基于統(tǒng)計與知識的歧義處理研究及在智能儀器產品設計中的應用.pdf

1、自然語言理解是人工智能的一項重要環(huán)節(jié)，而歧義處理又是自然語言理解中的難點之一。本文通過對歧義現(xiàn)象的分析，提出了針對特殊搭配結構類型歧義的基于統(tǒng)計與知識的消歧策略，結合依存句法分析，建立消歧模型，并將特殊搭配結構的歧義處理模型應用到智能儀器儀表設計當中，通過理解用戶需求，實現(xiàn)儀器儀表的智能化。
　　本文針對一些常用的固定搭配結構，由于它們的位置不相鄰，造成在分詞時出現(xiàn)遠距離的切分歧義。對于現(xiàn)代漢語來說，還有些句子存在著從句關系，導致

2、句子在確定主體概念時也容易發(fā)生歧義。因此本文對特殊搭配結構類型的歧義在利用統(tǒng)計概率處理時進行分類，分為介詞與方位詞遠距離結合的交集型歧義、介詞與動詞遠距離結合的組合型歧義、動詞與介詞遠距離結合的交集型歧義、從句結合關系的搭配結構歧義。針對這些類型，首先采用基于統(tǒng)計的消歧方法對歧義句子進行初步處理，利用互信息共現(xiàn)率的大小確定句子的初步切分結果，然后通過依存句法分析的有關知識分析句子結構，判斷統(tǒng)計處理后的句子是否符合語法句法知識。對于遠距離

3、的切分歧義來說，當出現(xiàn)歧義時，容易使句子結構發(fā)生錯誤，句法分析可以正確地判斷句子結構，從而排除錯誤的切分方式，消除歧義。最后把句法分析后的結果再通過基于知識的消歧處理，分析句子事件的主體概念，與知識庫模板是否匹配，從句結合關系類型的歧義由于從句的存在，使句子中的事件在確定主體時，容易出現(xiàn)歧義，因此更需要基于知識的方法來消除歧義。
　　本文對整個消歧流程建立基于統(tǒng)計與知識的消歧模型，利用該模型處理上述四種特殊搭配結構類型的歧義實例，