2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩60頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、語義角色標注是自然語言處理研究領(lǐng)域的的一個關(guān)鍵問題,備受專家學(xué)者關(guān)注。作為淺層語義分析的一種實現(xiàn)方式,如能將其有效解決,可直接服務(wù)于自動問答、機器翻譯、信息抽取等其他自然語言處理領(lǐng)域的相關(guān)任務(wù)。本文借助漢語框架網(wǎng)語義知識資源,研究了漢語框架語義角色標注,即采用條件隨機場模型,針對特征選擇問題首次引入依存路徑從而有效增加了標注模型召回率,并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用主動學(xué)習(xí)到漢語框架句子庫的構(gòu)建中。
  目前框架語義角色標注的研究以有監(jiān)督的機器

2、學(xué)習(xí)方法為主,因此需要一定規(guī)模且人工標注質(zhì)量較高的例句作為訓(xùn)練語料,而現(xiàn)階段漢語框架句子資源相對較少,而人工標注例句代價高,需要較多人力成本,所以本文引入主動學(xué)習(xí)的方法來降低漢語框架句子庫的構(gòu)建成本。
  本文首次在漢語框架語義角色標注中加入路徑特征,提出并分析了不同路徑對標注結(jié)果的影響作用。然后在漢語框架句子庫和最優(yōu)特征的基礎(chǔ)上介紹了如何將主動學(xué)習(xí)應(yīng)用到漢語框架句子庫的構(gòu)建中,從而達到降低構(gòu)建框架句子庫的人力成本和提高漢語框架語

3、義角色標注性能的雙重目的。本文主動學(xué)習(xí)采用不確定性抽樣和委員會投票兩種不同的判定置信度的方法并與被動學(xué)習(xí)做對比試驗。該方法優(yōu)先選擇當前框架元素標注模型預(yù)測最不準(即置信度最低)的例句交由人工標注,以期使框架元素標注模型達到同等結(jié)果只需要標注更少的訓(xùn)練例句。本文針對判定置信度的方法提出并比較了權(quán)衡框架元素標注模型預(yù)測可信度的四種規(guī)則。
  實驗結(jié)果表明,一以特征角度作為切入點的一級路徑特征的加入,有效增加了漢語框架語義角色標注的召回

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(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)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(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)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。

評論

0/150

提交評論