漢語句子框架語義結(jié)構(gòu)分析技術(shù)研究.pdf

1、語義分析是自然語言處理領(lǐng)域中最重要也是最為困難的問題。如何對句子進(jìn)行有效的、深入的自動語義分析，一直是國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的主要目標(biāo)之一。漢語句子的框架語義結(jié)構(gòu)分析技術(shù)是以框架語義學(xué)為理論基礎(chǔ)，借助山西大學(xué)的漢語框架網(wǎng)語義資源，針對漢語句子語義結(jié)構(gòu)，展開了漢語句子框架語義結(jié)構(gòu)建模、目標(biāo)詞識別、框架排歧和框架語義角色標(biāo)注等核心技術(shù)研究，同時，對基于漢語框架語義分析的旅游問答系統(tǒng)進(jìn)行了應(yīng)用研究。主要研究成果如下:
　　(1)針對漢語句子語義

2、結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)地進(jìn)行了漢語句子框架語義結(jié)構(gòu)分析，提出了漢語框架語義依存圖模型，包括單框架語義依存圖、完全框架語義依存圖、核心框架語義依存圖，為漢語句子語義結(jié)構(gòu)表示提供了新的方法。
　　(2)針對目標(biāo)詞識別問題，提出了基于相似度計算、最大熵模型的未登錄目標(biāo)詞識別方法，充分考慮了詞義信息、依存特征及上下文語境，有效地解決了未登錄目標(biāo)詞的識別，為實現(xiàn)準(zhǔn)確的框架排歧提供了保障。
　　(3)針對框架排歧問題，提出了基于T-CRF的框架排歧

3、方法，通過加入依存特征中長距離的依存關(guān)系提升了漢語框架排歧的性能，同時與基于SVM和最大熵模型排歧方法進(jìn)行了對比實驗，驗證了基于T-CRF框架排歧的有效性。
　　(4)針對框架語義角色標(biāo)注問題，在總結(jié)對比現(xiàn)有主流算法的基礎(chǔ)上，提出了基于T-CRF模型的框架語義角色標(biāo)注方法，并通過加入依存特征提升了標(biāo)注準(zhǔn)確率。其次，基于框架語義角色標(biāo)注進(jìn)行了句子相似度計算，從框架語義的角度出發(fā)，提出了基于多框架及其重要度的句子語義相似度計算方法，實

4、驗結(jié)果驗證了框架語義角色對句子語義相似度計算的有效性。
　　(5)針對漢語框架網(wǎng)語義資源與語義分析方法的應(yīng)用研究，設(shè)計并實現(xiàn)了面向山西旅游領(lǐng)域的問答實驗原型系統(tǒng)。系統(tǒng)以旅游景點五臺山為例，針對每個景點的簡介文本進(jìn)行了全文框架語義角色標(biāo)注。系統(tǒng)包括問題輸入、問句分析及答案抽取，驗證了基于框架語義分析進(jìn)行問答系統(tǒng)應(yīng)用的可行性。
　　本文的研究成果進(jìn)一步豐富了漢語句子框架語義結(jié)構(gòu)分析理論與方法，為實現(xiàn)漢語句子深層語義分析提供了新的