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《大连理工大学》 2011年
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多分类器系统在日语依存关系解析中的研究

高洁  
【摘要】:句法分析是根据语法规则生成句法分析树的过程。句法分析的两种主要方法是依存关系解析与短语结构解析。依存关系解析能够明确表明句中词语之间依赖关系,容易转换成语义描述。本文的依存关系解析直接建立在词语之间的联系上,相对于短语结构解析更容易实现。 近年来,英文与中文的依存关系解析都已经取得较好的研究成果。日语依存关系解析经过多年的研究与发展,形成了几种主流算法,例如最大生成树算法、Nivre算法、组块逐步应用算法。但是没有一种算法,能在所有的方面都达到良好的解析性能。所以,如何融合多种算法,利用算法间的互补性,提高日语依存关系的解析精度,是本文要解决的主要问题。 本文实现了四种日语依存关系解析算法,分别是:最大生成树算法、组块逐步应用算法、淘汰算法和Nivre算法。基于多分类器融合系统理论,首先结合了基于图与基于转换的依存关系解析算法,根据两种算法的互补关系,进行了学习时结合和解析时结合。然后基于投票方法,将组块逐步应用算法和Nivre算法以及淘汰算法进行融合。最后,使用多系统融合策略,结合本文提到的全部日语依存关系解析算法,分析每种算法的投票权值,优化权值选择。此外还与其他解析方法进行了对比实验,证明了本文提出的方法具有较好的解析性能。 本文实验部分使用京都大学语料库(4.0版)。解析得到的实验结果是:文节正确率90.46%,句子正确率49%。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.1

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【参考文献】
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