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《苏州大学》 2010年
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中文句法语义分析及其联合学习机制研究

李军辉  
【摘要】: 作为自然语言处理的一个研究重点,语义分析旨在将人类的自然语言转化为计算机能够理解的形式化语言。由于深层语义分析的复杂性,人们目前更关心浅层语义分析,即分析句子中谓词(可以是动词或名词等)的语义角色成分,包括施事者、受事者、时间、地点等。作为浅层语义分析的一种实现方式,语义角色标注(Semantic Role Labeling,简称SRL)已被广泛应用于自然语言处理相关任务,如信息抽取、问答系统和机器翻译等。根据谓词词性的不同,通常可以将SRL分为动词性谓词SRL和名词性谓词SRL。 目前主流的SRL研究集中于在给定句法树的条件下,使用各种统计机器学习技术,采用基于特征向量或基于树核函数的方法,进行语义角色的识别和分类。近年来的研究表明,SRL的性能严重依赖于句法分析的性能,同时名词性谓词SRL性能远低于动词性谓词SRL性能。以上两个问题在中文SRL研究中尤其突出,例如,在中文PropBank和中文NomBank的相关实验表明,基于正确句法树和正确谓词,动(名)词性谓词SRL性能F1值可以达到92(70),而基于自动句法分析F1值下降为67(57)。本文以句法和语义的联合分析为研究目标,研究新颖的句法分析模型和动/名词性谓词SRL,并重点探索两者之间的联合学习机制,推进SRL的实用化进程。 主要研究内容包括: 1.句法分析的研究。提出了层次句法分析模型,为实现句法分析和SRL的联合学习提供了强有力的基础。该模型将句法分析分解为三个子任务:词性标注、基本短语识别和复杂短语识别,自底向上进行,其基本思想是:在每层处理过程中,优先识别出容易识别的组块,这样就能提供更丰富的上下文信息进行复杂组块识别;未被合并的组块和新识别产生的组块共同构成下步处理的输入,重复此过程直至识别出根结点。 2. SRL的研究。首先系统研究了中文动词性谓词SRL,重点探索了如何从句法树中抽取出各种平面特征和结构化特征。其次,深入研究了中文名词性谓词SRL,从两个角度探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响:训练实例的扩充和动词性谓词SRL特征的应用,显著地提高了名词性谓词SRL性能。最后,研究了中文名词性谓词的自动识别问题。实验表明,本文取得的动(名)词谓词SRL性能优于其他同类型系统。 3.句法分析和SRL的联合学习机制研究。主要从两个层次探索了句法分析和SRL的联合学习:第一,提出了一种联合学习方案,将SRL嵌入到基于层次句法分析模型的句法分析过程中,实现两者的同步执行;第二,将由SRL得到的语义信息集成到层次句法分析模型中,更好地指导句法分析。实验表明,该联合学习方案不仅缓解了SRL对句法分析结果的严重依赖,而且能够提高两者的性能,特别是SRL的性能。 本文的创新点主要表现在:提出了层次句法分析模型,该模型不仅取得较好的性能,而且具备良好的可扩充性,能够有效集成其他自然语言处理任务;提出了利用动词性谓词SRL生成的有效特征来辅助名词性谓词SRL;提出了一种有效的句法分析和SRL的联合学习机制,减少SRL对句法分析的依赖。实验表明,这些研究大大提高了SRL的性能,减轻了SRL对句法分析的依赖,对今后SRL的研究具有重要的参考价值。
【关键词】:自然语言处理 句法分析 语义角色标注 联合学习
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.1
【目录】:
  • 中文摘要4-6
  • Abstract6-14
  • 第1章 绪论14-52
  • 1.1 研究背景和意义14-18
  • 1.1.1 研究背景15-17
  • 1.1.2 研究意义17-18
  • 1.2 句法分析综述18-35
  • 1.2.1 句法分析树库20-23
  • 1.2.2 句法分析性能评测23-24
  • 1.2.3 统计句法分析模型24-28
  • 1.2.3.1 基于非词汇化PCFG 的句法分析模型24-25
  • 1.2.3.2 基于词汇化PCFG 的句法分析模型25
  • 1.2.3.3 基于改进PCFG 的句法分析模型25-27
  • 1.2.3.4 基于历史信息的句法分析模型27
  • 1.2.3.5 其他句法分析模型27-28
  • 1.2.4 句法分析重排列28-29
  • 1.2.5 中文句法分析研究29-31
  • 1.2.6 依存句法分析研究31-35
  • 1.2.6.1 基于图的依存句法分析模型33-34
  • 1.2.6.2 基于转换的依存句法分析模型34
  • 1.2.6.3 中文依存句法分析34-35
  • 1.3 语义角色标注综述35-48
  • 1.3.1 语义角色标注语料库36-39
  • 1.3.2 语义角色标注性能评测39-40
  • 1.3.3 基于单棵句法树的语义角色标注40-43
  • 1.3.3.1 基于特征向量的方法40-42
  • 1.3.3.2 基于树核函数的方法42-43
  • 1.3.4 基于n 棵句法树的语义角色标注43-44
  • 1.3.5 句法分析与语义角色标注的联合学习44-45
  • 1.3.6 名词性谓词语义角色标注研究45
  • 1.3.7 中文语义角色标注研究45-46
  • 1.3.8 基于依存句法树的语义角色标注研究46-48
  • 1.4 本文的研究内容48-50
  • 1.5 本文的组织结构50-52
  • 第2章 层次句法分析研究52-77
  • 2.1 引言52-53
  • 2.2 层次句法分析模型53-62
  • 2.2.1 层次句法分析树53-54
  • 2.2.2 层次句法分析流程54-56
  • 2.2.3 词性标注56-58
  • 2.2.4 基本组块识别58-60
  • 2.2.5 复杂组块识别60-61
  • 2.2.6 与其他模型的比较61-62
  • 2.3 基于字的层次句法分析模型62-63
  • 2.4 层次句法分析模型的改进63-65
  • 2.5 搜索算法65-68
  • 2.6 分类器的构造与选择68-69
  • 2.7 中文句法分析实验结果与分析69-76
  • 2.7.1 实验设置69-70
  • 2.7.2 词性标注对句法分析性能的影响分析70-71
  • 2.7.3 自动分词对句法分析性能的影响分析71-72
  • 2.7.4 改进的层次句法分析性能72-74
  • 2.7.5 相关工作及性能比较74-76
  • 2.8 本章小结76-77
  • 第3章 语义角色标注研究77-127
  • 3.1 引言77-78
  • 3.2 标注步骤78-80
  • 3.3 分类器的构造与选择80-83
  • 3.3.1 SVM 基本原理80-82
  • 3.3.2 SVM 分类器构造82-83
  • 3.4 动词性谓词语义角色标注研究83-96
  • 3.4.1 角色剪枝83-85
  • 3.4.2 特征抽取85-91
  • 3.4.2.1 基准特征85-86
  • 3.4.2.2 其他常用特征86-89
  • 3.4.2.3 特征选择89-91
  • 3.4.3 实验结果与分析91-96
  • 3.4.3.1 实验设置91
  • 3.4.3.2 基于正确句法树和正确动词性谓词的SRL91-93
  • 3.4.3.3 基于自动句法树和正确动词性谓词的SRL93-94
  • 3.4.3.4 基于自动动词性谓词识别的SRL94-96
  • 3.5 名词性谓词语义角色标注研究96-104
  • 3.5.1 角色剪枝97-98
  • 3.5.2 特征抽取98-101
  • 3.5.2.1 基准特征98-99
  • 3.5.2.2 其他常用特征99-101
  • 3.5.2.3 特征选择101
  • 3.5.3 实验结果与分析101-104
  • 3.5.3.1 实验设置101-102
  • 3.5.3.2 基于正确句法树和正确名词性谓词的SRL102-103
  • 3.5.3.3 基于自动句法树和正确名词性谓词的SRL103-104
  • 3.6 名词性谓词的自动识别研究104-117
  • 3.6.1 基于规则的方法105-106
  • 3.6.2 基于词法特征的方法106-108
  • 3.6.3 基于句法化信息的方法108-111
  • 3.6.3.1 基于句法特征的方法108-109
  • 3.6.3.2 基于树核函数的方法109-111
  • 3.6.4 实验结果与分析111-117
  • 3.6.4.1 实验设置111-112
  • 3.6.4.2 名词性谓词自动识别112-116
  • 3.6.4.3 结合名词性谓词自动识别的SRL116-117
  • 3.7 动词性谓词和名词性谓词的联合语义角色标注研究117-125
  • 3.7.1 训练实例的扩充117-118
  • 3.7.2 动词性谓词SRL 特征的应用118-119
  • 3.7.3 实验结果和分析119-124
  • 3.7.3.1 训练实例扩充119-120
  • 3.7.3.2 动词性谓词SRL 特征120-122
  • 3.7.3.3 动/名词性谓词SRL 联合标注122-124
  • 3.7.4 讨论124-125
  • 3.8 本章小结125-127
  • 第4章 句法分析与语义角色标注联合学习研究127-144
  • 4.1 引言127-128
  • 4.2 相关工作128-130
  • 4.3 基准系统130-131
  • 4.3.1 基于1 top-best 句法树SRL130-131
  • 4.3.2 基于n top-best 句法树SRL131
  • 4.4 句法-语义联合分析模型研究131-138
  • 4.4.1 句法-语义联合分析方案133-135
  • 4.4.2 语义信息在句法分析模型中的应用135-138
  • 4.5 实验结果与分析138-143
  • 4.5.1 基准系统实验结果138-140
  • 4.5.2 句法-语义联合学习实验结果140-142
  • 4.5.2.1 句法-语义联合学习140-141
  • 4.5.2.2 语义信息在句法分析模型中的应用141-142
  • 4.5.3 基于字的句法分析和语义分析实验结果142-143
  • 4.6 本章小结143-144
  • 第5章 总结与展望144-147
  • 5.1 研究工作总结144-145
  • 5.2 下一步的工作设想145-147
  • 参考文献147-158
  • 附录158-161
  • 作者在攻读博士学位期间完成的论文及科研工作161-163
  • 致谢163-164

【引证文献】
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4 李正华;汉语依存句法分析关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
5 杨潇;基于生成性概率模型的句法分析和多文档自动文摘研究[D];山东大学;2009年
6 曹海龙;基于词汇化统计模型的汉语句法分析研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
7 李军辉;中文句法语义分析及其联合学习机制研究[D];苏州大学;2010年
8 冯秋香;基于数据库语义学的古汉语句法语义分析研究[D];大连理工大学;2012年
9 田卫新;产品评论检索若干关键技术研究[D];武汉大学;2010年
10 林锋;问题回答和对话系统中置信度的研究[D];复旦大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王蕾;基于统计方法的汉语长句依存句法分析[D];中国海洋大学;2009年
2 李静毅;基于CVG模型的中文短语结构句法分析研究[D];郑州大学;2015年
3 任彬;基于微博的用户饮食特色及表达习惯分析[D];哈尔滨工业大学;2015年
4 吴双志;语音翻译中口语文本规范化的研究[D];哈尔滨工业大学;2015年
5 杨振鹏;中文多词表达抽取及其在依存句法分析中的应用[D];南京师范大学;2015年
6 吴雨;基于深层句法分析与领域知识的生物事件抽取[D];大连理工大学;2015年
7 杨彬;多层级情感分析系统的研究与实现[D];电子科技大学;2014年
8 赵建双;基于树库的中文依存句法分析的研究[D];复旦大学;2013年
9 张书卿;基于核心句和句法分析的微博情感倾向性分析[D];南华大学;2015年
10 周营;基于句模与句法分析的事件抽取研究[D];广西师范大学;2015年
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