基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文語(yǔ)義解析技術(shù)研究.pdf

1、語(yǔ)義解析旨在將人類(lèi)使用的自然語(yǔ)言映射為一個(gè)完整的、計(jì)算機(jī)可執(zhí)行的形式化意義表示。它是自然語(yǔ)言處理的核心研究領(lǐng)域，也是實(shí)現(xiàn)各種智能系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，如面向知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)問(wèn)答、機(jī)器人動(dòng)作控制等。英文上的語(yǔ)義解析研究經(jīng)歷了較長(zhǎng)的歷史，各種經(jīng)典的語(yǔ)義解析方法已經(jīng)被相繼提出。特別地，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義解析方法已經(jīng)成為新的研究趨勢(shì)。由于中文相比英文來(lái)說(shuō)更加復(fù)雜，而且缺少針對(duì)中文語(yǔ)義解析的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，所以目前針對(duì)中文語(yǔ)義解析的

2、研究相對(duì)較少。本文以面向知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)問(wèn)答作為應(yīng)用場(chǎng)景，改進(jìn)了現(xiàn)有的基于LSTMEncoder-Decoder的英文語(yǔ)義解析模型，并將其應(yīng)用在中文語(yǔ)義解析任務(wù)上。本文主要的工作包括:
　　(1)針對(duì)中文表達(dá)方式多樣、語(yǔ)法靈活的特點(diǎn)，本文在現(xiàn)有的LSTM Encoder-Decoder語(yǔ)義解析模型中引入了自然語(yǔ)言的句法結(jié)構(gòu)。本文在現(xiàn)有的Encoder中引入樹(shù)形LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)自然語(yǔ)言的句法樹(shù)對(duì)其進(jìn)行編碼，減少中文表達(dá)方式多樣性

3、帶來(lái)的影響。
　　(2)本文改進(jìn)了Decoder的解析過(guò)程，改進(jìn)的Decoder可以利用知識(shí)庫(kù)提高語(yǔ)義解析的準(zhǔn)確率，使得語(yǔ)義解析結(jié)果能夠直接應(yīng)用到面向知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)問(wèn)答場(chǎng)景中。
　　(3)構(gòu)造了一個(gè)中文語(yǔ)義解析數(shù)據(jù)集，彌補(bǔ)了中文自然語(yǔ)言語(yǔ)義解析缺少公開(kāi)數(shù)據(jù)集的問(wèn)題。其中，該數(shù)據(jù)集由自然語(yǔ)言句子和每個(gè)句子對(duì)應(yīng)的意義表示組成，自然語(yǔ)言的意義表示使用lambda演算描述。
　　(4)實(shí)現(xiàn)了本文改進(jìn)的語(yǔ)義解析模型，并在本文構(gòu)建的