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文檔簡介
1、作為自然語言處理領(lǐng)域的核心任務(wù)之一,句法分析一直是研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)問題。包括諸如問答系統(tǒng)、搜索串理解、語義分析和知識(shí)庫構(gòu)建等在內(nèi)的任務(wù)中,句法分析都是其不可缺失的一環(huán)。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法于諸多領(lǐng)域取得重要進(jìn)展的背景下,將其與自然語言處理任務(wù)相結(jié)合成為了一個(gè)十分熱點(diǎn)的領(lǐng)域。因此,本論文旨在研究深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言句法分析中的應(yīng)用,其具有顯著的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。
本文首先研究了一個(gè)利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器的
2、基于轉(zhuǎn)移的依存句法分析器。該方法較為簡單,效果尚可。通過對(duì)該模型的分析,我們對(duì)該模型進(jìn)行了細(xì)致的參數(shù)優(yōu)化,使其性能獲得了提升。
本文提出了一個(gè)基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的依存句法分析模型。該模型以前述的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為基礎(chǔ),并將其作為一個(gè)特征提取器。在預(yù)訓(xùn)練該特征提取器之后,我們使用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為轉(zhuǎn)移動(dòng)作的分類器,并將貪心依存句法分析器提取的特征作為其輸入,以此訓(xùn)練一個(gè)對(duì)句子優(yōu)化的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。該分類器不僅能夠利
3、用當(dāng)前的格局特征進(jìn)行分類,而且可以記憶分析狀態(tài)歷史等更豐富的信息。因此,該模型對(duì)依存句法分析中整句的分析過程進(jìn)行建模,取代了貪心模型中對(duì)獨(dú)立分析狀態(tài)建模的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比基線方法,模型獲得了較大的性能提升。
本文研究了端到端的短語結(jié)構(gòu)分析模型。在對(duì)“單關(guān)注機(jī)制”序列到序列短語結(jié)構(gòu)分析模型的實(shí)驗(yàn)中我們發(fā)現(xiàn)了其解碼器對(duì)規(guī)則約束依賴的問題。為此,我們提出了“雙關(guān)注機(jī)制”以期減少解碼過程中對(duì)規(guī)則的依賴。通過引入“雙關(guān)注機(jī)制”,
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