计算机识别藏语虚词的方法研究

藏文虚词的研究是藏文信息处理技术中词、句及语义研究的基础,而计算机自动识别藏文虚词又是藏语虚词研究的前提。该文在论述藏语虚词在藏语文本中的作用和使用方法的基础上,分析了计算机识别藏语虚词的难度,提出了一个计算机识别藏语虚词的方法,并用2525句典型藏文句子进行了验证,对结果进行分析发现藏文虚词识别的正确率高达97.0768%。     

藏语语料库词类描述方法研究

藏语词类的基本属性描述是藏语语料库多级加工的基础,根据藏语语料库多级加工的实际需要,通过对藏语词类的语法、语义信息的描述和藏语词语后添加方式的分析,可以为计算机对藏文的词语搭配结构、语法信息、语义信息和词类标记进行自动处理提供一个切实可行的方法。     

基于语义空间的藏文微博情感分析方法

藏语微博是目前流行的藏文网络媒体形式。对藏文微博文本进行情感挖掘,能够有效提高政府对藏语言的监测能力。传统的文本分类方法对中文微博能够达到不错的效果,但由于藏文具有自身的语言特点,传统方法对藏语的分类效率并不高。本文提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。该方法首先使用句法树生成句法结构;然后结合句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,在特征空间中通过K-means方法聚类形成语义簇质心;最后计算基于簇的TF-IDF值作为最终的微博情感特征值。实验结果表明,与目前常用的SVM TF-IDF和Naive Bayes 最大熵方法相比,该方法能更准确地对藏文微博进行情感分类。     

现代藏语动词的句法语义分类及相关语法句式

本文突破了传统藏文文法关于动词分类的简单描述,建立起以句法语义为纲要的动词类别和相关句法规则。本文区分了藏语12大类动词,各类动词都有不同论元数量和不同句法性质的要求。因此,动词的句法语义类别划分能够较细致和全面反映各种类型藏语句式的语法结构框架,包括句子的语序、词格标记和句法助词。动词的句法语义分类结果可以直接应用于藏语语法信息词典的构建,是藏语计算处理的重要基础。     

藏文自动分词系统的设计

语料库作为基本的语言数据库和知识库,是各种自然语言处理方法实现的基础。随着统计方法在自然语言处理中的广泛应用,语料库建设已成为重要的研究课题。自动分词是句法分析的一项不可或缺的基础性工作,其性能直接影响句法分析。本文通过对85万字节藏语语料的统计分析和藏语词的分布特点、语法功能研究,介绍基于词典库的藏文自动分词系统的模型,给出了切分用词典库的结构、格分块算法和还原算法。系统的研制为藏文输入法研究、藏文电子词典建设、藏文字词频统计、搜索引擎的设计和实现、机器翻译系统的开发、网络信息安全、藏文语料库建设以及藏语语义分析研究奠定了基础。     

现代藏语助动词结尾句子边界识别方法

藏语句子边界的正确识别是藏文文本处理首先要解决的问题。而藏语书面语中标点符号的特殊性是造成藏语句子边界识别困难的主要原因。该文主要对现代书面藏语中常见的以藏语助动词结尾的藏语句子边界识别进行研究,结合藏文标点符号的特点提出藏语助动词结尾句子边界识别方法。     

基于词语级的藏语显示情感句的情感分析与研究

藏语显示情感句是指在一个主观的语句中给一个定期或比较的意见;本文是在基于藏文显示情感句词语级语义的基础上进行藏文语句的情感研究,从藏语言显式情感句自身的特性出发,首先进行语句断句并划分出主体、客体,提取出每个显式情感句的带有情感色彩的情感词以及句子中影响句子情感极性的副词,通过义原相似度分析到概念情感相似度的计算最终得到词语相似情感理论值,在为句子情感分类的基础上扩展其他情感词。最后结合情感语义以及主体、实体之间关系的处理得出整个藏语句子的情感倾向,继而完成基于词语级的藏语显式情感句的情感研究。     

基于Android的移动藏文基础知识学习系统的研究与实现

科技发展日新月异的今天,藏文爱好者对藏文移动学习的需求不断上升,导致藏文学习资源远不能满足快速增长的学习需求。而移动学习是解决藏语学习问题的有效途径。因为基于移动终端的学习方式能够让学习者随时随地学习,不受时间和空间的限制。基于此,设计了基于Android的移动藏文基础知识学习系统,主要包括课程资源学习、课后习题练习、互动交流、同义词语义网词典查询和个人中心等五个主功能模块,为不同层次的学习者提供了一个类型多样、内容丰富、资源比较全面的移动藏文基础知识学习系统,并在Android手机上进行了相应测试。此外,总结了研究的整体情况并指出需要进一步完善的地方。     

藏文语义词典建设中语义关系抽取方法的研究

研究语义是当前人工智能、语义网、语义词典等研究领域的热点,它可以有效支持机器翻译和自然语言处理等技术。文章根据藏文独特的文法特性,运用藏文逻辑格和计算语言学知识,在保留藏文原有特点的基础上,为藏文语义关系抽取方法建立较完整的语义场,以此为藏文语义词典建设提供了基础性构建方法。     

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SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取

该文提出了一种基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取方法。该方法首先构建了基于藏语语言规则的模板系统,收集了包括格助词、特殊动词等具有明显语义信息的特征建设模板并泛化。针对规则方法的局限性,该文在模板的基础上,采用SVM机器学习方法,设计了一种处理多分类问题的层次分类器结构,同时对多样化的特征选取给予说明。最后,实验结果表明,基于SVM和模板相结合的方式可以对人物属性抽取的性能有较大提高。     

基于词向量的藏文语义相似词知识库构建

词向量在自然语言处理研究的各个领域发挥着重要作用。该文从语言学角度出发,讨论了词向量技术与语言学理论的关系;根据词向量的特征,提出利用藏文词向量构建语义相似词知识库。该文以哈尔滨工业大学的《词林》为基础,通过汉藏双语词典对译,在获取对译词的词向量的基础上,计算对译词的词向量与原子词群平均词向量的差值,利用不同的差值,自动筛选出与原子词群语义相似度较小的词。该文分别以藏文的词和音节为单位计算词向量,自动筛出不属于原子词群的词,通过对自动筛选结果与人工筛选结果对比,发现两者具有较高的一致性,这说明词向量计算结果与人的语言直觉具有较高的一致性。总体来说,该文所采用的方法有助于提高藏文语义相似词知识库构建效率。     

自然语言处理用藏语格助词的语法信息研究

该文主要探讨了藏语格助词的语法信息、语义信息、功能结构等内容,从而为建立藏语格助词的语法属性库提供详实的参数。这对句子进行分析与描述,观察句子歧义都有着重要的意义。     

现代藏语词语信息库构建研究

以语言学的理论和方法为主导,在藏文信息处理中引入了藏语词语的信息化和形式化,并对构建的信息库进行了结构上的总体设计,从而制定了信息处理用藏语词语信息库的构建原则及收词规则,即一形一项、一时(式)一项、一义一项。为此构建了以藏文词汇为主的音、形、义等的信息库。     

信息处理中藏语虚词“na”和“la”的标注研究

藏文信息处理已经从最初字处理转向了自然语言处理的阶段。现如今正逐步向句法分析、语句分析、自动文摘、自动分类和机器翻译迈进。但是这些都基于词的层面上研究处理,而词则受许多格标记和虚词的制约。因此,在藏文信息处理中对格标记的分词标注更是一件棘手和复杂的事。该文通过研究藏文信息中的兼类虚词na和la,提出了如何在不同的语境中,处理和解决这类词性的标注问题。     

基于多特征的藏文微博情感倾向性分析

中英文微博大都以单一语种来表述,而将近80%的藏文微博都是以藏汉混合文本形式呈现,若只针对藏文内容或中文内容进行情感倾向性分析会造成情感信息丢失,无法达到较好效果。根据藏文微博的表述特点,该文提出了基于多特征的情感倾向性分析算法,算法使用情感词、词性序列、句式信息和表情符号作为特征,并针对藏文微博常出现中文表述的情况,将中文的情感信息也作为特征进行情感计算,利用双语情感特征有效提高了情感倾向性分析的效果。实验显示,该方法对纯藏文表述的微博情感倾向性分析正确率可达到79.8%,针对藏汉双语表述的微博在加入中文情感词、中文标点符号等特征后,正确率能够达到82.8%。     

藏文词性自动标注中歧义问题处理方法研究

藏文词性自动标注是藏文信息处理后续句法分析、语义分析及篇章分析必不可少的基础工作。词性歧义问题的处理是藏文词性自动标注的关键所在,也是藏文信息处理的难点问题。对藏文词性标注中词性歧义问题进行了分析研究,提出了符合藏丈语法规则实用于藏文词性标注的解决词性排岐方法。实验证明：该处理方法在藏文词性自动标注中对词性排岐方面有较好的效果,使藏文词性标注正确率有了一定的提高。