聯(lián)結(jié)主義下‘能’的語義排歧研究.pdf

1、語義排歧(Word Sense Disambiguation)一直是自然語言處理(Natural Language Processing)和語義學(xué)研究領(lǐng)域一個非常重要的課題,幾乎覆蓋了各種自然語言處理系統(tǒng),其中包括信息檢索,機器翻譯,關(guān)鍵詞的提取,語音識別,文本分類和自動文摘。語言學(xué)家和計算機科學(xué)家在探索自然語言的歧義問題上做了大量的工作,取得了很大的成績。但現(xiàn)有的對自然語言排歧的研究主要集中在語法、詞典、簡單的詞匯詞義層面上,對上下文

2、、語義、語境、語用等知識和信息雖有涉及,但對這些信息的挖掘還相當(dāng)有限。對于情態(tài)助動詞這樣語義更加模糊、對語境更為敏感的詞類的語義排歧,目前尚未發(fā)現(xiàn)。
　　語義排歧的研究對象是語言,將語言學(xué)的研究成果用到語義排歧中,將有利于打破語義消歧的瓶頸,推動其更深入的發(fā)展。特別是在情態(tài)意義方面,從《馬氏文通》開始,語言學(xué)家對漢語情態(tài)助動詞做了深入且全面的研究。這些研究成果為構(gòu)建漢語情態(tài)動詞的語義排歧模型的設(shè)想提供了充足的理論基礎(chǔ)。 另外,語義

3、消歧的發(fā)展也將服務(wù)于語言學(xué)研究。情態(tài)助動詞的自動語義排歧,能夠?qū)崿F(xiàn)情態(tài)助動詞的語義的自動標(biāo)注,從而為語言學(xué)家運用大規(guī)模語料庫研究情態(tài)助動詞節(jié)約大量的時間和精力,提高研究效率。因此,本文的研究結(jié)果將對語言學(xué)研究具有理論和實踐指導(dǎo)意義。
　　本文基于聯(lián)結(jié)主義的基本理論,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和方法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織、自適應(yīng)和高容錯性等特點,通過對大規(guī)模真實語料庫的學(xué)習(xí),構(gòu)建了一個針對漢語情態(tài)助動詞‘能’的語義排歧模型,該模型最終達到