基于平行语料库的双语协同中文关系抽取

针对在中文资源的关系抽取中,由于中文长句句式复杂,句法特征提取难度大、准确度低等问题,提出了一种基于平行语料库的双语协同中文关系抽取方法。首先在中英双语平行语料库中的英文语料上利用英文成熟的句法分析工具,将得到依存句法特征用于英文关系抽取分类器的训练,然后与利用适合中文的n-gram特征在中文语料上训练的中文关系抽取分类器构成双语视图,最后再依靠标注映射后的平行语料库,将彼此高可靠性的语料加入对方训练语料进行双语协同训练,最终得到一个性能更好的中文关系抽取分类模型。通过对中文测试语料进行实验,结果表明该方法提高了基于弱监督方法的中文关系抽取性能,其F值提高了3.9个百分点。     

基于BiGCN和IAM的方面级情感分类模型

目前基于神经网络的方面级情感分类模型很少会考虑上下文单词与方面词之间的句法依存关系,可能会错误地将与方面词语法无关的上下文单词作为方面词的情感特征;另一方面大多数方法也忽略了上下文与方面词之间的交互信息。针对这两个问题,提出了基于双向图卷积网络（BiGCN）和交互注意力机制（IAM）的方面级情感分类模型（BiGCN-IAM）,该模型在句法依存树上使用双向图卷积网络提取上下文单词和方面词之间的句法依存关系,然后使用掩码层得到特定的方面词表示;最后使用交互注意力机制学习上下文与方面词之间的交互信息,同时提取了上下文中的重要情感特征和方面词中对分类有贡献的特征。通过在五个公开数据集上的实验证明,该模型效果优于基线模型。     

基于递归神经网络的散文诗自动生成方法

针对中文散文诗歌的自动生成,提出一种基于循环神经网络的时序性文本生成方法.通过现有语料库构建好一个词语集后,首先给定若干关键词,在聚类模型生成的词语集基础上进行关键词扩展生成首句.在确定首句的基础上,利用上下文模型对已生成内容进行压缩和上文特征获取,最后将之前上下文内容传递给递归神经网络模型实现后续句子的生成.该方法中首句生成的过程利用语言模型中的词汇集扩展,并通过上下文模型获取关联实现上下句的映射关系.本文采用BLEU自动评测方式和人工评测方式,建立起较为标准的评测系统,实验结果证实了该方法的有效性.     

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。     

最大生成树算法和决策式算法相结合的中文依存关系解析

基于最大生成树解析算法和决策式解析算法的互补关系,提出了最大生成树解析算法和决策式解析算法相结合的中文依存关系解析方法。结合方法利用Nivre模型的依存关系解析结果和依存度修正最大生成树模型有向边的权重,再搜索最大生成树作为依存树。使用宾州中文树库中的4 500句语料作十折交叉测试,结合模型的依存关系正确率达到了86.49%。结果表明该文提出的结合方法有效地提高了的中文依存关系解析性能。     

基于句法和全文信息增强的中文事件检测方法

针对目前中文事件检测中词语之间句法依存关系利用不充分和缺乏文章全局语义信息的问题,提出了一种基于句法和全文信息增强的中文事件检测模型。模型首先引入图卷积网络 （Graph convolutional network, GCN）,通过捕获词语之间的依存句法关系来增强词语的特征表示。之后采用双向门控循环单元（Bidirectional gate recurrent unit, Bi-GRU）分别学习句子内和句子之间的上下文信息,得到包含文章全局信息的句向量。最后将字、词、句3个粒度的信息通过门结构进行动态融合,使用条件随机场（Conditional random field, CRF）完成对句子中触发词的识别和标注。在ACE2005和CEC中文数据集上的实验结果表明,本文方法有效提升了中文事件检测的效果。     

汉语基本名词短语结构分析模型

本文提出了用词语潜在依存关系分析汉语ｂａｓｅＮＰ结构的模型,它有以下的特点：①将依存语法知识融入概率模型中,使得ｂａｓｅＮＰ结构分析在依存语法知识的指导下进行,其性能优于纯粹的概率模型－相依模型;②词语潜在依存强度的获取算法是基于ＭＤＬ原则的,在模型建造时既考虑数据拟合性,又考虑模型归纳性,其性能优于基于极大似然原则的词语在依存强度获取算法;③词语潜在依存强度获取算法在复杂特性集上进行,可以有效地     

一种基于语义关系图的词语语义相关度计算模型

词语的语义计算是自然语言处理领域的重要问题之一,目前的研究主要集中在词语语义的相似度计算方面,对词语语义的相关度计算方法研究不够.为此,本文提出了一种基于语义词典和语料库相结合的词语语义相关度计算模型.首先,以HowNet和大规模语料库为基础,制定了相关的语义关系提取规则,抽取了大量的语义依存关系;然后,以语义关系三元组为存储形式,构建了语义关系图;最后,采用图论的相关理论,对语义关系图中的语义关系进行处理,设计了一个基于语义关系图的词语语义相关度计算模型.实验结果表明,本文提出的模型在词语语义相关度计算方面具有较好的效果,在WordSimilarity-353数据集上的斯皮尔曼等级相关系数达到了0.5358,显著地提升了中文词语语义相关度的计算效果.     

中文文本的意群分类算法

目前中文文本分类算法大多利用词语或词语映射为特征项的分类方式,未考虑中文语法语义的特点,导致分类性能较低。为此,提出中文文本的意群分类算法。通过中文依存句法分析结果制定规则提取意群,并作为特征项表示文本,进而采用支持向量机的方法对训练集进行学习,最终构建类别意群库对测试文本进行分类。实验结果表明,与基于词语的分类方法相比,意群分类算法在分类性能上平均提升3个百分点,平均查准率达到97%。     

基于关联规则的自动构词算法研究

词语是中文文本的基本元素,汉语语言模型在中文文本挖掘中起关键作用。中文文本挖掘是高维度的数据处理技术,挖掘算法对维度的大小比较敏感,因此挖掘效果依赖于词库的质量。另外,现存的汉语语言模型一般都是基于统计的,比如N-gram语言模型以及各种改进模型都具有较高的计算复杂度。为降低语言模型的计算复杂度、提高词库的质量和构词效率,借鉴关联规则理论对中文词语进行定义,在此基础上构建Auto-word自动构词算法。该算法可以从大量中文语料库中动态地构造词表,并以此为基础进行中文文本挖掘工作。最后通过实验证明了提出的自动构词算法的有效性。     

借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库

由于对越南语的研究工作相对较少,因此还没有建立规模相对较大的依存树库。相对于已经拥有了形态丰富、语料成熟的汉语,越南语的依存句法分析要困难得多,所以该文提出了一种借助汉-越双语词对齐语料构建越南语依存树库的方法。首先对汉语-越南语句子对进行词对齐处理,然后对汉语句子进行依存句法分析。最后结合越南语本身的语言特点和有关的语法规则将汉语的依存关系通过汉-越双语词对齐关系映射到越南语句子中,从而生成越南语的依存树库。实验表明,该方法简化了人工收集和标注越南语依存树库的过程,节省了人力和构建树库的时间。实验结果表明,该方法相比采用机器学习的方法准确率明显提高。     

基于混合图神经网络的方面级情感分类

目前在方面级情感分类研究中,图卷积网络被应用于句法依赖树上构建方面词与上下文词的依赖关系。但是由于句法依赖树的不稳定性和语句的复杂性与不规范表达,这种改进较为有限。为解决上述问题,提出了一种基于混合图神经网络模型。在该模型中,为了深度提取方面词与上下文词的依赖关系,设计了应用于句法依赖树的多层图卷积网络。同时为提取词级依赖特征,设计了具有残差连接的图注意力网络（Res-GAT）,其主要思想为以词级依赖关系特征作为补充,结合句法依赖关系进行方面级情感分类。通过在五个经典数据集上实验,证明了该模型相较于基线模型具有更优异的分类能力。     

基于双语信息和标签传播算法的中文情感词典构建方法

文本情感分析是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题,具有广泛的实用价值和理论研究意义。情感词典构建则是文本情感分析的一项基础任务,即将词语按照情感倾向分为褒义、中性或者贬义。然而,中文情感词典构建存在两个主要问题 1)许多情感词存在多义、歧义的现象,即一个词语在不同语境中它的语义倾向也不尽相同,这给词语的情感计算带来困难;2)由国内外相关研究现状可知,中文情感字典建设的可用资源相对较少。考虑到英文情感分析研究中存在大量语料和词典,该文借助机器翻译系统,结合双语言资源的约束信息,利用标签传播算法(LP)计算词语的情感信息。在四个领域的实验结果显示我们的方法能获得一个分类精度高、覆盖领域语境的中文情感词典。     

基于词向量与可比语料库的双语词典提取研究

双语词典是跨语言信息检索以及机器翻译等自然语言处理应用中的一项重要资源。现有的基于可比语料库的双语词典提取算法不够成熟,抽取效果有待提高,而且大多数研究都集中在特定领域的专业术语抽取。针对此不足,提出了一种基于词向量与可比语料库的双语词典提取算法。首先给出了该算法的基本假设以及相关的研究方法,然后阐述了基于词向量利用词间关系矩阵从可比语料库中提取双语词典的具体步骤,最后将该抽取方法与经典的向量空间模型做对比,通过实验分析了上下文窗口大小、种子词典大小、词频等因素对两种模型抽取效果的影响。实验表明,与基于向量空间模型的方法相比,本算法的抽取效果有着明显的提升,尤其是对于高频词语其准确率提升最为显著。     

A random walk algorithm for automatic construction of domain-oriented sentiment lexicon

In recent years, many studies have been conducted to deal with automatic construction of domain-oriented sentiment lexicon. However, most of the attempts rely on only the relationship between sentiment words, failing to uncover the mutual relationship between the words and the documents, as well as ignoring the useful knowledge of some existed domains (or “old domain”). This paper proposes a random walk algorithm to construct domain-oriented sentiment lexicon by simultaneously utilizing sentiment words and documents from both old domain and target domain (or “new domain”). The approach simulates a random walk on the graphs that reflect four kinds of relationships (the relationship between words, the relationship from words to documents, the relationship between documents, the relationship from documents to words) between documents and words. Experimental results indicate that the proposed algorithm could dramatically improve the performance of automatic construction of domain-oriented sentiment lexicon.     

基于长度的扩展方法的汉英句子对齐

本文提出了一种用于汉英平行语料库对齐的扩展方法。该扩展方法以基于长度的统计对齐方法为主,然后根据双语词典引入了词汇信息,而基于标点的方法作为对齐的后处理部分。这种扩展方法不仅避免了复杂的中文处理,例如,汉语分词和词性标注,而且在统计方法中引入了关键词信息,以提高句子对齐的正确率。本文中所用的双语语料是LDC 的关于香港的双语新闻报道。动态规划算法用于系统的实现。和单纯的基于长度的方法和词汇方法相比,我们的扩展方法提高了句子对齐的正确率,并且结果是比较理想的。     

一种面向产品线的特征依赖建模方法

特征依赖建模是描述特征间相互约束的模型,是软件产品线开发中的一项关键活动。引入了特征局部依赖和全局依赖关系,在对特征依赖关系分析的基础上,提出了一种特征依赖建模方法,该方法不仅支持分解、泛化等特征局部依赖描述,还支持配置依赖、运行依赖和影响依赖等全局依赖建模。通过一个空调控制系统的产品线特征依赖建模实例验证了该方法的有效性。     

基于汉维映射关系构建维吾尔语依存树库

该文提出一种基于汉语依存句法信息来构建维维吾尔语依存句法树库的方法。首先对维吾尔语进行形态分析,之后进行汉维词对齐、中文依存分析,然后根据词对齐信息以及汉语依存信息得到维吾尔语依存信息,最终对结果进行优化,获得维吾尔语依存句法库。在此基础上训练得到的依存句法分析器在CoNLL 2017 Shared Task 测试集上进行实验,带标记依存正确率LAS(Labeled Attachment Score)和无标记依存正确率UAS(Unlabeled Attachment Score)分别为34.38%和52.53%。     

基于语料库的最小求交词对齐

提出了一种基于句子级对齐的双语语料库的英汉词对齐方法。它建立在句对的集合表示形式的基础上。通过最小求交模型实现词对齐。使用倒排索引表和集合运算实现高效的最小求交算法。在对齐过程中引入高频干扰词表以提高召回率。实验结果表明，该方法优于使用共现互信息的词对齐和使用双语词典的词对齐方法。