基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析
基于CRF和错误驱动的中心词识别
o n c o n d i t i o n r a n d o m i f e l d s m o d e l( C e d t h e C R F m o d e l i n t a g g i n g f o c u s e s i n t h e q u e s t i o n s i n i t i l a l y .
中图分 类号 : T P 3 1 1 ; T P 3 9 1 文献标 志码 :A 文章 编号 :1 0 0 1 — 3 6 9 5 ( 2 0 1 3 ) 0 8 — 2 3 4 5 - 0 4
d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 1 — 3 6 9 5 . 2 0 1 3 . 0 8 . 0 2 6
Ke y w o r d s :q u e s t i o n c l a s s i i f c a t i o n ; f o c u s ; c o n d i t i o n r a n d o m i f e l d s m o d e l ( C R F ) ; t r a n s f o ma r t i o n - b a s e d e r r o r — d i r v e n l e a r n i n g
第3 0卷第 8期
2 0 1 3年 8 月
计 算 机 应 用 研 究
Ap p l i c a t i o n Re s e a r c h o f C o mp u t e r s
Vo l | 3 0 No . 8 Au g . 2 0 1 3
基于 C R F和错 误 驱 动 的 中心 词 识别 水
Re c o g n i t i o n o f f o c u s b a s e d o n C RF a n d T B L
【国家自然科学基金】_错误驱动学习_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
2014年 序号 1 2 3 4
科研热词 错误驱动 增量学习 svm kkt条件
推荐指数 1 1 1 1
年 序号
科研热词 1 支持向量机 2 基于转换的错误驱动学习 3 中文姓名识别
推荐指数 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 推荐指数 错误驱动 2 翻译模板 2 韵律结构预测 1 韵律短语 1 错误驱动的规则学习算法(tbl) 1 语法结构 1 语法树高度 1 等价对 1 nist评测 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
2011年 科研热词 推荐指数 转换错误驱动学习 1 转换规则集 1 语调短语预测 1 浅层句法分析 1 模板生成 1 基于转换的错误驱动的学习(tbl) 1 分类与回归树(cart) 1 crf 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
2013年 科研热词 韵律词 韵律短语 面部动画 隐markov模型 问题分类 错误驱动学习(tbl) 误差滤波器 译文质量 译文调序 词链交叉率 虚拟说话人 神经网络 短语翻译对 监督学习理论 物联网 条件随机场(crf) 有序规则 无线传感器网络 对等模式 头动生成 句法特征 冲突 信道错误 中心词 上下文信息 tbl算法 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 推荐指数 基于转换的错误驱动学习 2 问题回答系统 1 问题分类 1 错误驱动学习 1 评分函数 1 计算机应用 1 融合策略 1 统计语言模型 1 消歧规则 1 条件随机场 1 时间触发词 1 时间表达式识别 1 支持向量机 1 全切分 1 依存分析 1 依存关系 1 交集型歧义 1 中文词法分析 1 中文句法分析 1 中文信息处理 1 a*算法 1
基于改进线图分析算法的浅层汉语句法分析器的设计与实现
第2 4卷 第 9期
2 0 年 9月 07
计 算 机 应 用 研 究
Ap l a in Re e r h o mp tr p i t s a c fCo u e s c o
Vo . 4 No 9 12 . S p .2 0 et 0 7
基 于改 进 线 图分 析 算 法 的浅层 汉 语 句 法 分 析 器 的设 计 与 实现 术
吴江 宁 ,朱 国华
( 大连 理 工大 学 系统 工程研 究所 ,辽 宁 大连 1 6 2 ) 10 4
摘
要 :针 对传 统 的汉语 句法分析 算法进 行改进 , 用 了 自 向上与 自顶 向下相 结合 的线 图分 析方 法 , 采 底 分析 、 设
A bsr c : Ba e n t r dto a ha tag rtm ,t i p rp o os d a mpr v i e e s ntxpa sn lo tm ,whih ta t s d o heta iin lc r l o i h hspa e r p e n i o ed Ch n s y a ri ga g r h i c
c mb n d b t m D a d t p d w t tge r e n a c h f ce c n ep e iin o e C i e e s n a t n l- o ie o t u n o n sr e isi o d rt e h n e t eef in y a d t rc s f h h n s y tc i a ay o o a n o i h o t c ss t a o o e ftr eman mo u e ,te r o d s g n a in mo ue b s d o h x i m o d ln t th n i.I w sc mp s do e i d ls h ywe ew r e me tt d l a e n t ema mu w r - g h mac ig h o e a g rtm ,p r o p e h tg i gmo u e b s d o t t t a t o ftan n fr lt e ̄ q e c ,a d t e s n a a sn lo h i a t fs e c a gn d l a e n sai i lmeh d o ri i g o eai sc v e u n y n h y t p r ig x mo u eb s d o h mp o e h r a a y i ag rtn .A ma l i h n s op s w s u e o v ia e t e ef in y a d d l a e n te i r v d c at n l s lo i a s h s l sz C ie e c r u a s d t a d t h f c e c n — e l i fa ii t fte i r v d a g r h e s lyo bi h mp o e o i m. l t Ke r s txu r c s ig C i e e s na t n l s ; c a t l o i m; s n a a s r y tx sr c u e y wo d : e ta p o e sn ; h n s y tc i a a y i l c s h r ag r h t y tx p r e ;s na t t r u
使用AI技术进行自然语言处理的常用方法
使用AI技术进行自然语言处理的常用方法自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域中一个重要的子领域,旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
随着人们对自然语言处理应用的需求日益增长,AI技术在该领域得到了广泛应用。
本文将介绍一些常用的AI技术和方法,以实现有效的自然语言处理。
一、词法分析词法分析是NLP中最基础的任务之一,它涉及将句子拆分成单词并标记它们的属性。
通常,词法分析会使用标注器(Tagger)来为每个单词确定其类型或形式。
标注器根据任务需求可以是基于规则、统计模型或深度学习模型而设计。
1. 基于规则的标注:这种方法使用预定义的规则来确定每个单词的特征,例如正则表达式或简单规则集。
但是这种方法对于复杂结构或未知文本效果不佳。
2. 基于统计模型的标注:统计模型利用已经标记过的训练数据学习概率模型,并基于学习到的概率来为新句子中每个单词打标签。
常用的统计模型包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)和最大熵模型(Maximum Entropy Model, MEM)等。
3. 基于深度学习的标注:近年来,基于深度学习的NLP方法成为发展的热点。
使用深度学习模型如循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)或卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)可以更准确地为文本打上标签。
二、句法分析句法分析是NLP中一个重要而复杂的任务,旨在确定句子中单词之间的依赖关系。
通常,句法分析可以通过两种方法来完成:基于规则和基于统计。
1. 基于规则的句法分析:这种方法使用人工定义的语法规则来解决句法分析问题。
例如,上下文无关文法(Context-Free Grammar, CFG)是一种流行的形式化语言表示方法,它将句子表示为推导树,并使用产生式规则描述单词之间的关系。
基于条件随机场的中文分词方法
基于条件随机场的中文分词方法
迟呈英;于长远;战学刚
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2008(027)005
【摘要】提出了一种基于条件随机场(Conditional Random Fields,简称CRF)的中文分词方法.CRF模型利用词的上下文信息,对歧义词和未登陆词进行分词统计处理取得了理想的效果.以SIGHAN2006 Chinese Language Processing Bakeoff 提供的数据作为实验数据.实验数据表明,基于CRF的中文分词方法取得了很好的效果,在Uppen,Msra两种语料的封闭测试中准确率分别达到了95.8%和95.9%.【总页数】3页(P79-81)
【作者】迟呈英;于长远;战学刚
【作者单位】辽宁科技大学,鞍山,114051;辽宁科技大学,鞍山,114051;辽宁科技大学,鞍山,114051
【正文语种】中文
【中图分类】G35
【相关文献】
1.词性标注的方法研究——结合条件随机场和基于转换学习的方法进行词性标注[J], 阴晋岭;王惠临
2.基于条件随机场的中文分词算法改进 [J], 顾佼佼;杨志宏;姜文志;胡文萱
3.基于链式条件随机场的中文分词改进方法 [J], 徐浩煜;任智慧;施俊;周晗
4.基于字位置概率特征的条件随机场中文分词方法 [J], 沈勤中;周国栋;朱巧明;孔
芳;丁金涛
5.基于字向量的条件随机场的中文分词方法 [J], 周寅
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分布式策略与CRFs相结合识别汉语组块
分布式策略与CRFs相结合识别汉语组块
黄德根;于静
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2009(23)1
【摘要】该文提出了一种基于CRFs的分布式策略及错误驱动的方法识别汉语组块.该方法首先将11种类型的汉语组块进行分组,结合CRFs构建不同的组块识别模型来识别组块;之后利用基于CRFs的错误驱动技术自动对分组组块进行二次识别;最后依据各分组F值大小顺序处理类型冲突.实验结果表明,基于CRFs的分布式策略及错误驱动方法识别汉语组块是有效的,系统开放式测试的精确率、召回率、F 值分别达到94.90%、91.00%和92.91%,好于单独的CRFs方法、分布式策略方法及其他组合方法.
【总页数】7页(P16-22)
【作者】黄德根;于静
【作者单位】大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024;大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别 [J], 邹宏梅;王挺
2.统计和规则相结合的汉语组块分析 [J], 李素建;刘群;白硕
3.基于CRF与RUTA规则相结合的卒中入院记录医学实体识别及应用 [J], 许源;葛艳秋;王强;熊刚;易应萍
4.基于CRFs的多策略生物医学命名实体识别 [J], 马瑞民;马民艳
5.基于CRF与RUTA规则相结合的卒中入院记录医学实体识别及应用 [J], 许源;葛艳秋;王强;熊刚;易应萍;;;;;;
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自然语言处理中的句法分析方法及应用
自然语言处理中的句法分析方法及应用自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP中,句法分析是一项关键任务,它涉及对句子的结构和语法关系进行分析和解析。
本文将探讨句法分析的方法和应用。
一、句法分析方法句法分析是通过将句子分解为短语和句法结构来理解其语法关系。
目前,有多种句法分析方法被广泛应用于NLP任务中。
1. 基于规则的句法分析方法基于规则的句法分析方法是最早被提出的方法之一。
它通过定义一系列语法规则来分析句子的结构。
这些规则可以是基于上下文无关文法(Context-Free Grammar,CFG)的产生式规则,也可以是基于依存关系的转换规则。
然而,由于需要手动编写规则,这种方法在处理复杂的语言现象和大规模语料库时效果不佳。
2. 基于统计的句法分析方法基于统计的句法分析方法通过使用统计模型来学习句子的语法结构。
其中,最常用的模型是基于马尔可夫随机场(Markov Random Fields,MRF)的条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)。
这种方法通过训练大量标注好的语料库来学习语法模型,然后使用该模型对新句子进行分析。
相比于基于规则的方法,基于统计的方法能够自动学习语言规律,并且在大规模语料库上表现出更好的性能。
3. 基于深度学习的句法分析方法近年来,随着深度学习的兴起,基于深度学习的句法分析方法也得到了广泛应用。
这种方法使用神经网络模型来学习句子的语法结构。
其中,最常用的模型是基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和长短期记忆网络(LongShort-Term Memory,LSTM)的模型。
这些模型能够自动学习句子的上下文信息,并在句法分析任务中取得了很好的效果。
二、句法分析的应用句法分析在NLP任务中有着广泛的应用。
基于CRF算法的汉语比较句识别和关系抽取
M i i g Ch n s o a a i e s n e c s a d r l to s b s d o l o ih n n i e e c mp r tv e t n e n e a i n a e n CRF a g rt m
H A G G oh i A inf g LU Q a — e g U N a—u,Y O Ta— n , I uns n a h
在 前人研 究的基础和 C R序 列规 则为特 征 , S 同时利 用 C F算 法抽取 实体 对 象 , R
并增加 以 实体 对 象的信 息作为特 征 , 著提 高 了比较 句识 别的 准确 率、 回率和 F 度 量 , 高分 别达 到9 .5 、 显 召 一 最 6 5%
a l o x n n e p cal o p n o n n .I i o e e e r h t d n i h n s o a aie s n e c sa d e t c be f rt tmi ig. s e i l fro i i n mi ig t Sa n v l s a c oi e t y C i e e c mp r t e t n e n xr t e y r f v a
黄 高 辉 , 天 防 , 全 升 姚 刘
( 海交通 大 学 计 算机 科 学与工程 系, 海 204 ) 上 上 020 摘 要 :比较 句是 表 明事物之 间 关 系的 常见表 达方 式 , 于文 本挖掘 , 别是 情感 分析 , 有 重要 的价 值。 目前 对 特 具
汉语 比较 句的研 究还是 一个新 颖的课 题 , 包括 汉 语 比 较 句 的 识 别 和 比 较 关 系 的 抽 取 。 对 于 汉 语 比较 句 的 识 别 ,
第2 7卷 第 6期
基于法院判决文书的法律知识图谱构建和补全
24
郑 州 大 学 学 报 (理 学 版)
第 53 卷
因此本文在以上问题的基础上,以“ 伪卡盗刷判决书” 为研究对象,目标是为每一份判决书文本构建出 的知识图谱进行自动补全。 主要的贡献有:
1) 整合了基于 StanfordNLP ( 斯坦福自然语言处理包) 的伪卡盗刷知识图谱构建流程,实验结果验证了 该流程的可行性与有效性,为下一步的补全工作提供了数据基础;
Step4 定义概念之间的关系。 概念的分类层次结构体现了分类概念间的一种继承关系。 但是在领域本 体中,概念和概念之间除了通过继承关系来交互,还根据需要定义其他关系。 如在本文中,警察和刑警之间 应该是相容关系。
根据上述本体的构建原则,本文 构 建 了 伪 卡 盗 刷 本 体 中 的 核 心 概 念 ( 部 分 ) ———人 物:开 户 人、盗 刷 人、 银行客服、警察等;报警:电话挂失、电话冻结、银行报警、电话报警等;刷卡:ATM 取现、柜台取现、POS 机刷 卡、网上支出等。 2. 2 伪卡盗刷判决书的语义角色标注和三元组的建立
摘要: 由于法律领域知识图谱专业性强、结构复杂,而现有的关系抽取方法因各个领域的需求和术语不同,无法适 用于法律领域知识图谱的构建和补全。 首先,提出了基于 StanfordNLP 关系 抽 取 机 制 的 法 律 知 识 图 谱 构 建 方 法;然 后,构建基于设置谓语导向词的深度学习模型对法律知识图谱进行补全;最后,选用典型案例( 伪卡盗刷判决书) 作 为文本对象验证模型的可行性。 与其他知识图谱补全模型相比,本模型的准确率达到 95% 以上。 基于谓语导向词 的 深 度 学 习 模 型 综 合 了 自 动 构 建 和 人 工 参 与 ,提 高 了 关 系 抽 取 的 准 确 率 和 补 全 的 效 率 ,能 最 大 程 度 挖 掘 判 决 书 文 本中的深层隐式关系,更好地发挥判决书文本的应用技术。 关键词: 关系抽取; 领域术语; 知识图谱构建; 深度学习 中图分类号: TP391 文献标志码: A 文章编号: 1671-6841( 2021) 03-0023-07 DOI: 10. 13705 / j. issn. 1671-6841. 2020304
基于CRF的中文组块分析
组块分析又称为部分句法分析 , 是与完全句法分析相对 的.完全句法分析是充分分析整个句子的 语法 特 点 , 大限度 地揭 示 句子 所反 映 的主题 内容 .而组 块 分 析仅 限于 把 句子 解 析 成 较小 的单 元 ,为 最
进 一步 揭示 这些单 元 问 的句法 关 系提供 依 据 , 而降低 分析 难度 . 从
X h n —i U Qa , I e U Z o gy,H i L U L i n
( oe eo o p t c ne n eh o g , in U i rt, h n cu 30 2 C i ) C lg C m u r i c dTcnl y J i nv sy C a gh n10 1 , hn l f eSe a o l ei a
近年 来 , 器学 习方 法在 数 据标 注 问题 中得 到 广 泛应 用 ,比较通 用 的方 法有 支 持 向量机 ( V 、 机 S M) 隐马 尔可 夫模 型 ( MM) 最 大熵 模 型 ( x u nrp ) H 、 Ma i m e t y 、最 大熵 马尔 可 夫模 型 ( MM) m o ME 以及 条 件 随
维普资讯
第4 5卷
第 3期
吉 林 大 学 学 报 (理 学 版 )
J U N L O II N V R I Y ( CE C DT O 0 R A FJLN U I E ST S IN E E IIN)
Vo . 5 No 3 14 . Ma 2 0 y 07
mo l y de ,b wh c Chie e e t h n ng r n fr d n o a e i t e ih n s tx c u ki ta so me i t lb l ng h wo ds r wi t er h k a s n t hi h c un t g a d e tbl h n d lfr tg e o pu c o d n o C n iin lr n m edsS st r d c h h n a f sa i i g a mo e o a g d c r s a c r i g t o d t a a do f l O a o p e itt e c u k t g o s o i
自然语言处理期末试题及答案
自然语言处理期末试题及答案自然语言处理(NLP)期末试题及答案一、选择题(每题5分,共30分)1. 自然语言处理的主要任务是()A. 机器翻译B. 语音识别C. 文本分类D. 所有以上内容答案:D2. 以下哪种语言模型是基于统计的方法()A. N-gram模型B. 递归神经网络(RNN)C. 卷积神经网络(CNN)D. 生成对抗网络(GAN)答案:A3. 在词性标注任务中,以下哪种方法是基于规则的方法()A. 隐马尔可夫模型(HMM)B. 条件随机场(CRF)C. 基于规则的方法D. 最大熵模型答案:C4. 以下哪种方法在处理文本数据时,可以有效地减少特征维度()A. 词袋模型B. 词嵌入C. 主成分分析(PCA)D. t-SNE答案:C5. 以下哪种技术可以用于文本生成任务()A. 递归神经网络(RNN)B. 长短时记忆网络(LSTM)C. TransformerD. 所有以上内容答案:D二、填空题(每题10分,共40分)6. 自然语言处理的三要素是:词法分析、句法分析和______。
答案:语义分析7. 在词嵌入技术中,Word2Vec模型和GloVe______。
答案:GloVe8. 以下哪种技术是基于注意力机制的______。
答案:Transformer9. 条件随机场(CRF)模型在处理序列标注问题时,常用于______。
答案:文本分类10. 请补全以下句子:自然语言处理是______。
答案:一门综合性学科三、简答题(每题20分,共40分)11. 简述N-gram模型的基本原理及优点。
答案:N-gram模型是一种基于前N个单词的______。
12. 简述LSTM模型相较于传统RNN模型的优点。
答案:LSTM模型相较于传统RNN模型的优点是______。
答案:更好的解决长序列问题13. 简述卷积神经网络(CNN)在自然语言处理中的应用。
答案:卷积神经网络在自然语言处理中的______。
答案:文本特征提取14. 请简述word2vec模型的基本原理。
13.基于CRF和句法分析的中文微博情感分析-中国计算机学会中文信息
基于CRF和句法分析的中文微博情感分析1陈豪,苏波,黄晨,刘功申2上海交通大学信息内容分析技术国家工程实验室中国上海摘要上海交通大学信息内容技术国家工程实验室参加了2012年CCF自然语言处理中文微博情感分析测评。
在本次微博情感分析测评中,分别采用两种算法,提交了两组结果。
第一种方法是采用条件随机场算法,对微博信息进行情感预测。
第二种算法是,利用Standford Parser进行句法分析,然后,根据句子成分之间的修辞关系计算句子的情感。
经过主办方的公开测试,两组算法的结果优异。
1 引言情感分析[1-2],又称为意见挖掘,是指通过自动分析来获得对于某件事物的褒贬意见,而随着近几年来微博使用者数量的急剧增加,这种让人方便发表自己态度以及看法的工具在整个互联网舆情中扮演越来越重要的角色。
所以针对微博语料的情感分析变得非常有意义。
微博是一种限制文本长度的工具,大多数人在微博上发的内容一般都是以短文本的形式。
但是其中也存在比较长,句子结构比较完整的句子。
短文本就是内容较短的文本(一般长度不超过160字符),通常以新闻标题、微博、手机短信、电子邮件、购物评价等形式存在。
有效的短文本情感倾向性分析技术可以帮助我们在海量信息中更准确地获取自己感兴趣的信息。
文章[3][4]提出了引入外部知识(如维基百科、搜索引擎返回的信息等)进行特征扩展的方法,弥补了短文本特征稀疏的缺点,提高了分类性能。
但是这种依赖统计的特征引入方法容易受到噪声干扰,而且增加了算法的复杂度,不符合短文本处理快速高效的要求。
文献[5]提出了采用CRFs对非常短的文本(10个字符以内的文本)进行字标注的方法进行分类,具有很好的分类效果,但不适用于一般的短文本。
本文针对这次测评发布语料的特殊性,采用两种方法对测评的微博语料进行测评标注,针对微博中短文本居多,并且字符数较少、特征稀疏等特点,使用一种CRFs的短文本情感倾向性分析算法,该算法采用文本处理中常用的序列标注算法,保存短文本词之间的联系。
基于层叠条件随机场的哈语树库构建技术研究
基于层叠条件随机场的哈语树库构建技术研究于智娟;古丽拉·阿东别克【摘要】针对如何提高基于统计的哈萨克语句法分析算法的处理性能问题,提出一种通过人机交互来构建哈萨克语树库的方法。
在自动句法标注阶段,采用层叠条件随机场模型实现,并在其低层与高层模型之间加入改进的基于转换的错误驱动学习算法来进行简单句的自动句法标注及自动校正。
最后对特殊的整体标记错误进行人工校对,形成基于短语结构的哈萨克语树库。
实验结果表明,该方法在很大程度上减少了人力及物力的投入,提高了分析精度及整体处理效率,并为后期基于哈萨克语的句法机器翻译及文本挖掘奠定了一定的基础。
%On the issue of how to improve the processing performance of statistical analysis-based Kazakh syntax parsing algorithm,this paper proposes a method of constructing the Kazakh treebank by human-computer interaction.In automatic syntax annotation stage,it achieves by using the cascade conditional random field model.And between its low-level and high-level models it adds the improved and transformation-based error-driven learning algorithm to carry out automatic syntax annotation and automatic correction of the simple sentences. Finally for special entire marking errors the artificial proofreading will be conducted,thus the method forms the phrase structure-based Kazakh treebank.Experimental results show that this method reduces to a large extent the investment on human power and material resources, improves the parsing accuracy and overall processing efficiency.Moreover,it lays the certain foundation for the Kazakh-based syntactic machine translation and text mining afterwards.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2016(033)003【总页数】6页(P71-75,82)【关键词】哈萨克语树库;人机交互;层叠条件随机场;错误驱动学习算法【作者】于智娟;古丽拉·阿东别克【作者单位】新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐 830046;新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐 830046【正文语种】中文【中图分类】TP391.1哈萨克语树库为哈语自动句法分析、句法机器翻译、文本挖掘等热门研究领域提供知识源,其重要性不言而喻。
自然语言处理中的句法分析方法
自然语言处理中的句法分析方法句法分析是自然语言处理中的一个重要研究领域,它旨在通过分析句子的结构和语法关系,帮助计算机理解和处理人类语言。
在这篇文章中,我们将探讨几种常见的句法分析方法,并讨论它们的优缺点以及应用领域。
一、基于规则的句法分析方法基于规则的句法分析方法是最早被提出的方法之一。
它基于语法规则和词汇知识,通过一系列规则来分析句子的结构。
例如,一个简单的规则可以是“名词短语由一个名词和一个形容词修饰词组成”。
这种方法的优点是简单直观,易于理解和实现。
然而,由于语言的复杂性和多义性,基于规则的方法往往难以覆盖所有情况,而且需要大量的人工规则编写,不适用于大规模的语料库。
二、统计句法分析方法统计句法分析方法是一种基于机器学习的方法,它通过训练模型来预测句子中的语法结构。
常用的统计模型包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)、条件随机场(Conditional Random Field,CRF)和最大熵模型(Maximum Entropy Model,MEM)。
这些模型通过学习大量标注好的语料库,从中学习句法规则和语法关系。
与基于规则的方法相比,统计方法更加灵活,能够处理复杂的语言现象和多义性。
然而,统计方法需要大量的标注数据和计算资源,并且对于未见过的句子可能表现不佳。
三、基于转换的句法分析方法基于转换的句法分析方法是一种基于转换操作的方法,它通过一系列转换操作将输入句子转换为语法树。
其中最著名的方法是依存句法分析,它通过分析单词之间的依赖关系来构建句子的语法结构。
依存句法分析方法的优点是简单高效,适用于大规模语料库和实时处理。
然而,依存句法分析方法对于多义性和歧义性的处理相对困难,而且对于长句子的处理效果可能不佳。
四、深度学习句法分析方法近年来,随着深度学习的发展,深度学习方法在句法分析中取得了显著的进展。
深度学习方法通过神经网络模型学习句子的语法结构和语义关系。
基于改进的CRF算法的中文分词研究
基于改进的CRF算法的中文分词研究随着人工智能的发展,自然语言处理技术也越来越成熟,其中中文分词技术作为最基础的自然语言处理任务之一,显得尤为重要。
中文分词是将一段中文文本按照词的语义和句法结构进行切分,并进行词性标注。
而中文分词的难点在于,中文文本中不存在像英文单词之间有空格的分割符,因此会遇到歧义问题,例如:“我爱北京天安门”,“爱”既可以是动词也可以是名词,如何区分就需要中文分词算法来处理这一问题。
目前,基于条件随机场(CRF)的中文分词算法已经成为主流,CRF是一种基于判别模型的统计学习方法,在序列标注任务中,与隐藏马尔科夫模型(HMM)相比,CRF具有更好的泛化能力和鲁棒性。
但是,在实际应用中,CRF算法也存在一些问题,如训练时间过长,模型规模较大等,因此改进CRF算法一直是中文分词研究的一个热点领域。
一、CRF算法原理CRF是一种基于条件概率模型的判别式模型,它能够学习输入序列和输出序列之间的关系,从而对新的输入序列进行预测。
CRF模型基于给定输入序列,预测输出序列的条件概率。
它的数学表述如下:P(Y|X) = 1/Z exp(∑f(y, x) * λ)其中,Y表示目标输出序列,X表示输入序列,λ是模型参数,f(y, x)是定义在特征函数上的加权函数,它是CRF模型的核心组成部分。
f(y, x)函数通常包含了关于输入序列和输出序列的各种特征,如单词本身、上下文信息、词性等内容。
而在训练CRF模型中,需要最大化目标输出序列Y的条件概率,即最大似然估计。
在预测时,根据输入序列X,通过条件概率公式计算所有可能的输出序列,选择概率最大的序列作为预测结果。
二、CRF算法改进1.特征选择CRF算法中的特征函数通常会包含很多关于输入序列和输出序列的各种特征,特征数目过多会导致模型的计算量和复杂度过大,影响模型性能。
因此,在特征构造时需要注意选择更为重要的特征,对于不重要的特征可以进行筛选和剪枝,以达到减少特征数量、提高模型效率、加速训练过程的目的。
句法分析算法在自然语言处理中的应用研究
句法分析算法在自然语言处理中的应用研究自然语言处理(NLP)是指用计算机技术处理人类日常交流中产生的自然语言的一种技术。
句法分析算法是NLP中非常重要的一个分支,它可以帮助计算机理解自然语言中的句子结构和语法规则,从而识别出语义上重要的信息,更好地进行文本分类、文本检索、语音识别等应用。
一、句法分析算法的基本概念句法分析算法是NLP中的一种神经网络算法。
其作用是根据自然语言中的上下文以及语法规则,利用计算机智能进行词性标注、语法分析等过程,从而实现对自然语言进行计算机处理。
常见的句法分析算法包括LSTM、CRF、CNN等。
二、句法分析算法的应用1. 文本分类文本分类是NLP中的一个重要分支,它主要针对文本内容进行分类,例如将新闻按照政治、娱乐、体育等分类。
句法分析算法可以通过对文本中的单词、短语等进行语法分析,从而增强文本分类的准确性。
2. 文本检索文本检索是指根据关键字等信息从大量文本中查找相关信息的过程。
句法分析算法可以从文本中提取出关键词,进一步分析句子结构,从而提高文本中匹配结果的准确性。
3. 语音识别语音识别是NLP中的一个重要应用领域,通过将语音信号转化为文本信息,从而实现自然语言的计算机处理。
句法分析算法可以从语音信号中提取出词汇信息,并对其进行语言模型分析,从而实现更加准确的语音转文本结果。
三、句法分析算法的发展现状随着NLP技术的不断改进,句法分析算法也在不断发展。
其中,深度学习技术对句法分析算法的改进尤为重要。
近年来,深度学习技术的不断发展已经实现了对句法分析算法的自适应学习,从而进一步提高了其应用效果和准确性。
在未来,句法分析算法将在更广泛的应用中发挥作用,特别是随着大数据和人工智能技术的不断发展,句法分析算法将成为NLP技术中强有力的支撑之一。
基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析
基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析张芬;曲维光;赵红艳;周俊生【摘要】本文提出一种CRF和基于转换错误驱动相结合的中文浅层句法分析方法.该方法应用于宾州大学中文树库,取得不错的组块识别效果.在CRF识别的基础上,对初始识别结果中的组块标注信息进行统计分析,获得候选转换规则集合;再根据定义的规则评价函数对候选集进行筛选,得到最终的转换规则集合;最后应用转换规则集对CRF标注的结果进行校正.实验结果表明,与单独使用CRF结果相比,组块识别的精确率、召回率以及F值均得到了提高.%This paper proposes a method for shallow parsing on the basis of CRF and transformation-based error-driven learning. The method is applied to Penn Chinese Treebank and gets a good performance of chunking identification. First,CRF model is used to identify chunks to acquire candidate transformation rules by error-driven learning. Then,an evaluation function is used to filter candidate transformation rules. And last,transformation rules are used to revise the chunking results of CRF. The experimental results show that this approach is effective, and outperforms the single CRF-based approach in shallow parsing. Precision,recall and F-values are improved respectively.【期刊名称】《广西师范大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2011(029)003【总页数】4页(P147-150)【关键词】浅层句法分析;CRF;转换错误驱动学习;转换规则集【作者】张芬;曲维光;赵红艳;周俊生【作者单位】南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京210046;江苏省信息安全保密技术研究中心,江苏南京201197;南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京210046;江苏省信息安全保密技术研究中心,江苏南京201197;南京师范大学语言信息科技研究中心,江苏南京201197;南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京210046;江苏省信息安全保密技术研究中心,江苏南京201197;南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京210046;江苏省信息安全保密技术研究中心,江苏南京201197【正文语种】中文【中图分类】TP391.1浅层句法分析(shallow parsing),也叫部分句法分析(partial parsing)或者组块分析(chunk parsing)。
基于错误驱动学习策略的藏语句法功能组块边界识别
基于错误驱动学习策略的藏语句法功能组块边界识别王天航;史树敏;龙从军;黄河燕;李琳【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2014(28)5【摘要】藏语句法功能组块分析旨在识别出藏语句子的句法成分,为后续句子级深入分析提供支持.根据藏语的语言特点,该文在藏语句法功能组块描述体系基础上,提出基于错误驱动学习策略的藏语功能组块边界识别方法.具体思路为,首先基于条件随机场(Conditional Random Fields,CRFs)识别组块,然后分别基于转换规则的错误驱动学习(Transformation-based Error-driven Learning,TBL)及基于新特征模板的CRFs错误驱动学习进行二次识别,并对初次结果进行校正,F值分别提高了1.65%、8.36%.最后通过实验分析,进一步将两种错误驱动学习机制融合,在18 073词级的藏语语料上开展实验,识别性能进一步提高,准确率、召回率与F值分别这到94.1%、94.76%与94.43%,充分验证了本文提出方法的有效性.【总页数】7页(P170-175,191)【作者】王天航;史树敏;龙从军;黄河燕;李琳【作者单位】北京理工大学计算机学院,北京100081;北京理工大学计算机学院,北京100081;北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心,北京100081;中国社会科学院民族学与人类学研究所,北京100081;北京理工大学计算机学院,北京100081;北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心,北京100081;中国社会科学院民族学与人类学研究所,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于支持向量机和转换的错误驱动学习方法的组块识别 [J], 王达;张坤2.SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别 [J], 邹宏梅;王挺3.藏语句法功能组块的边界识别 [J], 李琳;龙从军;江荻4.基于SVM的组块识别及其错误驱动学习方法 [J], 黄德根;王莹莹5.基于转换的错误驱动与决策树算法的句子边界自动识别 [J], 李康熙;李为山因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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2 0 [共 享 任务 中组块 的定义 , 合 中文 的特 点 对组块 进 行定 义 。中文 组块 的定 义 : 0 06 ] 结 组块 是 句子 中相 邻 的 词语 组成 的 序列 , 各个 组块 之 间不重 叠 、 不递 归 、 不嵌 套 , 个 组块具 有 一个核 心词 语 。组块 介 于词语 和句 每 子之 间 , 并且 具有 一定 的 句法功 能 , 各个 组块 之 间的关 系是 平行 的 。本文 定 义 了 6种组块 类 型 ( 型 , 占汉语 短语 总数 的 9 以上 。对 于 每个 组块 , 0, 9 6 都标 注一个 组 块标记 。本 文组 块 的边 界 标 注采 用 I 2 注 方 法L , 体 的标 注 规则 如 下 : — 表 示 当前 词是 组 块 x开 始 的词 ; I OB 标 7具 ] ①B X, ② — X, 示 当前 词是 组块 X 中 间或者 结尾 的词 ; 表 ③o, 表示 当前词 是 一个 不属 于任 何组 块 的词 。 1 2 组块 的 获取 .
浅 层句 法分 析 (h l w p rig , 叫部 分句法 分 析 ( at l as g 或 者组块 分 析 (h n as g 。 s al as ) 也 o n p ri ri ) ap n c u kp ri ) n 浅 层句 法分 析将 句法 分析 分成 : 块 的识 别 和分 析 ; 组 组块 间 的相互 依存关 系分 析 。 目前 浅 层句法 分析 的方 法 主 要 有 : 于统 计 的方 法 、 基 基于 规 则 的方 法 以及 统 计 和规 则 相 结 合 的 方 法 。在 英 文方 面 , d E 利用 Ku ol i S VM 取 得 了很好 的 组块识 别 效果 ; 中文 的组块 识 别方面 , 广路 等 [利用 统计 的方 法 进行 组块 的识 别 , 在 孙 2 ] 黄 德根 等[ 利用 C F识别 汉语 组块 。本文将 利 用 C 3 ] R RF和 转换 错误 驱动 学 习相 结合 的方 法进 行 浅层 句法
分 析 。C RF模 型 克服 了传 统 机器 学 习方 法 中存 在 的标注 偏 置 问题 L , 基 于转 换 的错误 驱 动学 习则 可 以 4而 ]
进 一步提 高 组块 的识 别率 。
组 块 的定 义与 获 取
1 1 组 块 的定义 . 组 块 的 定 义 对 组 块 分 析 的结 果 有 很 大 影 响 。本 文 根 据 Ab e [ 对 英 语 组 块 的 定 义 以及 C NL 一 n y5 ] o L
第2 9卷
第 3期
广 西师 范大 学学 报 : 自然 科学 版
Ju n l f a g i oma Unvri : trl c n eE io o ra n x r l ies y Naua i c dt n o Gu N t Se i
Vo . 9 No 3 12 .
Se .2 pt 011
目前 中文还 没 有统 一 的组 块语 料库 , 本文 将从 宾 州大 学 中文 树库 5 0版 本 中抽 取 组块 建 立 汉语 组块 .
库 。该 树库 共 有 1 8 87 2个 句子 , 5 72 2个单 词 ,2 8 个 汉 字 , 为 8 0个 数据文 件 存储 。宾 州大学 约 0 2 8 49 3 分 9 中文 树库 中 原有 2 3种 短语 类 型 , 根据 上 文组 块定 义从 中抽 取 了 6种常用 类型 的组块 , 如表 2所 示 。
摘
要 : 文 提 出一 种 C F和 基 于 转 换 错误 驱 动 相 结 合 的 中 文 浅 层 句 法 分 析 方 法 。 方 法 应 用 于 宾 州 大 学 中 本 R 该
文树库 , 取得不错 的组块识别效 果。 C 在 RF识 别的基础上 , 对初始识别 结果中的组块标注信息进行统计分析 ,
收 稿 日期 :0 10 —5 2 1-52 基 金项 目 : 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 ( 0 7 1 3 60 3 1 ) 国 家 哲 学 社 科 基 金 资 助 项 目( O Y 2 ) 江 苏 省 自然 国 6 7 3 7 ,1 7 1 9 ; 1C Y0 1 ; 科 学 基 金 资 助 项 目 ( K2 1 5 7 ; 苏 省 教 育 厅 自然 科学 基 金 资 助 项 目(O J 5 O 0 ) 江 苏 省高 校 社 科 基 B 004)江 1 K B 2 09 ; 金 资 助项 目( 6J 7 0 7 0 SB 1 0 )
2 1 年 9月 01
基 于 C F和 转 换 错 误 驱 动 学 习的 浅 层 句 法分 析 R
张 芬 , 。 曲维 光 h , 红艳 h , 俊 生h 。 赵 。周
(. 1 南京师范大学 计算机科学与技术学院 , 江苏 南京 2 0 4 }. 1 0 6 2 江苏省信息安全保密技术研究中心, 苏 南京 2 1 9 ; 江 0 1 7 3 .南京师范大学 语言信息科技研究 中心 , 江苏 南京 2 1 9 ) 0 1 7
获得 候 选 转 换 规 则 集 合 ; 根 据 定 义 的 规 则 评 价 函 数 对 候 选 集 进 行 筛选 , 到 最 终 的 转 换 规 则 集 合 ; 后 应 用 再 得 最 转 换 规 则 集 对 C F标 注 的 结 果 进 行 校 正 。 实 验结 果表 明 , 单 独 使 用 C R 与 RF结 果 相 比 , 块 识 别 的 精 确 率 、 组 召 回率 以 及 F值 均 得 到 了 提 高 。 关 键 词 : 层 句 法 分 析 ;RF; 换 错 误 驱 动学 习 ; 换 规 则 集 浅 C 转 转 中 图分 类号 : P 9 . T 311 文献 标 识 码 : A 文章 编号 :0 160 (0 10 —1 70 10 —6 0 2 1 ) 304 —4