版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、多詞表達是指由兩個及以上具有一定的句法和語義關聯(lián)的詞語構成的意義相對完整的語義單元。多詞表達問題是目前自然語言處理領域最棘手的問題之一,多詞表達會導致分詞和語義等方面的錯誤增加,進而影響機器翻譯和句法分析等實際應用的性能。在中文多詞表達里,“動詞+名詞”以及“名動詞+名詞”的多詞表達最為常見,因此,本文主要以中文“動詞+名詞”以及“名動詞+名詞”的多詞表達為研究對象,包含多詞表達的自動抽取和應用。本文的研究的主要內容有以下的幾個方面:<
2、br> 1、基于雙語語料多詞表達候選的抽取。利用印歐語言的邊界來幫助確定漢語中完整語義單元的邊界。本文利用短語對齊工具對中英雙語句對齊語料進行對齊處理,然后抽取多詞表達候選,并與基于詞對齊工具的方法進行比較。本文對北大中英對齊語料進行實驗,基于短語對齊抽取的多詞表達候選F值為55.95%,基于詞對齊抽取的多詞表達候選F值為45.32%。
2、基于句法分析的多詞表達候選的抽取。由于句法分析能夠識別出句子的語法結構,對語言的處理
3、可以深入語言的內部結構。本文利用三種句法分析器:哈工大句法分析器,伯克利句法分析器,斯坦福句法分析器分別對北大對齊語料的中文部分進行句法分析,然后再抽取特定依存關系的詞語對作為多詞表達候選,正確率分別為哈工大42.40%,伯克利41.00%,斯坦福39.73%。
3、構建中文“動詞+名詞”以及“名動詞+名詞”多詞表達分類數(shù)據集。構建過程分兩步:統(tǒng)計過濾、多詞表達分類?;诮y(tǒng)計的方法處理大規(guī)模語料時比較方便快捷,且不依賴具體領域
4、。本文采用內部度量方法互信息,外部度量方法C-value等進行多詞表達候選的過濾。多詞表達分類是將過濾后的多詞表達進行分類:定中類和述賓類,來構建分類數(shù)據集,這對以后的研究具有重要的意義。
4、句法分析結果糾錯。將本文自動抽取的中文多詞表達與句法分析結果進行比較,進行句法分析糾錯。本文對哈工大句法分析器的分析結果與抽取的多詞表達進行比較,結果發(fā)現(xiàn)哈工大的分析結果中出現(xiàn)本文抽取出的多詞表達的定中結構正確率為98.87%,述賓結構
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 多詞表達抽取及其應用.pdf
- 中文多詞表達抽取及其在依存句法分析中的應用.pdf
- 基于網絡文本的多詞表達抽取方法研究.pdf
- 多信息融合中文關系抽取技術研究.pdf
- 中文微博評論對象抽取研究.pdf
- 中文事件論元抽取研究.pdf
- 半監(jiān)督中文實體關系抽取研究.pdf
- 中文術語自動抽取相關方法研究.pdf
- 中文術語抽取若干問題研究.pdf
- 開放式中文實體關系抽取研究.pdf
- 中文開放域關系抽取研究與實現(xiàn).pdf
- 基于KSVM的中文實體關系抽取研究.pdf
- 中文評價對象抽取中省略現(xiàn)象研究.pdf
- 基于SVM的中文實體關系抽取研究.pdf
- 音樂領域中文實體關系抽取研究.pdf
- 中文電子病歷實體關系抽取研究.pdf
- 中文產品評論觀點抽取方法研究.pdf
- 中文關鍵詞抽取技術的研究.pdf
- 中文Blog網頁識別與內容抽取研究.pdf
- 中文文本實體關系抽取方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論