基于依存语义的答案抽取应用

为了提高答案抽取应用中定位候选答案的准确性,提出了一种基于依存语义检测的答案抽取应用系统(DIAES)。该系统通过将句子的语义结构表示成基于依存语义关系的最小逻辑形式,并以此评价候选答案的语义结构相似度案,具有复杂度低、抽取精度高等优点。

基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型

金融情感分析是一种判断金融文本的情感倾向性的技术,广泛应用于舆情分析和监管协调等方面。由于金融领域文本中包含隐式情感信息,难以根据情感特征直接判定情感极性。针对这一问题,提出一种基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型(FSED),以期提高分类的准确率。首先,采用FinBERT生成词向量,并输入到Bi-GRU提取上下文语义信息,通过嵌入积极和消极情感词向量构建两极注意力机制,用于分别提取2种语境下的情感特征向量;然后,根据文本的语义依存图建立依存关系和关系类型矩阵,结合2种矩阵和top-k策略构建选择注意力矩阵,再输入到图卷积网络来提取文本的语义依存特征;最后,融合情感增强和语义依存的特征,并使用平均池化和最大池化层对特征进行压缩,经全连接层和Softmax获得分类结果。实验结果表明,相较于A-GCN,FSED可以提升金融领域隐式情感分析的准确率。

融合情感语义与句法结构的中文开放域事理图谱构建研究

为解决大规模开放域事理图谱构建过程中缺少标注数据以及事件类型未知导致的限定域事理图谱构建方法难以迁移的问题,利用规则匹配方法高效识别开放域文本中包含的多种事件逻辑关系,融合情感语义与句法结构信息分析提高事件抽取准确性,以更好完成事理图谱的构建任务。首先,总结并扩展因果、顺承、条件、转折等多种逻辑关系抽取模板,并基于规则模板、依存句法信息筛选逻辑关系事件句;其次,创新性地引入情感语义分析方法,在句法结构信息的基础上,通过捕获事件及事件间关系的情感语义精准识别事件类型,进而抽取事件论元;再次,计算语义相似度,进行事件融合,构建<前序事件,事件逻辑关系,后序事件>三元组,得到事件事理图谱,并进一步进行事件泛化以构建抽象事理图谱;最后,以事件发展较完整的“2022年猴痘事件”为数据源,通过实证分析证明开放域事理图谱构建方法可以实现不同类型事件的识别、事件间逻辑关系的揭露,其有效性、可行性得到验证。研究不仅弥补了现有事理图谱构建理论的不足,也为决策支持、事件发展预测等提供有力的数据支持。

基于语义依存构式的中文文本语义复杂度特征研究

语义对文本复杂度的影响至关重要。本文聚焦中文文本语义复杂度特征,提出“语义依存构式”这一概念,将其作为文本分析的基本单位,构建出基于语义依存构式的中文文本复杂度特征体系;随后使用语义依存分析等自然语言处理技术对语义依存构式及其复杂度特征进行自动抽取和计算;最后,在文本复杂度分级任务中引入句法依存构式复杂度特征,对句法依存构式复杂度特征和语义依存构式复杂度特征分别构建机器学习模型,进行文本复杂度自动分级实验。实验结果显示,相较于句法依存构式复杂度特征,语义依存构式复杂度特征在中文文本复杂度分级任务中有更好的表现。

基于数据选择和局部伪标注的跨领域语义依存分析研究

语义依存分析要走向实用,模型从单领域迁移到其他领域的领域适应能力至关重要。近年来,对抗学习针对领域适应任务取得了较好的效果,但对目标领域的无标注数据利用率并不高。该文使用自训练方法用来提高无标注数据的利用效率,弥补对抗学习方法的不足。但传统的自训练方法效率和性能并不好,为此该文针对跨领域语义依存分析任务,尝试强化学习数据选择器,提出了局部伪标注的标注策略,实验结果证明,该文所提出的模型优于基线模型。

基于句法语义依存分析的中文金融事件抽取

事件抽取在自然语言处理应用中扮演着重要的角色,如股票市场趋势预测.传统事件抽取较为关注触发词和论元所属类型的正确性,较少地结合应用需求去分析研究事件抽取效果及使用价值.在财经领域,事件作用对象及动作是关注的重点.因此,本文聚焦于金融事件,抽取三元组事件ET(Sub,Pred,Obj).在中文财经新闻中,存在大量事件嵌套和成分共享等现象,致使易出现事件漏抽和事件成分缺失的情况.为了解决这些问题,本文建立一个句法和语义依存分析相结合的中文事件抽取框架,归纳了4种常见缺省结构,并设计相应的补全规则.首先,基于句法依存树,分析动词词法和句法结构,建立核心动词链,使得每个核心动词对应一个事件,解决事件漏抽问题.然后,在句法依存树的基础上添加语义依存关系,建立事件间语义关联,得到句法语义依存分析(Syntactic Semantic Dependency Parsing,SSDP)树.第三,调整SSDP树,优化句法结构,形成SSDP图,使得同等句法结构的词结点处于相同层级,为后续事件抽取提供途径.第四,归纳4种常见缺省结构,设计相应补全规则,解决事件成分缺失问题.最后,在中文财经新闻标题和CoNLL2009中文语料上进行详细的实验测试,实验结果表明该方法是有效的.

中文语义依存关系分析的统计模型(英文)

该文提出了一个统计语义分析器 ,它能够发现中文句子中的语义依存关系 .这些语义依存关系可以用于表示句子的意义和结构 .语义分析器在 1百万词的标有语义依存关系的语料库 (语义依存网络语料库 ,SDN)上训练并测试 ,文中设计、实现了多个实验以分析语义分析器的性能 .实验结果表明 ,分析器在非限定领域中表现出了较好的性能 ,分析正确率与中文句法分析器基本相当 .

基于语义依存关系的汉语语料库的构建

语料库是自然语言处理中用于知识获取的重要资源。本文以句子理解为出发点 ,讨论了在设计和建设一个基于语义依存关系的汉语大规模语料库过程中的几个基础问题 ,包括 :标注体系的选择、标注关系集的确定 ,标注工具的设计 ,以及标注过程中的质量控制。该语料库设计规模 10 0万词次 ,利用 70个语义、句法依存关系 ,在已具有语义类标记的语料上进一步标注句子的语义结构。其突出特点在于将《知网》语义关系体系的研究成果和具体语言应用相结合 ,对实际语言环境中词与词之间的依存关系进行了有效的描述 ,它的建成将为句子理解或基于内容的信息检索等应用提供更强大的知识库支持。

NChiql中基于语义依存树的语言转述

To enable natural language interfaces to databases more efficient and robust,two kinds of techniques,language paraphrasing and result analyzing,are widely used to help users to understand the system's intermediate language,and the query result meaning in some times. For the limitation of intermediate language adopted in some NLIDBs ,they could not give efficient and practical paraphrasing algorithms. Based on semantic dependency tree in NChiql,we present a completed paraphrasing algorithm which is suitable to Chinese languages.

数据库自然语言查询系统Nchiql中语义依存树向SQL的转换

本文介绍了关系数据库受限自然语言查询系统NChiql中语义依存树向SQL的转换算法。文章首先介绍了集合块的概念、划分方法以及集合块向SQL的转换算法 ,然后再给出最大集合块的再次划分方法 。

基于语义依存的汉语句子相似度改进算法

现有的基于语义依存的汉语句子相似度算法仅考虑了基于核心词的有效搭配对,根据两个句子有效搭配对的对应词是否是相同词和同义词将匹配权重简单地处理为0,0.5和1,而且未考虑不直接依存于核心词的其他词语,导致在计算句子相似度时区分度较低.改进算法通过综合计算核心词、关键词的语义相似度来确定更为精确的匹配权重,并且将不直接依存于核心词的其他词语对句子的影响也纳入句子相似度计算,以期达到全面刻画句子语义、提高算法的准确率和区分度的目的.实验结果表明改进算法比原算法具有更高的准确率以及更好的对句子的区分能力.

融合语义依存关联对的句子相似度的负面在线评论案例推理

及时有效地处理负面在线评论能提高企业的声誉和维护消费者对企业的信任,而面对大量的负面在线评论,企业很难在短期内及时有效回复。根据在线评论是短文本的特点,运用基于句子相似度的负面在线评论进行案例推理处理。针对负面在线评论句子相似度计算问题,抽取句子中评价对象词和评价词作为关键词,同时考虑评价词的修饰词和句子语义依存关联对。除提出的关键词、修饰词、语义依存分析关联对三个特征外,再融入句子中的公共词、语义等两个特征,提出一种融合公共词、关键词、修饰词、语义、语义依存分析关联对等五个特征的句子相似度计算方法,检索相似负面评论句子的案例。通过实验验证,融入多特征的句子相似度计算优于常见句子相似度计算方法,其准确率为83.3%,有效地检索案例句子集并自动推荐回复方案。

基于配价结构和语义依存关系的句法分析统计模型

目前主流的词汇化句法分析方法仅仅考虑词语之间的语义依存关系,而没有引入语义搭配和语义类等语义信息./配价0是词语的一个比较本质的特点,一旦一个词语的配价结构确定下来,它应该和怎样的词进行搭配也就比较清楚了,从而也可以比较直接地导出句子的结构.本文结合中心词驱动句法分析模型,提出了基于配价结构和语义依存关系的句法分析模型.模型在规则的分解及概率计算中引入丰富的语义信息,既包括语义依存信息,也包括配价结构等语义搭配信息.用改进的句法分析模型进行句法分析实验,实验结果表明,精确率和召回率分别为88176%和87143%,综合指标F值比Collins的中心词驱动句法分析模型提高了6.65个百分点.

基于语义依存关系的汉语复句关系词自动识别

复句关系词自动识别是复句层次识别以及对复句语义理解的基础。目前,汉语关系词的自动识别主要根据字面特征与句法特征,未涉及到语义特征的分析。论文利用哈工大的LTP平台,分析句子的语义依存关系,提取语义特征,建立语义依存特征库,运用随机森林方法自动识别复句关系词。复句关系词识别正确率92.32%,F1值为92.31%。实验结果表明了该方法的有效性。

基于医疗卫生文本语义依存树库建设研究

现有分词工具应用于医学文本,出错率高,并且现有分词工具所参照的词性标注规范集,用于医学文本标注,也明显表现不足。文章基于医疗卫生文本研究依存句法,旨在发现医疗卫生文本词特征和句法特征,构建一定规模依存句法树库,为提高医疗卫生领域汉维机器翻译质量提供优质数据资源。重点研究了语义依存,不仅全面掌握词性标注特征,提出建议;而且着重发现医疗卫生文本数据独特的词间关系,标注并保存,获得医疗卫生领域语义依存树库。同时,总结的特殊句法规则,为下一步实现自动化后处理提供依据。

中文非投射语义依存现象分析研究

汉语是一种语序灵活的语言,句子变式很多,基于传统依存树的投射现象还不能很好解决某些句式的语义理解问题。文章以10 000个句子的汉语语义依存图库为基础,验证并明确了汉语非投射现象的客观存在性,考察了汉语句子中存在的非投射现象,并从语言学和句子深层语义理解的角度对非投射现象进行了归纳和解释。文章总结了7类出现非投射现象的情况,包括小句宾语句、比较句、主谓谓语句、紧缩复句、代词、动补谓语句以及注释短语或复句。这对于自动语义依存标注有重要的指导作用。

基于语义依存图库的兼语句句模研究

句子语义分析是语言研究深入发展的客观要求,也是当前制约语言信息处理技术深度应用的主要因素。在探索深层语义分析方法的基础上,该文根据汉语的特点,提出了一整套语义依存图的构建方法,并建立了一个包含30 000个句子的语义依存图库。以兼语句为重点研究对象,该文研究了语料库中所有纯粹的兼语句所对应的句模情况,进而试图构建基于语义依存图的句模系统,总结句型和句模的映射规则,从而为更好的建立语义自动分析模型提供相应的知识库。

基于依存关系图的汉语话语标记可解释性识别研究

自然口语中话语标记的研究对言谈互动、话语理解、情感分析、人机对话和口语机器翻译具有重大意义.为实现话语标记的自动识别,该文基于依存语法理论,分析判定话语标记的句法依存关系、语义依存关系、话轮位置以及共现成分的语义与功能信息.针对人工智能深度学习方法缺乏原理和语义上的解释性问题,运用朴素贝叶斯、决策树、大规模线性支持向量机以及贝叶斯网络四种解释性强的机器学习方法,对话语标记进行识别对比实验.研究结果表明,贝叶斯网络识别准确率可达92.3%,验证了该研究结论的可行性和有效性.

基于语义依存分析的图网络文本分类模型

针对目前已有的文本分类方法未考虑文本内部词之间的语义依存信息而需要大量训练数据的问题,提出基于语义依存分析的图网络文本分类模型TextSGN。首先对文本进行语义依存分析,对语义依存关系图中的节点(单个词)和边(依存关系)进行词嵌入和one-hot编码;在此基础上,为了对语义依存关系进行快速挖掘,提出一个SGN网络块,通过从结构层面定义信息传递的方式来对图中的节点和边进行更新,从而快速地挖掘语义依存信息,使得网络更快地收敛。在多组公开数据集上训练分类模型并进行分类测试,结果表明,TextSGN模型在短文本分类上的准确率达到95.2%,较次优分类法效果提升了3.6%。

基于语义依存分析的句子相似性度量算法及应用研究

问答系统在MOOC(Massive Open Online Course)学习平台中占有很重要的地位,但由于MOOC课程学习中用户多、问题多的特点,快速准确地找到某一问题的答案,成为提升MOOC平台用户体验的一个挑战。为此,构建了面向常问问题集的问答系统,通过计算问句的相似性实现系统的自动问答。在现有的句子相似性度量方法基础上,设计了基于语义依存关系的度量方法,并结合了句长、词形、词义等多种特征度量句子之间的相似性。实验结果表明,该方法能够较好地反映句子之间的语义差别,是一种可行有效的方法,且提高了系统的响应准确率。该系统具有较高应答准确率,具有较强使用价值和广阔的应用前景。