融合多尺度跨度特征的谓语中心词识别模型

针对谓语中心词识别模型中存在缺失跨度长度信息和多尺度跨度关联信息等问题,提出一种融合多尺度跨度特征的汉语谓语中心词识别模型。首先,使用ChineseBERT预训练语言模型和双向长短期记忆(BiLSTM)网络提取文本中包含上下文信息的字符向量序列;其次,利用线性神经网络对字符向量进行初步识别,形成跨度遮蔽矩阵;然后,将字符向量序列二维化表示为跨度信息矩阵,使用多尺度卷积神经网络(MSCNN)对跨度信息矩阵进行运算,提取跨度的多尺度关联信息;最后,采用特征嵌入神经网络嵌入跨度的长度信息,丰富跨度的特征向量以识别谓语中心词。实验结果表明,该模型能够有效融合跨度的多尺度关联信息和长度信息,提升谓语中心词识别的性能,相比于同类模型中性能最优的谓语中心词识别模型的F1值提升了0.43个百分点。

从北部吴语的“V快”看中心谓语成分虚化为助词的现象

本文讨论北部吴语"V快"中的体助词"快"从中心谓语成分虚化为助词的原因、过程和特点,指出它并不是一个后置的状语,而是由位于句末的谓语实词虚化而成。其语法化过程呈现出一条完整的语法化链。它的特点在于,不同于常说的原连动句式中一个动词发生虚化,而是原来处于核心地位的谓语演变为语法词。但它仍然体现了语法化的共性,符合语法化的一般规律。

汉语单句谓语中心词识别知识的获取及应用

在基于实例的机器翻译（ＥＢＭＴ）的语句相似度研究中，确定谓语中心词以把握句子的整体结构是至关重要的。以标注了谓语中心词的３０００句汉语单句作为训练集，将候选词本身的语法属性以及上下文环境作为该候选词的归类特征，通过建立统计决策树模型获取谓语中心词的识别知识。应用统计决策树进行了谓语中心词的自动识别，并获得了较为满意的测试结果。

面向EBMT的汉语单句谓语中心词识别研究

在基于实例的汉英机器翻译（ＥＢＭＴ）系统中，为计算语句相似度，需要对句子进行适当的分析。本文首先提出了一种折中的汉语句子分析方法———骨架依存分析法，通过确定谓语中心词来把握句子的整体结构，然后，提出了一种根据汉英例句集中英语例句的谓语中心词来识别相应的汉语例句的谓语中心词的策略。

基于Highway-BiLSTM网络的汉语谓语中心词识别研究

针对汉语谓语中心词识别困难及唯一性的问题,提出了一种基于Highway-BiLSTM网络的深度学习模型。首先,通过多层BiLSTM网络叠加获取句子内部不同粒度抽象语义信息的直接依赖关系;然后,利用Highway网络缓解深层模型出现的梯度消失问题;最后,通过约束层对输出路径进行规划,解决谓语中心词的唯一性问题。实验结果表明,该方法有效提升了谓语中心词识别的性能。

汉语句子谓语中心词的自动识别

谓语中心词的识别是句法成分分析中的一个非常重要的部分。本文提出了一种规则和特征学习相结合的谓语识别方法 ,将整个谓语识别的过程分为语片捆绑、谓语粗筛选和谓语精筛选三个阶段。在谓语粗筛选中 ,利用规则过滤掉明显不能充当谓语的词 ,得到一个准谓语集 ;在精筛选阶段 ,选择谓语的支持特征 ,根据统计计算得到每个特征对谓语的支持度 ,然后利用准谓语在句子中的上下文出现的特征对准谓语集中的词进行再次筛选 ,从而确定出句子的谓语中心词。经过测试表明 。

利用主语和谓语的句法关系识别谓语中心词

谓语中心词识别对于整个句子的句法分析起着重要的作用。目前已有的谓语中心词识别方法 ,利用谓语中心词候选项的静态语法特征和动态语法特征来确定谓语中心词。在此基础上 ,本文提出一种利用句子的主语和谓语之间的句法关系来识别谓语中心词的方法。该方法除了利用谓语中心词候选项的静态语法特征和动态语法特征外 ,还利用主谓语之间的句法关系识别谓语中心词。实验表明 ,与传统方法相比 ,这种方法对谓语中心词的识别正确率可以提高 3%左右。

关于动词充当谓语中心的一点看法——《现代汉语》(黄廖本)教学札记

黄伯荣、廖序东两先生主编的《现代汉语》(修订本,以下称教材者皆指此书)在动词充当谓语中心的问题上说法不一、自相矛盾.这种现象给教师的教和学生的学两个方面都带来了一定的困难.本文试图根据教材的语法体系对这一问题谈点个人的看法,以为求教之道.

“定名谓语”存在句

现代汉语中表示人或事物存在的句式叫作存在句。存在句有多种句型,如“有字句”(树上有两只小鸟)、“是字句”(遍地是鲜花)、“着字句”(门口围着一群人)等。这里所说的“定名谓语”存在句,是指表示存在事物的名词与它的修饰语结合,不借助于动词,直接充当句子谓语的一种句型。其形式是:“处所词语+定名词组”。如:

“中心语”的理解和分析

九年义务教育初中语文第三册(1993年版)讲句子成分时增加了一个“中心语”(《语法·句子和句子成分》,第12页)。其定义为;“中心语是受修饰、补充或能支配宾语的主干成分。”(《语法简表》,第321页)。 从这个定义来理解,“中心语”有三类。一是受定语或状语修饰的。如:(石拱桥的)桥洞;[非常]雄伟。一是接受补语补充的。如:升〈上〉;修建〈于公元1189到1192年间〉。一是能支配宾语的。如:合乎原理;

面向司法数据的事件抽取方法研究

司法数据中的事件主要用于描述案件中犯罪主体和客体之间行为状态的改变,通过识别司法事件能有效地支撑智能化辅助办案研究。目前,现有事件抽取技术主要通过触发词识别事件,然后根据预定义的模板抽取对应参数。其主要缺点是只能抽取预定义的事件类型,并且抽取的事件不一定是句子语义表达的中心。针对上述问题,提出一种基于谓语中心词的司法事件定义方法,并搭建一个结合字词语义信息的神经网络模型。该模型采用字的Embedding获取字的语义信息,并通过CNN获得词特征信息。将词特征信息结合后,使用Cross-BiLSTM交叉学习字词交互信息在上下文的依赖表示,由CRF计算出每个字的最优标签路径。通过实验表明,该模型在司法数据集上的F1值达到84.41%,超出对比方法4.8%。

也说“是”字句

现代汉语中“是”字使用频率很高，它构成的句式也是多种多样的。长期以来，语法学界对“是”的词性的归属有分歧。有人认为“是”字在不同的句式中，表现出的同性不同，有时是动词，有时是副词。也有人认为，无论“是”的后面是名词，还是动词、形容词，“是”字都是判断...

“有”字句研究综述

“有”字句研究综述张豫峰在现代汉语中，“有”字句是一种形式多样、表义丰富、使用频率很高的句式。从《马氏文通》开始，人们就已着手对“有”字进行分析。１９４２年吕叔湘《中国文法要略》一书正式提出“有”字句，首次把它作为一种句式进行研究。其后很长时间，人们...

关联副词在周遍性主语之前

关联副词在周遍性主语之前吴中伟关联副词是指在匈中起关联作用的副词，主要有＂就＂、＂也＂、＂＇都＂、＂才＂、＂却＂、＂越＂等。除了＂越＂以外，关联副词只能出现在正句──第二个分句，而且一定要位于主语后①。这第二点是区别连词和关联副词的标准。可以出现在主...

句首多项状语的类别及顺序

句首多项状语的类别是按意义划分的，而排列的顺序既受制于意义也受制于结构。本文分作五个问题作了具体描写：一、时间义状语和时间义状语连用；二、处所义状语和处所义状语连用；三、时间义状语和处所义状语连用；四、时间义状语或处所义状语和情状义状语连用；五、情状...

元曲被动句的几个特点

1955年4月,文学古籍刊行社出版、臧晋叔选编的《元曲选》,共收杂剧100种。观其曲文和宾白,可发现有些语法现象与古代汉语、现代汉语不尽相同。与其他近代汉语语言材料相比,《元曲选》的被动句,有着明显的特点。本文特根椐语言统计学的精神,运用历史比较法,研究元曲的被动句。这是我的一个尝试。

试谈对外汉语教学中的趋向动词教学

本文论述了汉语趋向动词成为对外汉语教学难点的原因，提出了在进行汉语趋向动词教学时应该注意的几个问题。

论单句中的“单”和复句中的“复”的真正含义

单句中的“单”含义深刻 ,它不象人们想象的那样是句子结构简单 ,而是句子的表述关系单一 ,只有一个谓语中心 ;复句中的“复”则与此相反 ,它是指表述关系复杂 ,有两个或者两个以上的谓语中心。各家各派对单复句的认识各异 ,标准不同 ,其结果也不一致。作者认为 ,表述关系的单一或复杂、谓语中心的多少才是确定区分单复句标准的前提。