基于双语词汇Web间接关联的无指导译文消歧

为解决困扰词义消歧及译文消歧任务中存在的数据稀疏及知识获取问题,提出一种利用双语词汇Web间接关联的完全无指导消歧方法.首先做出词汇歧义可由双语词汇的间接关联度决定的假设,为译文消歧提供了一种新的知识.在此基础上,对4种常用计算间接关联的方法进了改造并定义了双语词汇Web间接关联.随后进行基于Web的词汇消歧知识获取并设计了3种消歧决策方法.最后,在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexical Sample Task测试集进行了测试.该方法的P_mar值为44.4%,超过了该评测上最好的无指导系统的结果.     

利用语义词典Web挖掘语言模型的无指导译文消歧

为了解决困扰词义及译文消歧的数据稀疏及知识获取问题,提出一种基于Web利用n-gram统计语言模型进行消歧的方法.在提出词汇语义与其n-gram语言模型存在对应关系假设的基础上,首先利用Hownet建立中文歧义词的英文译文与知网DEF的对应关系并得到该DEF下的词汇集合,然后通过搜索引擎在Web上搜索,并以此计算不同DEF中词汇n-gram出现的概率,然后进行消歧决策.在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexical Sample Task测试集上的测试表明,该方法的P_mar值为55.9%,比其上该任务参评最好的无指导系统性能高出12.8%.     

转换式机器翻译过程的相关处理研究

机器翻译涉及的技术很多。本文的主要工作有三部分：第一部分论述词处理的一些方法;第二部分讨论句型转换技术;第三部分探讨汉英机器翻译时译文生成的处理,包括建立汉英机器翻译的时态转换、相关匹配规则等。     

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。     

无监督词义消歧研究

研究的目的是对现有的无监督词义消歧技术进行总结,以期为进一步的研究指明方向.首先,介绍了无监督词义消歧研究的意义.然后,重点总结分析了国内外各类无监督词义消歧研究中的各项关键技术,包括使用的数据源、采用的消歧方法、评价体系以及达到的消歧效果等方面.最后,对14个较有特色的无监督词义消歧方法进行了总结,并指出无监督词义消歧的现有研究成果和可能的发展方向.     

词义消歧研究的现状与发展方向

1 词义消歧及其应用词义是词汇在一定的语言环境下反映的特定语言现象。它能够明确地表达该词汇在该语境下表达的语义属性如感知、行为和情绪等;表达该词汇与相关词汇之间的关系;并且表达该词汇所特有的知识及常识性的知识。透过词义,人们将能运用自己的思维描述该语言现象,对其进行推理,或者为指代词从上下文中找到指代物。在自然语言中,一个词汇往往存在多个词义,称为词的多义性。例如:Bank有“银行”、“河岸”的意思。但是当词汇处于一定的语言环境,则只有唯一的意思。例如;“He slipped down the bank”中,bank的意思是“河岸”。词义消歧就是使计算机自动为词汇选择正确意思,是自然语言处理领域中词汇级别上的最大难题。词义消歧不是自然语言处理的最终目的,而是自然语言处理中不可缺少的一个环节。其应用至少包括下述领域:     

基于语义密度的名词消歧算法

提出了一种以概念相关性为主要依据的名词消歧算法。与现有算法不同的是,该算法在WordNet上对两个语义之间的语义距离进行了拓展,定义了一组语义之间的语义密度,从而量化了一组语义之间的相关性。将相关性转化为语义密度后,再进行消歧。还提出了一种在WordNet上的类似LSH的语义哈希,从而大大降低了语义密度的计算复杂度以及整个消歧算法的计算复杂度。在SemCor上对该算法进行了测试和评估。     

句法信息指导的汉语词义消歧

词义消歧要解决如何让计算机理解多义词在上下文中的具体含义,对信息检索、机器翻译、文本分类和自动文摘等自然语言处理问题有着十分重要的作用。通过引入句法信息,提出了一种新的词义消歧方法。构造歧义词汇上下文的句法树,提取句法信息、词性信息和词形信息作为消歧特征。利用贝叶斯模型来建立词义消歧分类器,并将其应用到测试数据集上。实验结果表明：消歧的准确率有所提升,达到了65%。     

基于多知识源的词汇消歧一体化处理

词汇消歧是语言分析的基石,本文提出一种基于多知识源的词汇消歧一体化处理机制,该机制充分利用了知识库和文本结构的信息,以句法标签、词频、搭配、上下文语义,语义可选约束,句法线索等知识源为消歧指示器     

基于多分类器加权投票法的越南语组合歧义消歧

组合歧义消解是分词中的关键问题之一,直接影响到分词的准确率。为了解决越南语组合歧义对分词的影响问题,结合越南语组合型词的特点,提出了一种基于集成学习的越南语组合歧义消解方法。该方法首先通过人工选取越南语组合歧义词,构建出越南语组合歧义字段库,对越南语语料与越南语组合词词典进行匹配,抽取出越南语组合歧义字段;其次,采用三类分类器引入越南语词频特征和上下文信息,构建三类分类器消解模型,得到三类分类器消解结果;最后,计算出各分类器权值,通过阈值对越南语组合歧义进行最终分类。实验表明,所提方法的正确率达到了83.32%,与消歧结果最好的单个分类器相比准确率提高了5.81%。     

基于语义计算的中文歧义字段消歧算法

针对中文中歧义字段对中文处理及理解带来的诸多问题提出了一种基于自然语言理解的中文汉字歧义消除算法。对于交集型歧义和组合型歧义,利用《知网》为主要语义资源,以知识图知识表示方法,通过提出的字段消歧算法,对歧义字段以及上下文的语义进行计算,从而选出正确的句子切分方案,达到消除歧义的目的。经过实验数据表明本算法提高了中文歧义字段歧义切分的正确率。     

基于改进的Bayes判别法的中文多义词消歧

介绍了词义消歧研究的进展。对基于Bayes判别法的词义消歧算法做了改进,加大与多义词存在句法依存关系的特征词在Bayes判别公式中的权值比重,较好改善词义消歧的效果,并设计对比实验,验证了改进算法的优越性,分析了语料规模、数据噪声、数据稀疏问题对词义消歧的影响的规律。     

Hierarchical Decision Lists for Word Sense Disambiguation

This paper describes a supervised algorithm for word sensedisambiguation based on hierarchies of decision lists. This algorithmsupports a useful degree of conditional branching while minimizing thetraining data fragmentation typical of decision trees. Classificationsare based on a rich set of collocational, morphological and syntacticcontextual features, extracted automatically from training data andweighted sensitive to the nature of the feature and feature class. Thealgorithm is evaluated comprehensively in the SENSEVAL framework,achieving the top performance of all participating supervised systems onthe 36 test words where training data is available.     

面向自动句法分析的“V+V”结构歧义研究

词类知识的粗糙和不完备是影响自动句法分析的一个重要因素。论文以“V+V”结构序列为切入点,彻底按照词的句法功能对动词进行分类,句法功能完全相同才给以相同的标记。这样可以把同形异构格式转换为非同形格式,便于确定其内部的结构关系。研究表明,用这种方法对“V+V”序列进行消歧,准确率可达到85%。     

基于XML的译文生成关键技术研究

本文将XML转换机制应用于机器翻译的译文生成阶段,设计了一种基于XML的中间表示结构,并基于该中间表示和XSLT转换机制设计了一种基于规则的通用译文生成平台。最后,将基于XML的译文生成技术应用于汉英机器翻译中,实现了一个汉英转换生成实验系统SUNGEN,为不断改进译文质量提供了一个方便高效的实验平台。     

一种基于Perl的词义消岐方法研究与设计

该文介绍了一种基于Linux环境使用Perl语言实现的词义消岐小系统,算法主要由预处理、计算词向量和上下文向量多义词向量几个过程。通过计算某一义项与目标项的义项词语所具有相似性,比指示其他义项词语具有更强的相似性,以此为基础来完成多义词词义的消歧工作.并对语料进行实验得出结果分析不足,待进一步研究。     

基于关键词精化和句法树的商品图像句子标注

商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想：用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,进一步优选能准确刻画图像内容的单词,完成第2次关键词精化.设计词序列\     

MT for Minority Languages Using Elicitation-Based Learning of Syntactic Transfer Rules

The AVENUE project contains a run-time machine translationprogram that is surrounded by pre- and post-run-time modules. Thepost-run-time module selects among translation alternatives. Thepre-run-time modules are concerned with elicitation of data andautomatic learning of transfer rules in order to facilitate thedevelopment of machine translation between a language with extensiveresources for natural language processing and a language with fewresources for natural language processing. This paper describes therun-time transfer-based machine translation system as well as two ofthe pre-run-time modules: elicitation of data from the minoritylanguage and automated learning of transfer rules from theelicited data.