中文人称代词指代消解的研究*

指代消解是文本信息处理中的一项重要任务,针对这一任务过于复杂,本文分析了中文突发事件语料中人称代词的特点, 提出一种基于语料库,运用规则预处理与最大熵模型相结合的人称代词消解方法。在ACE05 bnews中文测试语料上,分别与仅用基于规则和仅用统计方法进行了对比实验,结果表明该方法分别在召回率、准确率和F值上有一定的提高,本方法是中文人称代词指代消解的较好平台。     

基于深度学习的维吾尔语名词短语指代消解

针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word embedding.利用深度学习机制无监督的提取隐含的深层语义特征,训练Softmax分类器进而完成指代消解任务.该方法在维吾尔语指代消解任务中的准确率为74.5%,召回率为70.6%,F值为72.4%.实验结果证明,深度学习模型较浅层的支持向量机更合适于本文的指代消解任务,对Word embedding特征项的引入,有效地提高了指代消解模型的性能.     

基于混合策略的藏文人称代词指代消解研究

指代消解是文本理解和信息抽取的一项重要任务。针对这一任务,提出了基于混合策略的藏文人称代词指代消解方法,通过对藏文人名、人称代词的形态特征和构词规律的研究,制定了三类消解规则和有效统计特征,采用基于规则、最大熵模型以及规则与最大熵模型相结合的三种方法实现了藏文人称代词的指代消解系统。在包含2?306个待消解对的藏文句子集上,经测试分别获得76.02%、86.21%和88.16%的F值。     

结合规则与语义的中文人称代词指代消解

指代消解是一种为了确定文章中出现的指代词与前文中出现的内容是否为同一事物的技术,在海量信息文本智能处理中具有重要的作用,而人称代词在各种指代词集合中占有相当一部分比例。本文采用规则与语义相结合的方法对中文人称代词进行指代消解,在基础的语法过滤规则之上新增同位语规则过滤指代词的候选消解项;提出更精确的同义词距离计算方法,利用同义词词林和知网对人称代词的关联词与候选先行词的关联词进行语义关系计算,选择关联度最高的候选先行词作为最终的指代结果。通 过不同方法的对比实验和在真实语料数据集上的实验表明,本文所提方法获得了较好的效果。     

采用优先选择策略的中文人称代词的指代消解

指代是自然语言中常见的语言现象,指代消解是文本信息处理中的一个重要任务。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。本文针对中文人称代词的指代特点,提出了一种基于语料库的,运用决策树机器学习算法并结合优先选择策略,进行指代消解的方法。该方法充分考虑了与指代相关的若干属性,及相互之间的影响。实验表明,对中文人称代词的消解特别是第三人称的消解获得了一定的效果。     

基于多注意力机制的维吾尔语人称代词指代消解

针对深度神经网络模型学习照应语和候选先行语的语义信息忽略了每一个词在句中重要程度, 且无法关注词序列连续性关联和依赖关系等问题, 提出一种结合语境多注意力独立循环神经网络(Contextual multi-attention independently recurrent neural network, CMAIR) 的维吾尔语人称代词指代消解方法. 相比于仅依赖照应语和候选先行语语义信息的深度神经网络, 该方法可以分析上下文语境, 挖掘词序列依赖关系, 提高特征表达能力. 同时, 该方法结合多注意力机制, 关注待消解对多层面语义特征, 弥补了仅依赖内容层面特征的不足, 有效识别人称代词与实体指代关系. 该模型在维吾尔语人称代词指代消解任务中的准确率为90.79 %, 召回率为83.25 %, F值为86.86 %. 实验结果表明, CMAIR模型能显著提升维吾尔语指代消解性能.     

基于深度置信网络的维吾尔语人称代词待消解项识别

针对维吾尔语人称代词指代消解研究忽略了待消解项识别而引入了噪声的问题,提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)的维吾尔语人称代词待消解项识别方法。在分析维吾尔语人称代词语法特征和语言规则的基础上,总结出包含10项特征的维吾尔语人称代词待消解项特征集。所提方法首先通过逐层贪婪地训练每一层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)网络,来保证特征向量映射到不同的特征空间,尽可能多地保留特征信息;并在最后一层设置BP网络,对RBM输出的特征向量进行分类,以有监督的方式训练整个网络并进行微调。实验结果表明,所提方法正确识别维吾尔语人称代词待消解项的准确率达到95.17%,比SVM算法提高了9%,从而验证了其有效性和可行性。     

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。     

口语对话中的代词指代消解

提出一套分为两步的代词指代消解算法,算法不需要人工清洗语料及预定义规则.算法第1步采用一些新特征和机器学习算法对名词性指代代词和非名词性指代(non-anaphoric)代词分类,第2步分别对两类代词进行消解.针对名词性代词指代消解,提出了适用于口语对话的特征抽取及表示方法,如代词和候选先行词的距离、语法、语义等的抽取...     

基于ATT-IndRNN-CNN的维吾尔语名词指代消解

该文提出一种基于注意力机制(attention mechanism,ATT)、独立循环神经网络(independently recurrent neural network,IndRNN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)结合的维吾尔语名词指代消解模型(ATT-IndRNN-CNN)。根据维吾尔语的语法和语义结构,提取17种规则和语义信息特征。利用注意力机制作为模型特征的选择组件计算特征与消解结果的关联度,结果分别输入IndRNN和CNN得到包含上下文信息的全局特征和局部特征,最后融合两类特征并使用softmax进行分类完成消解任务。实验结果表明,该方法优于传统模型,准确率为87.23%,召回率为88.80%,F值为88.04%,由此证明了该模型的有效性。     

汉语零形回指消解研究综述

关于零形回指的研究一直是语言学研究中的一个热点,零形回指消解是自然语言处理中一项十分重要的任务。20多年来,学者们基于语言学规则、机器学习、深度学习等方面,提出了各种研究方法,并取得了大量研究成果。该文首先介绍零形回指的相关概念;接着介绍目前国际上汉语零形回指消解的公开评测资源OntoNotes 5.0数据集及评价指标;其次,系统梳理和对比了国内外汉语零形回指消解所采用的方法;最后,总结和分析了目前零形回指消解研究的主要制约因素,这些因素也正是未来可能的研究方向。     

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.     

基于机器学习方法的事件指代消歧研究

与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件指代消歧的结果,并对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的召回率,但系统准确率需要进一步提升。     

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。