基于依存关系的句法分析统计模型

利用语义、语法等语言知识,建立一种基于依存关系的句法分析统计模型,并利用改进的句法分析模型进行句法分析实验。研究结果表明:利用依存关系、互信息对词聚类,能解决模型数据稀疏问题;模型可同时考虑几种语义依存关系;该模型是一个词汇化的句法分析模型,能结合分词、词性标注进行句法分析;概率上下文无关语法中由概率的上下文无关性假设和祖先结点无关性假设引起的问题在该模型中得到有效解决;精确率和召回率分别为86.96%和85.25%,其综合指标F与Collins的头驱动句法分析模型的F相比提高4.75%。

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.

融合语言知识的统计句法分析

利用语义、语法等语言知识,建立一种分层句法分析统计模型,并进行句法分析实验。研究结果表明:该模型具有规则和统计相结合的特点,且在层次分析的不同阶段,根据不同的语法、语义、语用特性采用不同的方法和不同的统计模型;该模型结合分词、词性标注进行句法分析,是一个词汇化的句法分析模型,可同时考虑多个语义依存关系;采用该模型,精确率和召回率分别为87.23%和86.15%,其综合指标F与头驱动句法分析模型的相比提高了5.25%。

基于词聚类的依存句法分析

利用语义、语法等语言知识,对中心词驱动的句法分析模型规则进行分解和修改,结合分词、词性标注进行句法分析,提出一种可同时考虑多个语义依存关系的模型。利用互信息给出基于邻接关系、语义依存关系的2种词相似度定义,提出一种自下而上的分层聚类算法,以解决中心词驱动模型数据稀疏问题,用改进的句法分析模型进行句法分析实验。研究结果表明:模型精确率和召回率分别为88.14%和86.93%,综合指标比Collins头驱动句法分析模型的综合指标提高6.09%。