基于PCFG-HDSM模型的語義句式識(shí)別.pdf

1、語義理解在自然語言處理中處于重要地位，同時(shí)語義句式在漢語言語義的表達(dá)上不可忽視。為了讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)處理機(jī)務(wù)信息，并且使得處理的范圍涉及到語義的層次，本文強(qiáng)調(diào)了語義句式在語義理解方面的基礎(chǔ)作用。為了能讓計(jì)算機(jī)理解文本語義信息，首先要讓計(jì)算機(jī)智能地識(shí)別出語義句式，然后再針對(duì)語義句式進(jìn)行處理，因此本文圍繞語義句式的自動(dòng)識(shí)別這個(gè)課題開展工作。 為了實(shí)現(xiàn)語義句式的自動(dòng)識(shí)別，本文選擇了先對(duì)文本進(jìn)行句法分析，再將句法模式轉(zhuǎn)化成語義模式的方法

2、。在句法分析方面，本文人工建立了句法標(biāo)注語料庫，其過程是：首先使用中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)研究所開發(fā)的詞法分析系統(tǒng)對(duì)初始語料文本進(jìn)行分詞及詞性標(biāo)注，再對(duì)詞性標(biāo)注進(jìn)行了適當(dāng)修正，以減少歧義，之后再人工地對(duì)其進(jìn)行句法標(biāo)注。 通過這個(gè)標(biāo)注語料庫學(xué)習(xí)了385條句法規(guī)則，用于句法分析系統(tǒng)。為了提高句法分析器的分歧能力和分析準(zhǔn)確率，本文結(jié)合上下文無關(guān)概率模型PCFG和頭驅(qū)動(dòng)概率模型HDSM各自的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種新型的概率模型PCFG-HDSM，并基于GLR