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指代消解是自然语言处理中语篇理解的关键问题之一。近年来对于树核函数的研究为指代消解提出了新的思路。基于树核函数,提出了一种新的中文代词的消解方法。将句法树作为一个特征,使用SVM提供的树核函数自动获取句法信息。在ACE2005 NWIRE基准数据上进行实验的结果表明树核对中文代词的消解能起到显著的作用,其中F值达到了75.8%。 相似文献
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基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能。首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基于结构化句法树的相似度计算,从而完成指代消解任务;其次,在分析3种结构化句法树捕获方案的基础上,从中心理论、竞争者信息和语义角色相关信息等几方面对捕获的结构化句法树进行了扩展;最后,通过ACE 2004 NWIRE英文语料和ACE 2005 NWIRE中文语料上的实验,说明了这些扩展能够提升代词消解的性能。 相似文献
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基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight 中提供的卷积树核函数直接进行基于结构化句法树的相似度计算,从而完成指代消解任务;其次,在分析3种结构化句法树捕获方案的基础上,从中心理论、竞争者信息和语义角色相关信息等几方面对捕获的结构化句法树进行了扩 展;最后,通过ACE 2004 NWIRE英文语料和ACE 2005 NWIRE中文语料上的实验,说明了这些扩展能够提升代词消解的性能. 相似文献
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使用基于树核函数的方法来进行语义角色标注,有效的树核空间的设计是影响系统性能的关键。探索树核空间在中文语义角色标注上的应用,考虑到同一谓词的各论元间的相互影响,提出多论元-谓词特征(AAPF)空间,并在此基础上提出了三种受平面特征启发的树核空间设计方法。基于中文PropBank语料的实验表明,加入一些重要平面特征信息的树核空间,性能有了明显的提高,分类精确率由90.96%提高到92.54%。最后使用复合核将特征启发的树核与特征向量结合起来,精确率达到95.21%,性能高于同类系统。 相似文献
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指代消解中语义角色特征的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
该文实现了一个基于机器学习的指代消解平台,并在此基础上着重研究了语义角色特征对指代消解的影响。该文使用ASSERT①语义角色标注系统得到语义角色标注信息,然后在原型系统的基础上加入语义角色特征。为了分析语义角色特征对指代消解的影响,该文还分析了语义角色特征和指代链特征以及代词细化特征的结合对系统的影响。通过把先行语和照应语在句子中所作的语义角色特征加入机器学习系统中进行研究,该文发现语义角色特征能够显著提高系统的性能,特别是对代词的消解有很好的效果。在ACE 2003 NWIRE基准语料上的所有类型名词短语的指代消解测试表明,召回率提高了3.4%,F值提高了1.8%。 相似文献
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汉语中人称代词的消解研究 总被引:15,自引:0,他引:15
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。 相似文献
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为了降低树核函数算法的计算复杂度,对树的特征空间进行压缩,提出了一种基于分布式树的近似核函数分类算法。用向量的形式对树进行描述,根据树的特征空间将每一棵树近似转换为分布式的树片段集合,提出一种计算分布式树片段的递归算法。实验结果表明,提出的算法与原始的树核函数有着很高的相关性,在应用该算法解决自然语言处理问题时与原始算法有着相似的结果,并且算法的执行效率明显高于快速树核函数算法。 相似文献
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This paper discusses the comparative evaluation of five well-known pronoun resolution algorithms conducted with the help of a purpose-built tool for consistent evaluation in anaphora resolution, termed the evaluation workbench. The workbench enables the evaluation and comparison of pronoun resolution algorithms on the basis of the same preprocessing tools and test data. The tool is controlled by the user who can conduct the evaluation according to a variety of parameters, with regard to the types of anaphors and the samples used for evaluation. The extensive comparative evaluation of the pronoun resolution algorithms showed that their performance was significantly lower than the figures reported in the original papers describing the algorithms. The evaluation study concluded that the main reason for this drop in performance is the fact that all algorithms operate in a fully automatic mode. 相似文献
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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. 相似文献
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本文提出了一种基于领域内与群体词相关的指示代词的指代消解策略。首先从概念模型出发,给出了概念间的细化操作,由此提出了概念从属树模型;其次结合群体词的相关知识,对兼有群体标识词的代词的指代对象经概念从属确定后进一步提高准确性。经过测试,此策略能有效地找到代词的指代对象。 相似文献
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This paper presents a methodology for evaluating Arabic Machine Translation (MT) systems. We are specifically interested in evaluating lexical coverage, grammatical coverage, semantic correctness and pronoun resolution correctness. The methodology presented is statistical and is based on earlier work on evaluating MT lexicons in which the idea of the importance of a specific word sense to a given application domain and how its presence or absence in the lexicon affects the MT system’s lexical quality, which in turn will affect the overall system output quality. The same idea is used in this paper and generalized so as to apply to grammatical coverage, semantic correctness and correctness of pronoun resolution. The approach adopted in this paper has been implemented and applied to evaluating four English-Arabic commercial MT systems. The results of the evaluation of these systems are presented for the domain of the Internet and Arabization. 相似文献
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针对维吾尔语零指代现象,提出采用栈式降噪自编码的深度学习机制进行维吾尔语零指代消解。首先由大规模无标注维吾尔语语料训练得到富含语义和句法信息的词嵌入表示,将其作为候选先行语和缺省零代词的语义特征;其次根据维吾尔语语言特点,抽取14项针对零指代消解任务的手工设计特征;然后融合word embedding特征和14项hand-crafted特征作为栈式降噪自编码的输入,最后经过无监督逐层贪婪的预训练和有监督的微调过程,使用softmax进行分类完成维吾尔语零指代消解任务。实验结果表明,与传统栈式自编码、浅层机器学习的支持向量机和人工神经网络相比,栈式降噪自编码的F值分别提高了4.450%、10.032%和8.140%,实验结果验证了该方法的有效性及栈式降噪自编码在任务中具备挖掘高层面鲁棒性语义特征的优势。 相似文献