蒙古文依存句法分析

近年来,依存句法分析逐渐成为自然语言处理领域中的研究热点。然而,蒙古文的依存句法分析尚未得到足够的重视。基于最大生成树模型在蒙古文依存关系树库TMDT上进行了蒙古文依存句法分析的研究。在简要介绍蒙古文的特点和蒙古文依存关系树库TMDT之后,详细讨论了最大生成树模型。为找到该模型在蒙古文依存句法分析中合适的特征,重点通过实验对8种特征及其组合在句法分析中的性能进行了比较。结果显示,Basic Unigram Features、Basic Bi-gram Features以及C-C sibling Features这3种特征的组合性能最佳。本研究为蒙古文依存句法分析奠定了基础。     

基于招生问答系统的中文依存句法分析

介绍依存句法分析的理论和方法,句法分析是自然语言处理中的关键技术之一.比较自顶向下算法、自底向上算法和最大生成树算法,从而得出最大生成树算法是效果最好的.利用句法分析可以提高问题分类的正确率,从而提高整个系统的正确性.     

基于最大熵模型的汉语依存分析

采用最大熵模型实现中文依存语法的分析。用自底而上的方式构建语句的依存关系树，构建过程每一步在向左连接、向右连接以及不连接3种动作选取其一。用最大熵原理判断每个动作的概率，得到依存树中各边的概率，然后找出具有最大概率的依存关系树。实验结果表明，该模型具有较好的分析精度。目前，该模型已被应用于基于自然语言的信息检索项目中。     

基于依存句法分析的中文语义角色标注

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30％和81.68％,在自动谓词上的F1值为81.02％和81.33％。     

基于动作建模的中文依存句法分析

决策式依存句法分析,也就是基于分析动作的句法分析方法,常常被认为是一种高效的分析算法,但是它的性能稍低于一些更复杂的句法分析模型。本文将决策式句法分析同产生式、判别式句法分析这些复杂模型做了比较,试验数据采用宾州中文树库。结果显示,对于中文依存句法分析,决策式句法分析在性能上好于产生式和判别式句法分析。更进一步,我们观察到决策式句法分析是一种贪婪的算法,它在每个分析步骤只挑选最有可能的分析动作而丢失了对整句话依存分析的全局视角。基于此,我们提出了两种模型用来对句法分析动作进行建模以避免原决策式依存分析方法的贪婪性。试验结果显示,基于动作建模的依存分析模型在性能上好于原决策式依存分析方法,同时保持了较低的时间复杂度。     

基于浅层句法分析和最大熵的问句语义分析

为了使中文问答系统能够准确高效地识别问句的语义,在构建生物医学领域本体的基础上,提出了一种基于浅层句法分析和最大熵模型的语义分析算法。该算法首先对自然语言问句进行语义块识别,如果识别成功,则形成问句向量,然后利用本体进行SPARQL查询;如果识别失败,则调用最大熵模型,判断问句的语义角色。最大熵模型利用标注好语义的熟语料进行训练,提取语义组块特征,从而判断出最可能的句型,形成问句向量,然后再利用本体进行查询,获取答案。通过实验与其他方法相比,新算法具有更高的查准率和召回率。     

基于树库的汉语依存句法分析

旨在探索利用语言学手段来提高句法分析精度的可能性.采用MaltParser和自建的汉语依存树库进行相关汉语依存句法分析实验.通过对句法分析结果的分析,找出影响句法分析精度的主要因素,并据此对树库中处理某些语言结构的方式进行修改.然后再对得到的句法分析数据进行进一步分析,以确定所用方法的有效性.结果表明,无标记依存句法分析精度提高了5.5%,有标记依存句法分析精度提高了7.5%.     

基于最大熵模型的共指消解研究

共指是突发事件新闻报道中的常见现象。良好的处理共指现象,是进行信息提取的基本必要过程。本文采用最大熵模型对汉语突发事件新闻报道中的共指现象进行消解,目的是提取出突发事件新闻报道中指向同一实体的名词、代词和名词短语。根据问题特点,算法选择了8类特征作为模型的特征,该模型在20万字的新闻语料上进行训练,在10万字规模的语料上进行测试,最终的测试得到系统的F值为64.5%。     

基于最大熵模型的组块分析

采用最大熵模型实现中文组块分析的任务．首先明确了中文组块的定义，并且列出了模型中所有的组块类型和组块标注符号．组块划分和识别的过程可以转化为对于每一个词语赋予一个组块标注符号的过程，我们可以把它作为一个分类问题根据最大熵模型来解决．最大熵模型的关键是如何选取有效的特征，文中给出了相关的特征选择过程和算法．最后给出了系统实现和实验结果．     

基于最大熵模型的韵律短语边界预测

语音合成系统中,由于韵律短语边界预测的水平不高,阻碍了合成语音自然度的进一步提高。本文根据韵律短语边界预测的特点,提出了基于最大熵模型的预测方法。为考察该方法的能力,在较大规模的数据集上,使用相同的属性集,对比了其与主流的决策树方法的预测效果。还考察了词面信息的贡献,以及选择特征时的不同阈值对最大熵模型的影响。实验表明,使用相同的属性信息,最大熵方法比传统的决策树方法在F-Score上有5.5%的提高,加入了词面信息的最大熵模型则有9.4%的提高。最后指出,最大熵模型相当于一个带权重的规则系统,可以很好的解决规则冲突问题。     

基于多层最大嫡模型的句子主干分析

句子主干分析的主要任务是自动识别句子的主干成分。鉴于汉语句子之间成分的相关性,提出一种多层最大嫡模型,它的底层最大嫡利用句子的上下文特征识别主千词候选项,高层最大嫡利用底层最大嫡模型的计算结果,结合句子内的远距离特征和句子之间的关系,对底层最大嫡模型识别出的主干词候选集进行分析。实验证明,该模型对于简单的主干成分识别正确率较高,对训练语料有一定的依赖;随着语料规模的增长,模型性能缓慢提升。     

基于最大熵模型的汉语问句语义组块分析

问句分析是问答系统的关键,为降低问句完整语法分析的复杂度,该文应用浅层句法分析理论,采用问句语义组块方式来分析问句。以“知网”知识库为基础,提取和定义了表达汉语问句的6种语义块,定义了语义组块最大熵模型的特征表示,通过最大熵原理实现了语义组块特征抽取和特征选取学习算法,并以模型为基础实现了真实问句的语义块的标注,从而为在语义层面上理解汉语问句奠定了基础。实验结果说明最大熵模型应用于汉语问句语义组块分析具有较好的效果。     

基于最大熵模型的中文阅读理解问题回答技术研究

该文基于山西大学自主开发的中文阅读理解语料库CRCC v1.1版,根据问句和候选答案句的对应关系,构建了词层面以及句法层面共计35个特征,基于最大熵模型对中文阅读理解问题回答进行了建模,在35个特征全部加入最大熵模型的情况下,测试集上得到了75.46%的HumSent准确率。考虑到特征取值之间的相关性对权重估计的影响,笔者先对35个特征观测值矩阵进行主成分降维,选择适当的主成分个数重构特征,然后再使用最大熵模型进行建模,在测试集上的HumSent准确率达到80.18%. 实验结果表明,在阅读理解问答系统中,采用特征的主成分降维方法,能有效融合全部特征信息,回避了最大熵模型中特征筛选的过程,并且提高了阅读理解系统的准确率。     

融合字特征的平滑最大熵模型消解交集型歧义

交集型歧义的切分问题是分词阶段需要解决难点之一。该文将交集型歧义的消解问题转化为分类问题,并利用融合丰富字特征的最大熵模型解决该问题,为了克服最大熵建模时的数据稀疏问题,该文引入了不等式平滑技术和高斯平滑技术。我们在第二届国际分词竞赛的四个数据集上比较了高斯平滑技术、不等式平滑技术和频度折扣平滑技术,测试结果表明 不等式平滑技术和高斯平滑技术比频度折扣技术有显著提高,而它们之间不分伯仲,但是不等式平滑技术能使特征选择无缝嵌入到参数估计过程中,显著压缩模型规模。该方法在四个测试集上最终获得了96.27%、96.83%、96.56%、96.52%的消歧正确率,对比实验表明 丰富的特征使消歧性能分别提高了5.87%、5.64%、5.00%、5.00%,平滑技术使消歧性能分别提高了0.99%、0.93%、1.02%、1.37%,不等式平滑使分类模型分别压缩了38.7、19.9、44.6、9.7。