蒙古语短语结构树的自动识别

句法分析在自然语言信息处理中处于非常关键的位置。该文在描述蒙古语特点的同时提出蒙古语句子中短语结构分析难点。根据蒙古语自身特点,归纳了短语标注体系,建立了蒙古语短语树库,尝试实现蒙古语句子的自动分析。初次开发的句法分析器的分析准确率达到62%,自动分析器的测试结果表明该分析器能在较大程度上辨别出短语结构类型,能生成句法树结构,但在短语结构内部关系方面的识别效果还有很大改进空间。最后总结了分析器近期能解决的相关问题。

汉语概念复合块的自动分析

为解决句法分析任务中的块边界识别和块内结构分析问题,该文基于概念复合块描述体系进行了块分析探索。通过概念复合块与以往的基本块和功能块描述体系的对比分析,深入挖掘了概念复合块自动分析的主要难点所在,提出了一种基于"移进-归约"模型的汉语概念复合块自动分析方法。在从清华句法树库TCT中自动提取的概念复合块标注库上,多层次、多角度对概念复合块自动分析性能进行了纵向与横向评估,初步实验结果证明了该分析方法对简单概念复合块分析的有效性,为后续进行更复杂的概念复合块的句法语义分析研究打下了很好的基础。

用户查询日志中的中文机构名识别

【目的】解决在用户查询日志中识别机构名的标注语料资源匮乏及信息不对称问题。【方法】提出一种自动构建用户查询日志机构名训练语料的方法,解决目前用户查询日志语料资源匮乏的问题。提出粘合度概念解决信息不对称问题,结合上下文等信息,采用条件随机场模型进行机构名识别。【结果】该方法在搜狗用户查询日志上的开放测试结果显示,机构名识别的正确率为72.80%,召回率为86.73%,F值为79.16%,比传统机构名识别方法在日志上的F值提高30%。【局限】语料构建方法仅仅是模拟查询日志的特点,但训练模型的误差仍然会大于规范化标注的查询日志语料;机构名表的数据量大小会影响模型对上下文知识学习的完备性。【结论】实验表明该方法应用于用户查询日志中的机构名识别是有效的。