基于辅助短语标记的名词短语识别

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混合的汉语基本名词短语识别方法

混合的汉语基本名词短语识别方法在自然语言处理中，汉语基本名词短语识别是一个关键问题，因为它是语言理解以及自然语言计算句法分析的基础。

一段自然语言句子中有许多基本名词短语，例如“人民的经济”，“调研报告”等。

由于中文基本名词短语的结构特点和形式复杂性，它们的识别和识别技术一直是来自计算机科学研究领域的诸多研究者和学者所关注的问题。

传统的汉语基本名词短语识别主要包括基于统计学和机器学习技术的方法。

将这两种技术进行结合的耦合方法也被提出，但是它只是将统计学方法和机器学习方法整合在一起，并没有构建出一个真正的混合模型。

随着深度学习技术的发展，混合的汉语基本名词短语识别方法逐渐得到重视。

基于深度学习的混合汉语基本名词短语识别方法在汉语分析中有着重要作用，尤其是在中文信息检索、机器翻译以及语音识别等领域。

基于深度学习的混合汉语基本名词短语识别模型以深度神经网络为基础，结合传统分析技术，基于关系结构特征，采用深度结构和深度模型进行综合识别。

首先，利用深度神经网络模型提取混合的汉语基本名词短语特征，以支持识别。

其次，利用一个深度学习网络模型，利用混合特征进行关系模型的构建，分析基本名词短语的内部结构，构建出混合的汉语基本名词短语模型。

最后，将模型利用于基本名词短语识别任务中进行训练和测试，从而获得更准确的识别结果。

目前，混合汉语基本名词短语识别方法已经在实践中取得了一定的成就，但也有一些问题需要解决，如如何综合考虑语义特征、结构特征以及语义相似性等。

此外，模型的训练数据和测试数据的质量也是重要的影响因素，这些需要通过进一步的数据收集、预处理和开发方法来改进。

总之，混合汉语基本名词短语识别是一个解决实际问题的复杂过程。

从理论分析到实际应用，它不仅要求对中文基本名词短语进行综合分析，还要求特征准确性和模型普遍有效性。

只有通过大量实践，才能实现真正的混合汉语基本名词短语识别理论和应用。

本文通过介绍混合汉语基本名词短语识别方法，介绍了一种混合技术的汉语基本名词短语识别模型，并介绍了利用该技术识别汉语基本名词短语的方法。

基于简单名词短语的汉语介词短语识别研究

基于简单名词短语的汉语介词短语识别研究桑乐园;黄德根【摘要】该文提出一种融入简单名词短语信息的介词短语识别方法.该方法首先使用CRF模型识别语料中的简单名词短语,并使用转换规则对识别结果进行校正,使其更符合介词短语的内部短语形式;然后依据简单名词短语识别结果对语料进行分词融合;最后,通过多层CRFs模型对测试语料进行介词短语识别,并使用规则进行校正.介词短语识别的精确率、召回率及F-值分别为:93.02％、92.95％、92.99％,比目前发表的最好结果高1.03个百分点.该实验结果表明基于简单名词短语的介词短语识别算法的有效性.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2015(029)006【总页数】6页(P8-12,22)【关键词】简单名词短语识别;CRF;分词融合【作者】桑乐园;黄德根【作者单位】大连理工大学电信学部计算机学院,辽宁大连116024;大连理工大学电信学部计算机学院,辽宁大连116024【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言介词短语（Preposition Phrase，PP）是汉语中一种重要的短语类型，对句法分析、机器翻译、信息检索有着重要作用。

介词［1］起标记作用，与名词、名词短语或其他词语构成PP，充当状语、宾语、补语等成分，用于补充谓语或说明宾语。

PP的正确识别能够大大降低句法分析的难度，提高机器翻译的性能，对信息检索及文本分类效果都有较大的提升。

因此，PP识别作为自然语言处理的一部分，具有重要的意义。

国内外学者针对PP的自动定界问题展开了各种探索和研究。

在英语方面的代表性方法包括：基于规则的转换算法［2］，启发式无监督的统计算法［3］，基于句法分析及语义分析的消歧算法［4］等，这些方法针对英语PP的构词规则，应用到汉语PP识别上效果较差。

由于汉语PP内部结构复杂且定界不明，目前识别结果的F－值大都在90%左右。

汉语PP识别的方法［5－8］集中在浅层句法分析上，即在分词及词性标注后，用一个模型将PP作为一个整体识别出来。

基于规则的英语名词短语结构自动识别研究

［关键词］规则；英语名词短语；短语结构；自动识别；语料库［中图分类号］Ｈ３１３［文献标识码］Ａ［文章编号］１００９－９０４２（２０１３）０７－００７０－０３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡｕｔｏｍａｔｉｃＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＮｏｕｎＰｈｒａｓｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅＢａｓｅｄｏｎＲｕｌｅｓ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｌｒｅｓ；Ｅｎｇｌｉｓｈｎｏｕｎｐｈｒａｓｅｓ；ｐｈｒａｓｅｓｔｕｃｒｔｕｒｅ；ａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｃｏｒｐｕｓ
名词短语是英语句子的核心组成部分，然而不同名词短语类型的结构用法及其在句子中所作成分的复杂性一直困扰着英语的机器识别技术。基本名
作者简介：章忠宪（１９６３一），男，安徽安庆人，漳州职业技术学院计算机工程系副教授，硕士，主要从事人工智能研究。
第２９卷第７期
章忠宪：基于规则的英语名词短语结构自动识别研究
・７１・
串在逻辑上可能发生的各种情况，即改变、减少和增加，总之都是一种变化。同化规则属于转换规则。
ｓｅｍａｎｔｉｃｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ，ｒｅｖｅａｌｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｎｏｕｎｐｈｒａｓｅｔｙｐｅａｎｄｉｔｓｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｅｎｔｅｎｃｅ，ｏｂｖｉｏｕｓｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｎｏｕｎｐｈｒａｓｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．

论汉语名词短语的指称性质及其标记

２１语指称的界定．话
区别世界存在的实体和个人表述世界实体时心ｆ的表征，｝１后者被称为个人表征或世界模型（ｒｗ＆ｕｅ１８）这一心中ＢｏｎＹｌ，９３。表征在一定程度上和更为广泛的世界表征连为一体。例如， “ ｈｒｓｎｐｌｏｈｅｋＳＩｔｉ ” 句中，显然是网指Ｔｅｅｉａｐｅｎｔｄｓ．Ｏｅｔ一ａｅａ．ｉｔａｐｅｐｌ￣是指ｔｂｅ这是我们共同的世界表征在起作用。ａｌ，当某特定表征从某一个特定话语巾产生时，我们称之为个人的
论汉语名词短语的指称性质及其标记
李湘
（湖南农业大学外国语学院，南长沙湖
摘要：语的指称是研究话语连贯的一大问题本文话研究汉语名词短语的指称性质及其标记．对汉语中的光杆名词短语和不定名词短语的指称性质和标记的分析表明．汉语
名词短语的指称性质是复杂的，有定指、定指、指和无具不有
指等指称性质没有特殊的标记显示其指称性质。且关键词：汉语名词短语指称性质标记
１前言．
指称是一个较为古老的问题。哲学家和语言学家从不同层面对指称作了相当多的研究。例如指称的定义，称的分指类等。语的指称是研究话语连贯的一大问题。语言中，话存用于指称的词语包括专有名词、定描述词、示代词和代词限指（括零代词）包。但是我们对指称在话语中的指称性质及其标记的研究相对较少。而汉语对名词的指称性质的研究就更为薄弱。本文主要关注名词短语的指称性质，汉语中名词短对语的指称性质进行研究，试图找出汉语名词短语的指称性并质的标记。２话语中的指称．

基本名词短语识别向汉语的快速移植

5
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实验结果分析和比较
英语基本名词短语识别的结果
我们使用普遍采用的 78# （/9:/;）作为训练集，（30）作为测试集进行英语基本名词短语的识 78# 别，边界统计阈值为 0 6 5。该方法与其他方法的英语基本名词短语识别结果比较见表 /。
本文方法与其他方法的英语基本名词短语结果对照表 <+((=-’. 方法 ;1 6 ? 10 6 1 10 6 /? 荀恩东统一统计模型 13 6 5 15 6 3 13 6 2 错误驱动的隐马尔可夫模型 1@ 6 ?1 1@ 6 11 1@ 6 2? 边界统计和词性串校正相结合 1@ 6 33 12 6 91 1@ 6 10
（$##$99!!7#!#8#(）；国家自然科学基金（)#&#$#$!；；科技部政府间国际合作项目（ .:8$##&8#&）资助项目。 )#&7"#!(） " %)& 计划在职博士生，讲师；研究方向：自然语言处理和人工智能；联系人。 !(7# 年生， ! 女，（收稿日期： $##-8#78$)）
摘
要
提出了边界统计与词性串校正相结合的英语基本名词短语识别策略，使英语基
本名词短语识别的 ’ 测度值达到了 () * (#+ ，超过目前报道的最好结果。通过简单的符号替换（修改程序的时间不超过 !,），用识别英语基本名词短语的程序实现了对汉语基本名词短语的识别，汉语基本名词短语识别的 ’ 测度值达到了 (" * #-+ 。该技术可推广到对多种短语的快速移植。关键词英语基本名词短语识别，汉语基本名词短语识别，快速移植，符号替换及应用机器学习的方法。一些主要方法的结果见表

基于语料库的数量名短语识别

第３第１期２卷
２０１年１月２
成
宁
学
院
学
报
Ｖｏ．２，．１３Ｎｏ１
ＪｕｎｌｆＸｉｎｉｇＵｎｖｒｉｏｒａａｎｎｉｅｓｔｏｙ
Ｊｎ２１ａ．０２
文章编号：０６—５４（０２００４０１０３２２１）１— ０７— ２
二、究内容研
例：第一、五十三第特殊数词—— 以非基数词的汉字表示数量多少、程度、范围的形式。例：、、、、、、、无数、几、干、数头首整双半几多、好若大半、多少、成千上万、上千万、上百万其中，大部分特殊数词直接与量词顺序连接使用，：如数（）官员）整（）城市）名（、个（。但半、可以跨越量词而多与某些基数词组合使用，：个）（如一（半科学家）三（）、个多（星期）。多还可以跨越量词而与半组合使用，：（）如半个
量名搭配词典内找到与该句中量词的搭配条目，的找不有到，如例句中的安全和协定。这种竞争关系可对应于歧义
类型１。四、Ｎ搭配识别算法ＭＱ
该算法的主要策略是：先定位ＭＱ的左边界；利用Ｎ再
对长短距离的数量名短语的识别情况报告：语料测试
例：这项／活动／筹措更多的资金／给［ｒｎ］ｎ
我们专门构建了一部的量名搭配词典中，计算机通让过查对搭配词典基本消解此类歧义。类型２数量／：指量结构之后、终止符之前有多个名词，

一种新型英语基本名词短语识别方法

一种新型英语基本名词短语识别方法作者：韩朝阳刘国兵王跃武来源：《软件导刊》2015年第08期摘要：英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动，其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。

在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上，提出了一种新型识别方法，其核心是：把边界概率与N_Gram词性串规则相结合作为识别判断条件，以“假拟中心词”为起点，分别向左、向右识别出当前“假拟中心词”所在基本名词短语的左、右边界。

实验证明，该方法的识别准确率为97.13%、召回率为98.75%，FB=1为 97.93%。

关键词：英语基本名词短语识别；边界概率；N_Gram词性串规则；假拟中心词DOIDOI：10.11907/rjdk.151296中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）008001405基金项目基金项目：2014年国家社科基金项目（14BYY084）作者简介作者简介：韩朝阳（1970-），男，河南洛阳人，硕士，上海杉达学院计算机科学与技术学院讲师，研究方向为自然语言处理、数据挖掘；刘国兵（1977-），河南安阳人，男，博士，河南师范大学外语学院教授，研究方向为计算语言学；王跃武（1967-），男，湖南益阳人，博士，上海杉达学院计算机科学与技术学院副教授，研究方向为应用语言学。

0 引言英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动。

它不仅是机器翻译、信息检索、知识挖掘、主题内容分析等其它众多自然语言处理的一个组成部分，还是开展这些活动的基础[14]。

QI 识别准确率和召回率直接影响这些自然语言处理活动的效果。

因此，应力求提高英语基本名词短语识别准确率和召回率、降低系统的时空开销，否则将会对其它相关工作产生负面影响[5]。

自20世纪80年代以来，国内外很多研究者对英语基本名词短语识别进行了相关研究并提出了一些识别方法。

初中语文短语类型

短语构造类型中学阶段短语类型分为12种类型,初中阶段语文根本类型五种：1.并列2.偏正3.动宾4.填补5.主谓一.并列短语词和词之间没有轻重主次之分,彼此地位平等.１.类型⑴名＋名文化教导今天或明天（名词短语）⑵动＋动查询拜访研讨同意并实施（动词短语）⑶形＋形辉煌残暴肃静正穆（形容词短语）⑷代＋代我和他如许那样（名词短语）⑸数目＋数目四面八方千秋万代三斤五两（名词短语）２.并列短语有时前后可以交换地位.例如：工场农村我你他但有些并列短语是不克不及前后颠倒地位的,因为它有必定次序. ⑴时光次序：春.夏.秋.冬⑵大小次序：省.市.县⑶年纪次序：老.中.青⑷逻辑次序：继续和成长接近文学和快活爱好文学⑸说话习惯：男女老小金银铜铁油盐酱醋３.并列短语一般请求词性雷同,但个体也有不合.例如：姐姐和我（名词＋代词）勤奋大胆不怕苦（形＋形＋代）二.偏正短语偏正短语是由润饰语和中间语构成,结构成分之间有润饰与被润饰关系的短语;动词.名词.形容词在它们前面起润饰感化的成份构成的短语.名词前的润饰成份是定语,动词.形容词前的润饰成份是状语;定语（状语）和中间语的关系是偏和正的关系;偏正短语包含定中短语与状中短语（仅作懂得）.前偏后正：“偏”润饰.限制“正”.⑴定＋中（名.代）,如：（故国）大地,（一朵）茶花,（进步）的程序⑵状＋中（动.形）,如：[很]悦目,[自力]思虑,[慢慢]地走,长途跋涉三.动宾短语动宾之间是安排与被安排.关涉与被关涉的关系.动词＋宾语.宾语是答复动词“谁”.“什么”.“哪儿”的.例如：祛除敌人放下累赘丢下它成长临盆进行奋斗骗守信赖恢复镇静爱热烈下决心有滑稽感像珍宝四.述补短语（动补和形补短语均属于填补短语） A.动+补动补短语中的补语不克不及答复动词“谁”.“什么”“哪儿”.例如：看清晰.去一趟.拿起来.引在头脑里.跑得快.走的急五.形补短语（动补和形补短语均属于填补短语）B.形+补以形容词为中间时它的后面只有补语,因为形容词不克不及带宾语. 构造助词“得”是补语的标记. 例如：机警得很密得不透气英俊极了六.主谓短语陈述与被陈述的关系.名词（代词）+动词（形容词）主语可以答复谓语“谁”.“什么”;谓语可以答复主语“怎么样”构造情势：A名+动 B名+形 C代+动 D代+形例如：觉醒进步思惟解放阳光残暴心境舒服特别主谓短语：名词做谓语.例如：今天礼拜三明天堂庆节他中等身体*七.复指短语两部分构成,语法地位一样,所指内容雷同,意义上有复指关系,构造上是同位关系,在句中做统一成分.例如：首都北京厂长老王华罗庚传授他本身咱们学生母子二人鲁迅师长教师俏丽这个词春秋两季封建统治阶层及地主我们每一小我复指短语都是名词性的,中央一般不克不及参加虚词;加后意义有变更.例如：我们渔平易近,我们的渔平易近.一些复制短语中央可以参加指量短语,如：我们渔平易近,我们这些渔平易近. *八.方位短语由名词或动词加上方位词构成,暗示处所.规模.时光.例如：井冈山上月光下他们之间（名词）吃饭以前改造中收受接管之间（动词）树林东边操场上（处所）六十分以下三十岁以上（规模）开会以前一年以上解放后棗（时光）*九.量词短语由数词或指导代词加上量词构成.１.数目短语：一个.二斤.四里.三次.一回.三只.一碗.两包２.指量短语：这种.那种.这堆.此次.那回. *十.介宾短语由介词加上后面的名词.代词或名词短语构成.介加名.介加代.介加名词短语例如：为人平易近（办事）对群众（说）从如今（起）关于教室规律问题当黎明到来的时刻按划定（筹划）把大门（推开）*十一.“的”字短语定语用构造助词“的”名词短语,有许多可以省去后面的中间词,进而构成“的”字短语,它的性质和感化与其他名词短语雷同.类型：１.名词＋的这本书是哥哥的.２.代词＋的这本书是我的.３.动词＋的如今生涯程度进步了,人们吃的.穿的.用的许多多少了.在冰场上溜冰的是一位姑娘.４.形容词＋的红的是花.绿的是草*十二.“所”字短语“所”加在动词前,构成名词性短语.例如：所有所想所须要所熟悉所忆所闻所作所图“所”字短语一般不自力应用.演习：１.指出下列短语的构造风气习惯（并列）变更规律（偏正）汗青悠长（主谓）整修一新（动补）窃窃私语（并列）思维迅速（主谓）废寝忘食（并列）前途弘远（主谓）全神灌注（主谓）肚量坦率（主谓）挥手之间（偏正）愚公移山（主谓）竞选州长（动宾）发卖筹划（偏正）颜色壮丽（主谓）交通规矩（偏正）风和日丽（并列）冲动不已（动补）制止抽烟（动宾）辛苦耕作（偏正）巍峨挺拔（偏正）不竭产生（偏正）氛围热烈（主谓）继往开来（并列）２.比较断定短语类型经济成长（主谓）汗青悠长（主谓）描述景物（动宾）市场繁华（主谓）成长经济（动宾）悠长汗青（偏正）景物描述（偏正）市场的繁华（偏正）表达看法（动宾）我的弟弟（偏正）我国文学（偏正）小说散文（并列）表达的看法（偏正）我和弟弟（并列）我国的文学（偏正）小说和散文（并列）。

自然语言处理中的名词短语识别技术研究

自然语言处理中的名词短语识别技术研究一、引言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门涉及语言学、计算机科学和人工智能等多个领域的交叉学科，在信息检索、机器翻译、自动问答等领域都有广泛的应用。

名词短语识别是NLP中的一个重要研究方向，其在信息提取、语义分析、文本分类等应用场景中都起到了至关重要的作用。

二、名词短语的定义名词短语是一个语言单位，指一个名词及其周围的修饰成分组成的“短语”。

一个名词短语通常由一个中心名词和与它相关的修饰成分组成，如形容词、副词、介词短语等。

例如，“红色苹果”就是一个名词短语，其中“苹果”是中心名词，“红色”则是其形容词修饰部分。

三、名词短语识别技术名词短语识别技术是一种将给定的自然语言文本中的名词短语标注出来的技术。

常用的方法主要包括基于规则的方法、机器学习方法和混合方法。

1.基于规则的方法基于规则的方法是一种使用手动编写的规则来识别名词短语的方法。

这种方法的优点是可以针对具体语言的语法规则来进行开发，具有较高的准确性和可解释性。

在此方法中，常用的规则包括分块规则、语法规则和语义规则等。

分块规则主要是指通过找到一定的分块模式来对名词短语进行划分，如NP（名词短语）-VP（动词短语）-NP。

语法规则则是通过语言的语法规则来识别名词短语，如使用上下文无关文法（Context-Free Grammar，CFG）描述名词短语。

语义规则则是通过语言的语义规则来对名词短语进行判断，如基于WordNet词库的语义规则。

2.机器学习方法机器学习方法是一种基于给定数据集进行训练的方法，通过学习数据集中的模式来进行名词短语识别。

机器学习方法主要包括基于统计的方法和基于神经网络的方法。

在统计学习方法中，通常采用基于条件随机场（Conditional Random Field，CRF）和最大熵模型（Maximum Entropy，ME）等算法。

在神经网络模型中，常用的方法主要包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。

基于辅助短语标记的名词短语识别

第３１大学学报
ＪｏｕｍａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
ＶＯ１．３１Ｎｏ．１
Ｆｅｂ．２０１４
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５—１２４８．２０１４．０１．０１２
ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎｅｓｅｎｏｕｎｐｈｒａｓｅｂａｓｅｄｏｎａｕｘｉｌｉａｒｙｐｈｒａｓｅｍａｒｋ
式对不同分类体系的短语类别之间进行映射。然后，根据映射结果及短语的概率分布进行辅助短
语标记的组合。实验结果表明，本文的方法在提高值的基础上，有效地降低了系统的时问开销。
关键词：辅助短语标记；名词短语；映射公式
中图分类号：ＴＰ３９１．１文献标志码：Ａ
ＬＩＵＦｅｉ，ＺＨＯＵＱｉａｏ — ｌｉ，ＺＨＡＮＧＧｕｉ — ｐｉｎｇ
（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１３６）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＮｏｕｎＰｈｒａｓｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｃｉｔｒｉｃａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｎｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｅｆｌｄ．Ｔｈｅｎｏｕｎｐｈｒａｓｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｉｔｓｅｉｃｆｉｅｎｃｙａｒｅｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｒｅｓｅｒｃａｈｅｒｓａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃｏｍｂｉｎｅｔｈｅｔｗｏｅｌｅｍｅｎｔｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄｏｆｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｎｏｕｎｐｈｒａｓｅｓｂａｓｅｄｏｎａｕｘｉｌ — ｉａｒｙｐｈｒａｓｅｍａｒｋ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｍａｐｐｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎｐｈｒａｓｅｓｂｙｕｓｉｎｇｈｅｔｍａｐｐｉｎｇｆｏｒｍｕｌａｂａｓｅｄ

汉维语短语搭配的识别和对齐

２１亟０１
设一个汉维语句子对齐＜ＣＵ＞Ｃ的汉字数目为ｌ，语，维
文献［］出了一种短语切分方法，句子的短语切分概６提将
率化，识别出汉语语料库中出现次数大于２次的词语串作为汉语短语，然后用最短路径方法进行短语切分，实验表明，于长对句子，短语切分模型的加入有助于提高翻译质量。
文献［］８采用条件随机域建立统计模型，针对性地研究有
法。然而，词作为翻译的基本单元，不能很好地解决词在翻译时
对上下文的依赖问题。因此，有效的基于短语的模型出现并更成为统计机器翻译方法的主流。基于短语模型的方法在翻译时
和维语单词的共现信息，免语料中个别词汇数目极少而共现信息值较大出现噪音，用ｔ避采检验消除，相对于利用分词和词性标注
等技术的抽取方法，算法简单且时间效率较高。实验结果表明，该该方法利用较小规模的语料库也能达到较好的短语搭配抽取效
３）输出扩展区域对应的汉维语搭配词汇，将扩展区域所在的行列值均赋值为一９，９９转步骤１。
４）将剩余没有扩展的序列直接合并作为汉维语短语搭配
输出。
文献［３提出了基于 “ １］有效句型” 概念和 “ 翻译中相对不变准
禹龙田生伟杨飞宇
（新疆大学网络中心新疆乌鲁木齐８０４）３０６新疆乌鲁木齐８０４３０６）
（新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐８０４）３０６

一种基于汉语简单名词短语的汉语最长名词短语识别方法[发明专利]

专利名称：一种基于汉语简单名词短语的汉语最长名词短语识别方法
专利类型：发明专利
发明人：黄德根,田雪
申请号：CN201610317795.8
申请日：20160512
公开号：CN106021225A
公开日：
20161012
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于人工智能的自然语言处理子领域，提供了一种基于汉语简单名词短语的汉语最长名词短语识别方法。

包括如下步骤：S1数据预处理；S2选用SVM方法，训练汉语SNP识别模型，识别出汉语SNP；S3使用缩略替换方法简化文本，得到新的训练及测试语料；S4在经S3处理得到的新语料中，再次提取样本集，针对简化后的汉语MNP进行模型训练、识别；S5还原语料，还原后的汉语MNP为本方法最终识别结果。

本发明的汉语MNP识别方法可以降低汉语MNP在自动识别中因其长度过长、语义及结构复杂等因素带来的不利影响，因此能有效提高汉语MNP的识别效果。

申请人：大连理工大学
地址：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
国籍：CN
代理机构：大连理工大学专利中心
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短语种类及辨别方法：修改其中的名词

短语种类及辨别方法：修改其中的名词短语是语言中常见的词组，在句子中起到表达具体含义和构建语境的作用。

辨别不同种类的短语并进行适当修改是提高写作表达能力的重要一环。

本文介绍了常见的短语种类及辨别方法，并为您提供了修改短语中的名词的技巧。

常见的短语种类在开始修改短语之前，首先需要了解不同种类的短语。

以下是常见的短语种类：1. 形容词短语：由一个或多个形容词组成的短语，用于描述名词的特征或状态。

例如：beautiful garden（美丽的花园）。

2. 副词短语：由一个或多个副词组成的短语，用于修饰动词、形容词或其他副词。

例如：very slowly（非常慢地）。

3. 名词短语：由一个或多个名词组成的短语，用于表示人、事物、地点等。

例如：a cup of coffee（一杯咖啡）。

4. 动词短语：由一个或多个动词组成的短语，用于表示动作或状态。

例如：go for a walk（去散步）。

辨别短语中的名词辨别短语中的名词是修改短语的第一步。

以下是一些辨别短语中名词的方法：1. 观察上下文：通过观察短语所在句子的上下文，确定短语中的名词。

例如：在句子“John bought a new car.”中，短语是“a new car”，名词是“car”。

3. 查阅词典：如果对短语中的名词产生疑惑，可以查阅词典以获取准确的定义和释义。

修改短语中的名词修改短语中的名词可以通过以下技巧实现：1. 替换名词：根据需要修改短语中的名词，使其更贴切或表达更精确的含义。

例如：将“beautiful garden”（美丽的花园）修改为“lush garden”（繁茂的花园）。

2. 添加限定词：在短语中添加限定词，如冠词、代词或其他限定词，以强调或具体化名词的含义。

例如：将“a cup of coffee”（一杯咖啡）修改为“her cup of coffee”（她的一杯咖啡）。

3. 改变名词性质：将名词转化为动词、形容词或副词，以改变短语的功能或语境。

基于HMM名词短语识别系统的设计与实现

基于HMM名词短语识别系统的设计与实现摘要：名词短语识别是自然语言处理领域中的一个较热的课题。

本文对基于HMM名词短语识别系统的设计进行讲解，以供参考。

关键词：名词短语；识别系统；统计模型；HMM中图分类号：TP391.43 文献标识码：A 文章编号：1671-6035（2013）05-0000-02一、引言汉语名词短语的自动标注就是要对一个已经完成了正确切分和词性标注处理的句子，经过自动分析处理，确定不同名词短语的边界位置，将它们用括号正确地划分出来，并标以合适的名词短语标记。

名词短语是汉语短语中最重要，也是最主要的一种形式，是句子的重要组成部分，也是信息传递不可缺少的基本单位。

名词短语识别是自然语言处理领域中的一个较热的课题。

此名词短语的标注问题可以用概率统计中的隐马尔科夫模型来加以刻画。

二、隐马尔科夫模型(HMM)至此，就可以对给定词性串，计算边界状态的概率了。

四、系统的设计与实现1.系统的设计系统的模型可以分为两个部分：训练模型和识别模型。

（1）训练模型：用于对隐马尔科夫模型的训练，获得隐马尔科夫的模型的参数A和B。

（2）识别模型：根据训练模型所获得的参数，对待识别的已经进行分词并进行了词性标注的序列进行识别。

2.训练模型的实现训练模型的主要功能是训练隐马尔科夫模型，训练隐马尔科夫模型时必须使用已经标注好边界状态的语料作为训练语料，根据每个词语的词性和边界状态计算出隐马尔科夫模型的参数A和B。

训练模型的算法步骤如下：（1) 判断训练语料库的目录sPath是否存在，如果不存在执行12，否则执行2；（2) 算法初始化，清空用于存放连续词性序列的数据库；（3) 根据sPath查找出sPath目录下的所有文本文件名称，放入数组sFiles中；（4) 读取数组sFiles的元素，判断数组数否结束，如结束，执行11，否则将数组元素赋值给sFile,执行5；（5) 根据sFile,建立StreamReader对象sr；（6) 按行读取文件sr.readline()，赋值给line；（7) 如果line=null，执行10；五、结束语名词短语是汉语短语中最重要，也是最主要的一种形式，是句子的重要组成部分，也是信息传递不可缺少的基本单位。

面向识别任务的汉语名词短语本体研究综述

面向识别任务的汉语名词短语本体研究综述名词短语识别是汉语句法分析中的难点，挖掘和利用语言学知识是提高名词短语识别效率的关键。

文章对汉语名词短语识别相关的本体研究进行了综述，讨论了名词短语的界定、分类、性质判定、结构关系和功能等问题，这些研究对于定义名词短语，抓取识别特征具有启发意义。

关鍵词：面向识别任务汉语名词短语本体研究综述一、中文信息处理与名词短语研究在中文信息处理的基础研究中，名词短语的识别是一个重要问题，也是进一步作句法和语义处理的基础。

研究汉语名词短语的专著较少，史锡尧（1990）对名词短语的内部结构、定语构成、中心语构成以及定语顺序进行了较详细的描写。

王珏（2001）涉及到名词的句法功能、语义关系、定语类型以及定语顺序等问题。

其他论述多散见于单篇文献。

从结构内容上划分，我们将面向识别任务的名词短语本体研究归纳为三个方面：（1）“的”的同一性；（2）含“的”名词短语研究；（3）不含“的”名词短语研究。

这些研究涉及到名词短语的界定问题，以及潜在可用的识别资源和策略问题。

本文通过对这些研究的整理分析，梳理和辨识对名词短语识别有用的语言学知识。

二、“的”的同一性“的”的同一性问题涉及到名词短语界定。

哪些“的”字短语是名词性的，存在争议。

以De表示广义的“的”①，弱化其形式区分，同一性研究即如何对De进行更合理的分类。

字面上，“的”是一种文字形式。

但语料中存在少量De字同形，如“的1”和“的3”同形，“的2”和“的3”同形，以前者为例，不应包含在名词短语的结构助词中。

尽管汉语书面形式约定“的”“地”“得”分别是定语、状语、补语的标识，但实际语料中存在不合约定的用法，并且含“的”短语也并不完全对应着名词短语。

De的同一性研究包括四分说、二分说、三分说和同一说四种观点。

（一）四分说黎锦熙（1924）把De分为“特别介词”“语尾”“联接代名词”和“确定语态的助词”四类，涉及到De字研究的一些重要问题，如De作为语气词、副词性语尾，引导补语，表领属关系以及构成“的”字短语等问题。

bert 提取名词

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的深度学习模型，用于自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。

BERT 可以用于提取文本中的名词，即名词短语。

要使用BERT 提取名词，你需要进行以下步骤：1. 导入所需的库和模块：```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer```2. 加载预训练的BERT 模型和分词器：```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)```3. 准备输入文本：```pythontext = "In the morning, John Doe went to the market to buy some groceries."```4. 使用分词器对文本进行分词，并转换为模型所需的格式：```pythoninputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")```5. 运行模型进行预测：```pythonoutputs = model(**inputs)```6. 分析输出结果，提取名词短语：在输出结果中，`outputs.logits` 是一个二维张量，其中每一行对应输入文本中的一个标记（token）。

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表员摇名词短语识别结果对比
晕孕识别方法孕辕豫
砸辕豫
云辕豫员园园句辕泽
杂灾酝
愿缘郾远怨愿缘郾源员愿缘郾缘缘源郾缘远源
悦砸云
愿苑郾园缘愿苑郾员愿苑郾园苑源郾猿员园
月藻则噪藻造藻赠愿愿郾苑猿愿愿郾怨愿愿愿郾愿远源猿郾远苑愿
摇摇通过以上的对比实验可以看出袁句法分析方法的识别效果较其他两种好袁分析原因主要是由于在进行句法分析时利用了丰富的短语标记信息袁但也正是由于丰富的短语标记信息袁使得识别效率降低遥而杂灾酝和悦砸云在进行名词短语识别时只有晕孕标记袁由于包含的标记信息少袁所以识别的准确率低袁识别效率高遥由于悦砸云可以自由选择特征袁所以识别的效果较杂灾酝好遥为了达到兼顾识别时间和识别性能的目的袁本文提出了一种基于辅助短语标记识别名词短语的方法遥
粤遭泽贼则葬糟贼院晕燥怎灶孕澡则葬泽藻砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶蚤泽燥灶藻燥枣贼澡藻皂燥泽贼糟则蚤贼蚤糟葬造糟燥皂责燥灶藻灶贼泽蚤灶灶葬贼怎则葬造造葬灶早怎葬早藻责则燥糟藻泽泽蚤灶早枣蚤藻造凿援栽澡藻灶燥怎灶责澡则葬泽藻则藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶责藻则枣燥则皂葬灶糟藻葬灶凿蚤贼泽藻枣枣蚤糟蚤藻灶糟赠葬则藻贼澡藻枣燥糟怎泽燥枣则藻泽藻葬则糟澡藻则泽忆葬贼贼藻灶贼蚤燥灶援陨灶燥则凿藻则贼燥糟燥皂遭蚤灶藻贼澡藻贼憎燥藻造藻皂藻灶贼泽袁贼澡蚤泽责葬责藻则责则燥责燥泽藻泽葬皂藻贼澡燥凿燥枣则藻糟燥早灶蚤扎蚤灶早灶燥怎灶责澡则葬泽藻泽遭葬泽藻凿燥灶葬怎曾蚤造鄄蚤葬则赠责澡则葬泽藻皂葬则噪援云蚤则泽贼袁贼澡蚤泽责葬责藻则责则藻泽藻灶贼泽葬皂葬责责蚤灶早遭藻贼憎藻藻灶责澡则葬泽藻泽遭赠怎泽蚤灶早贼澡藻皂葬责责蚤灶早枣燥则皂怎造葬遭葬泽藻凿燥灶贼澡藻凿藻贼葬蚤造藻凿葬灶葬造赠泽蚤泽燥枣贼澡藻凿蚤枣枣藻则藻灶贼糟造葬泽泽蚤枣蚤糟葬贼蚤燥灶泽赠泽贼藻皂燥枣贼澡藻责澡则葬泽藻泽援栽澡藻灶袁葬糟糟燥则凿蚤灶早贼燥贼澡藻皂葬责责蚤灶早则藻泽怎造贼泽葬灶凿贼澡藻责则燥遭葬遭蚤造蚤贼赠燥枣贼澡藻凿蚤泽贼则蚤遭怎贼蚤燥灶燥枣贼澡藻葬怎曾蚤造蚤葬则赠责澡则葬泽藻皂葬则噪袁造燥贼泽燥枣糟燥皂遭蚤灶葬贼蚤燥灶泽葬则藻藻泽贼葬遭鄄造蚤泽澡藻凿援耘曾责藻则蚤皂藻灶贼葬造则藻泽怎造贼泽泽澡燥憎贼澡葬贼贼澡蚤泽皂藻贼澡燥凿藻枣枣藻糟贼蚤增藻造赠则藻凿怎糟藻泽贼澡藻贼蚤皂藻燥枣灶燥怎灶责澡则葬泽藻则藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶憎蚤贼澡燥怎贼则藻凿怎糟蚤灶早贼澡藻云鄄增葬造怎藻援
圆摇如何选择辅助短语标记
为了选择辅助短语标记袁本文分别从两个角度对短语标记进行分析袁一是袁从短语的语法功能角度进行分析遥二是袁从短语的结构组合角度进行分析遥通过分析袁本文主要从两方面衡量辅助
缘源
沈阳航空航天大学学报摇摇摇摇
第猿员卷
短语标记的选择袁一方面袁选择的辅助短语标记对名词短语的识别具有促进作用遥另一方面袁利用选出的辅助短语标记识别名词短语时袁能降低系统时间开销遥圆郾员摇短语的语法功能类别
第猿员卷第员期圆园员源年圆月
沈阳航空航天大学学报允燥怎则灶葬造燥枣杂澡藻灶赠葬灶早粤藻则燥泽责葬糟藻哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠
灾燥造郾猿员晕燥郾员云藻遭郾圆园员源
文章编号院圆园怨缘原员圆源愿渊圆园员源冤园员原园园缘圆原园愿
基于辅助短语标记的名词短语识别
员摇相关研究工作
近几年来袁国内外研究人员在名词短语的自动识别方面进行了许多有益的探索袁提出了一些行之有效的识别方法遥主要有基于句法分析的方法和基于机器学习的方法遥
基于句法分析方法袁粤遭灶藻赠咱猿暂首次将句法分析方法运用到英语组块分析系统悦粤杂杂中遥首先对句子进行句法分析袁然后从分析的结果中提取名词短语部分袁从而得到名词短语的识别结果遥但是名词短语的识别效果主要受句法分析器性能的制约遥
张斌咱员园暂在叶现代汉语曳中指出袁短语是一种句子的结构单位袁是造句的备用材料袁短语从外部的语法功能进行分类袁可以分成体词性短语尧谓词性短语尧加词性短语遥短语这种三分的方法反映了语法学界对实词内部认识的一种深化袁是语法研究更加精密化和科学化的必然结果遥
体词性短语的语法功能主要做主语尧宾语袁一般不做谓语遥体词性短语包括五种类别遥渊员冤以体词为中心的偏正短语遥渊圆冤带有定语的以谓词为中心的偏正短语遥渊猿冤由各类体词组成的联合短语遥渊源冤同位短语遥渊缘冤野的冶字短语和由名量词组成的量词短语遥谓词性短语的语法功能与谓词一样袁在句子中主要做谓语袁有时也能做主语和宾语遥从短语的结构分类上看袁谓词性短语包括两种类别院渊员冤形容词短语遥渊圆冤动词短语遥加词性短语在句子中只能充当定语和状语遥加词性短语主要包括介词短语袁以及做修饰成分的偏正短语和固定短语遥
收稿日期院圆园员猿原员园原圆源基金项目院国家科技支撑计划项目渊项目编号院圆园员圆月粤匀员源云园园冤曰辽宁省教育厅科学研究一般项目渊项目编号院蕴圆园员圆园缘远冤作者简介院刘飞渊员怨愿苑原冤袁女袁辽宁大连人袁在读硕士袁主要研究方向院知识管理与智能人机交互袁耘鄄皂葬蚤造院枣藻蚤赃造圆园员员岳员远猿援糟燥皂曰张桂
运藻赠憎燥则凿泽院葬怎曾蚤造蚤葬则赠责澡则葬泽藻皂葬则噪曰灶燥怎灶责澡则葬泽藻曰皂葬责责蚤灶早枣燥则皂怎造葬
摇摇自然语言处理的主要任务是使机器自动的理解人类语言袁而名词短语的识别是自然语言处理领域中非常重要的子任务袁它直接关系到文本分析和文本处理的正确性遥例如袁信息抽取系统将名词短语作为它的主要识别对象遥同时袁名词短语的识别又是自然语言处理领域中许多子任务的基础遥
砸藻糟燥早灶蚤贼蚤燥灶燥枣悦澡蚤灶藻泽藻灶燥怎灶责澡则葬泽藻遭葬泽藻凿燥灶葬怎曾蚤造蚤葬则赠责澡则葬泽藻皂葬则噪
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石毓智咱员员暂在叶汉语语法曳中指出袁句子的基本成分都是杂渊主语冤尧灾渊谓语动词冤和韵渊宾语冤遥此外袁还包括定语尧状语和补语遥张斌在叶现代汉语曳中指出袁句子中的主语和宾语主要由体词性短语构成袁谓语主要由谓词性短语构成袁状语和定语主要由加词性短语构成遥从短语的角度进行分析袁句子的主要成分包含在体词性短语尧谓词性短语和加词性短语中遥所以分别识别出体词性短语尧谓词性短语和加词性短语中的主要部分便可以得到整个句子的框架遥
平渊员怨远圆原冤袁女袁辽宁本溪人袁教授袁主要研究方向院自然语言处理袁机器翻译袁耘鄄皂葬蚤造院扎早责岳早藻鄄泽燥枣贼援糟燥皂遥
第员期
摇摇摇刘摇飞袁等院基于辅助短语标记的名词短语识别
缘猿
识别和最长名词短语的识别遥其中袁识别最短名词短语可以提高信息检索效率遥识别最长名词短语可以方便地把握句子的整体结构框架袁快速地构建句子的完整句法结构遥但是袁这两种形式的名词短语都忽略了中间层次的名词短语袁通过识别中间层次的名词短语可以分析出子句框架袁从而得到子句到整句完整的句子结构框架袁同时袁中间层次名词短语的识别对基本名词短语的识别和最大名词短语的识别也具有一定的促进作用咱圆暂遥
基于机器学习的方法采用统计学的处理技术从大规模语料库中获取语言分析所需要的知识遥基于机器学习产生的方法主要有院渊员冤基于错误驱动法遥错误驱动法也叫基于变换的方法遥蕴葬灶糟藻咱源暂等人首次利用该方法进行英文组块分析遥这种方法适用于解决从语料库中学习转换规则的传统问题遥相比而言袁对计算机的性能要求较高袁并且计算较复杂遥渊圆冤基于最大熵渊酝耘冤模型遥酝耘模型是基于最大熵理论的统计模型遥主要思想是袁用有限知识预测未知时袁不做任何有偏性假设遥周雅倩咱缘暂和运燥藻造蚤灶早咱远暂分别利用该模型进行了中英文名词短语的识别遥渊猿冤隐马尔科夫渊匀酝酝冤模型遥匀酝酝模型包含一个双重随机过程袁一个基本随机过程是系统状态变化的过程曰另一个是由状态决定观察的随机过程遥李荣咱苑暂在识别非嵌套名词短语时袁采用了此模型遥这种模型充分利用了词位信息袁但由于独立性假设使其忽略了一些特殊特征遥渊源冤支持向量机渊杂灾酝冤模型遥杂灾酝模型根据结构风险最小化原则袁对训练样本进行优化学习袁能够获得具有很好泛化能力的分类器遥运怎凿燥咱愿暂利用这种方法识别基本的名词短语袁并在悦燥晕蕴蕴原圆园园园基本名词短语识别的评测中袁取得了第一名遥由于杂灾酝考虑了上下文信息并可以自由加入新特征袁使得执行过程非
名词短语的实质是关于名词的特殊表达袁例如袁为了表达野心情愉悦冶袁通常会附带一系列的例如野跑冶尧野跳冶尧野笑冶之类的动词袁然而通过这
些动词很难猜测出文章所要阐述的主要内容遥但是袁我们可以根据野心情冶尧野笑容冶尧野开心冶之类的名词袁便可以轻而易举的揣测出文章所要表达的主要思想遥由此可见袁为了使机器自动理解人类语言袁名词短语的识别是其必经之路遥此外袁作为一项重要的基础研究袁名词短语的自动识别与分析对于自然语言处理领域中的许多应用研究袁包括句法分析尧信息检索尧信息抽取尧机器翻译等袁都具有重要的实践意义咱员暂遥当前袁针对名词短语渊晕孕冤的识别袁研究较多的主要有最短名词短语的