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基于配价结构和话题结构的汉语句法分析和语义计算模型研究
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2013
  • 中图分类:
    H030
  • 关键词:
  • 成果简介:
    该课题在研究汉语配价结构和话题结构的基础上,提出了新颖的汉语句法语义分析方法和计算模型,实现了一个高性能的汉语句法分析和语义计算平台,性能达到国际领先水平,为将来的进一步研究打下了扎实的基础。三年来,课题总体进展顺利,所有研究计划已按要求完成,达到预期目标。特别是:1)在句法分析和语义分析的联合建模方面,揭示了动词性谓词和名词性谓词的相互作用,提出了一个自底向上的联合学习模型,结合配价结构信息,将语义角色标注嵌入句法分析过程,优化句法分析。在ChinesePropBank语料库上,语义角色标注性能提高约2%。2)在汉语话题结构理论的研究方面,将中心理论从语法层面拓展到语义层面,成功应用于实体指代消解。在NISTACE语料库上的实验表明,实体指代消解的性能平均提高了约7%。3)在句法结构化信息的有效使用方面,提出了支持上下文相关和模糊匹配的树核函数,探索了包含丰富结构化信息的句法树自动获取,与其他树核函数相比,在ChinesePropBank和NISTACE语料库上,语义角色标注和实体间语义关系抽取等语义计算性能分别提高约6%和9%。同时,探索了基于森林的语义角色标注,并将基于森林的方法推广到统计机器翻译,与使用单棵句法树相比,性能有了进一步的提升。三年来,发表SCI索引源期刊论文5篇、EI索引源期刊论文4篇、国际顶级会议AAAI/IJCAI/CIKM/ACL/EMNLP/COLING论文36篇;获得专利1件;获得2010年教育部科技进步二等奖1项(项目主持人排名第二)。
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