基于語義依存關系的漢語句子分析研究.pdf

1、對于句子進行分析,通常要滿足句子分析的功能和意義兩個標準。滿足這兩條標準通常要求對句子進行淺層的分析,同時也要對句子進行深層的分析。漢語作為世界上使用人數最多的語言,對于漢語句子的分析也就顯得尤為重要。本論文對漢語句子分析的一些關鍵技術進行了研究。對于句子采用依存語法體系進行句法分析,然后在構建的語義依存模式樹庫基礎上,通過基于DEF樹形態(tài)相似度的詞語相似度計算方法計算模糊匹配度,使用一種改進的有序模糊匹配的方法進行語義的分析,從而最終

2、得到漢語句子全面的分析結果。
　　 本文的核心工作可以概括為以下幾個方面:
　　 第一,對于漢語句子分詞技術的研究。提出了一種融合神經網絡和匹分詞技術。神經網絡具有良好的容錯性、自組織和自學習的能力,本文使用反向傳播神經網絡以及匹配融合的分詞方法,既利用了神經網絡的容錯性特點,又利用了傳統(tǒng)匹配方法的優(yōu)勢,對二者的融合進行了探索。
　　 第二,對于漢語詞語的相似度計算的研究。提出了一種基于DEF樹形態(tài)相似度的詞語相

3、似度計算方法,并且結合基于馬科夫的相似度計算方法。本方法充分利用了樹的形態(tài)相似性,能夠深層次挖掘詞語的語義相似性,并通過對比實驗和同義詞林的近義詞相似性計算實驗表明了方法的有效性和優(yōu)勢。
　　 第三,對于語義表示的形式化研究。利用《知網》和《信息結構庫》構建語義依存模式樹庫,將簡單的文本描述的語義知識形式化并且成為便于計算機處理的形式。同時還對于構建的語義依存模式樹庫進行補充和完善。
　　 第四,對于語義分析方法的研究。