漢語(yǔ)簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)的識(shí)別及應(yīng)用.pdf

1、名詞短語(yǔ)在句子中常常擔(dān)任主語(yǔ)、賓語(yǔ)或定語(yǔ)等重要句法成分，其識(shí)別是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)任務(wù)。漢語(yǔ)簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)作為一種特殊類型的名詞短語(yǔ)，兼具結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單性和語(yǔ)義準(zhǔn)確性，可以在完整保留句子結(jié)構(gòu)信息的同時(shí)兼顧后續(xù)句法分析的需要。本文將漢語(yǔ)簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)的識(shí)別作為主要任務(wù)，并將其應(yīng)用于一項(xiàng)具體的深層句法分析任務(wù)。
　　本文主要工作有:
　　(1)分析簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)與其他類型名詞短語(yǔ)的異同，進(jìn)一步明確其定義及識(shí)別任務(wù)。選擇中文賓州樹(shù)庫(kù)作為原

2、始語(yǔ)料，對(duì)其進(jìn)行解析，得到用于簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)自動(dòng)識(shí)別實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集。
　　(2)利用詞、詞性和語(yǔ)義資源信息，分別使用三種主流的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，即最大熵、條什隨機(jī)場(chǎng)和支持向量機(jī)模型對(duì)簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)進(jìn)行識(shí)別。在單一模型識(shí)別基礎(chǔ)上，進(jìn)一步使用疊加方法構(gòu)建組合分類器提高識(shí)別結(jié)果，最終達(dá)到了90.91％的F值。
　　(3)在統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別的基礎(chǔ)上，針對(duì)內(nèi)含并列結(jié)構(gòu)型簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)的特殊性，利用漢語(yǔ)并列成分的結(jié)構(gòu)平行和語(yǔ)義相似特點(diǎn)構(gòu)建識(shí)別算法。

3、實(shí)驗(yàn)證明，使用該算法作為簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)識(shí)別的后處理規(guī)則，可在提高識(shí)別效果的同時(shí)分析簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)內(nèi)部的并列成分，在一定程度上解決了目前多名詞并列結(jié)構(gòu)難以識(shí)別的問(wèn)題。
　　(4)分析漢語(yǔ)最長(zhǎng)名詞短語(yǔ)自動(dòng)識(shí)別精度過(guò)低的原因，應(yīng)用簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)作為底層信息，將最長(zhǎng)名詞短語(yǔ)的識(shí)別過(guò)程分解為兩階段。在當(dāng)前最長(zhǎng)名詞短語(yǔ)識(shí)別效果最好的單一模型上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，底層使用自動(dòng)識(shí)別的簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)時(shí)，F(xiàn)值提高了1個(gè)百分點(diǎn);當(dāng)簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)被完全正確識(shí)別時(shí)，F(xiàn)值可提高