法得到句中谓词经过的最大句义类型块的个数,再结合句法结构中顶端句子节点进行判决,最终给出剩余句子的句义类型判定结果。实验采用BFS-CTC汉语标注语料库中10221个句子进行开集测试,句义类型的整体识别准确率达到97.6%,为基于现代汉语语义学的研究奠定了一定的技术研究基础。     

汉语语义分析方法研究

提出汉语语义分析的方法,具体策略是借用依存语法作为表示框架,通过在基本内部—外部算法中结合知识识别句子中的依存关系。实验结果说明,利用借助知识的内部—外部算法训练无指导模型是可行的汉语语义分析方法。     

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。     

汉语基本复合名词短语语义关系知识库构建与识别

汉语复合名词短语因其使用范围广泛、结构独特、内部语义复杂的特点,一直是语言学分析和中文信息处理领域的重要研究对象。国内关于复合名词短语的语言资源极其匮乏,且现有知识库只研究名名复合形式的短语,包含动词的复合名词短语的知识库构建仍处于空白阶段,同时现有的复合名词短语知识库大部分脱离了语境,没有句子级别的信息。针对这一现状,该文从多个领域搜集语料,建立了一套新的语义关系体系,标注构建了一个具有相当规模的带有句子信息的基本复合名词语义关系知识库。该库的标注重点是标注句子中基本复合名词短语的边界以及短语内部成分之间的语义关系,总共收录27 007条句子。该文对标注后的知识库做了详细的计量统计分析。最后基于标注得到的知识库,使用基线模型对基本复合名词短语进行了自动定界和语义分类实验,并对实验结果和未来可能的改进方向做了总结分析。