基于特征向量的中文指代消解研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,各種信息呈爆炸式增長(zhǎng),人們對(duì)信息精確定位的需求促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。指代消解是自然語(yǔ)言處理的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一,在文本摘要、機(jī)器翻譯、多語(yǔ)言信息處理和信息提取等諸多應(yīng)用中都有應(yīng)用。而指代消解也綜合了多種自然語(yǔ)言處理技術(shù),如詞性標(biāo)注、句法分析、命名實(shí)體識(shí)別、名詞短語(yǔ)識(shí)別等。
   本文主要研究漢語(yǔ)指代消解的相關(guān)技術(shù)及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),對(duì)組合分類器、漢語(yǔ)基本名詞短語(yǔ)識(shí)別、待消解項(xiàng)識(shí)別及句法特征等進(jìn)行了深

2、入系統(tǒng)的分析和研究,取得的成果如下:
   1.根據(jù)基于先驗(yàn)知識(shí)的投票表決策略,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)由支持向量機(jī)(SVM)、最大熵(ME)和條件隨機(jī)場(chǎng)(CRFs)組合而成的分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,組合分類器能夠提高分類的準(zhǔn)確性。
   2.提出了一種混合的漢語(yǔ)基本名詞短語(yǔ)識(shí)別算法。該方法通過(guò)對(duì)基本名詞短語(yǔ)上下文環(huán)境中詞匯信息的統(tǒng)計(jì)和分析,提取包含上下文環(huán)境信息的特征,訓(xùn)練生成組合分類器,同時(shí)利用統(tǒng)計(jì)分析而來(lái)的四類規(guī)則模版對(duì)分類的結(jié)果

3、進(jìn)行修正。由于采用的模版較為合理和準(zhǔn)確,使得識(shí)別的正確率達(dá)到90%以上。
   3.根據(jù)句法分析的結(jié)果,提取出包括名詞短語(yǔ)所關(guān)聯(lián)的句法信息特征在內(nèi)的13個(gè)特征進(jìn)行指代消解,并通過(guò)實(shí)驗(yàn),分析了每個(gè)特征對(duì)指代消解的貢獻(xiàn)度及每個(gè)處理環(huán)節(jié)對(duì)指代消解的影響。
   4.提出了一種基于規(guī)則和特征的待消解項(xiàng)識(shí)別方法。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料中已標(biāo)出的待消解項(xiàng)以及上下文信息進(jìn)行分析,統(tǒng)計(jì)出一些規(guī)則。同時(shí),提取出一些特征信息,訓(xùn)練生成待消解項(xiàng)分類器

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