面向框架语义的汉语短语自动识别研究

摘要

汉语短语的自动识别一直是自然语言处理领域的研究焦点之一，对信息抽取、问答系统、机器翻译等方面的研究有着十分重要的价值。短语的自动识别是句法分析的一个子问题，句法分析又是框架语义分析的必要前提，而面向框架语义分析的短语自动识别有其特定的要求，因此单纯的短语识别任务不能满足框架语义分析的需要。 本文面向框架语义分析的任务，采用不同的机器学习方法对文本中的名词短语和动词短语进行识别，构造了不同的识别系统，取得了比较满意的识别结果。其研究内容如下： 1.基于转换的名词短语的识别。针对框架语义分析的目的，在分析真实语料的基础上，提出了适合于框架语义分析的汉语名词短语的定义。介绍了基于转换的机器学习方法及基于转换的算法，给出在识别名词短语中的转换条件，实验证明利用转换的方法识别名词短语是可行的，并对实验结果进一步分析，提出了改进办法。 2.基于最大熵模型识别名词短语。在识别过程中，首先特征选择，其次建立模型训练和文本标注两部分组成的名词短语识别系统。通过对系统的执行，显示了较好的效果。 3.基于规则的动词短语的识别。通过对语料的分析并针对识别的目的，定义了适合框架语义分析的动词短语。根据功能合一语法定制了识别动词短语的规则，并利用这些规则对动词短语进行自动识别。实验结果显示了较高的召回率和正确率。 4.面向框架语义的汉语句法语义分析模型。介绍了汉语框架网络的建设。给出了适合于框架语义标注的汉语句法分析模型以及在句法分析模型基础上的汉语语义分析模型，实例证明这些模型是可行的，并将在此基础上进行深入的汉语框架语义自动标注的研究。

目录

文摘

英文文摘

第一章引言

第二章基于转换的名词短语的识别

第三章基于最大熵模型的名词短语识别

第四章基于规则的动词短语的识别

第五章汉语句法语义分析模型

第六章结束语

参考文献：

附录

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