基于Shift-Reduce的增量式AMR解析研究.pdf

1、抽象語(yǔ)義表示(Abstract Meaning Representation，AMR)是一種近幾年國(guó)際上新興的語(yǔ)義表示結(jié)構(gòu)，它旨在對(duì)整個(gè)自然語(yǔ)言句子進(jìn)行語(yǔ)義表示，打破了傳統(tǒng)的句法樹(shù)結(jié)構(gòu)的局限性。AMR將一個(gè)句子的語(yǔ)義抽象為一個(gè)含有單個(gè)根節(jié)點(diǎn)的有向無(wú)環(huán)圖，從而使得它可以不受限于句子的語(yǔ)法形式。顯然，AMR的這一大優(yōu)點(diǎn)將會(huì)有力地推動(dòng)很多自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展，例如文本摘要、實(shí)體鏈接、信息抽取、問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等。
　　近年來(lái)，對(duì)

2、AMR解析算法的研究受到了國(guó)內(nèi)外研究者們的廣泛關(guān)注，先后有多種不同的AMR解析算法被提出，但性能都還相對(duì)較低，目前對(duì)AMR解析算法的研究還處于初級(jí)發(fā)展階段。本文在深入比較分析了現(xiàn)有各種AMR解析算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的AMR解析算法。具體地，本文的工作主要包括以下三個(gè)方面:
　　(1)深入比較分析了各種AMR相關(guān)的解析算法。按照解析過(guò)程與解析策略的不同，將現(xiàn)有的AMR解析算法概括為四種不同的類(lèi)型:基于圖的AMR解析、基于轉(zhuǎn)移的

3、AMR解析、基于文法的AMR解析和基于機(jī)器翻譯的AMR解析，并對(duì)這四種類(lèi)型的解析算法分別進(jìn)行了深入的比較與分析。
　　(2)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Shift-Reduce的AMR解析baseline系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)增量式的AMR解析。在對(duì)比研究了AMR圖與依存樹(shù)結(jié)構(gòu)差異性的基礎(chǔ)上，對(duì)在依存分析中廣泛采用的ARCEAGER動(dòng)作集進(jìn)行了適當(dāng)改進(jìn)使其應(yīng)用于AMR解析任務(wù)，并分別采用最大熵、支持向量機(jī)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為轉(zhuǎn)移動(dòng)作分類(lèi)器

4、，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于貪心解碼過(guò)程的AMR解析器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于最大熵模型和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類(lèi)器獲得了相對(duì)較好的AMR解析性能。
　　(3)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于擴(kuò)展Shift-Reduce和全局解碼的AMR解析系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要是對(duì)baseline系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)，首先是對(duì)baseline系統(tǒng)中的轉(zhuǎn)移動(dòng)作集進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種beam-search算法實(shí)現(xiàn)對(duì)概念和關(guān)系的全局解碼，并針對(duì)近似解碼的特性，采用一種最大違背