移动地图制图的句法模型

采用形式语言的方法,研究了移动地图制图的句法模型。剖析了移动地图制图的过程,将句法模型定位在制图的逻辑演算层面;结合地图表达的层次性和递归性特征,将移动地图制图的句法结构抽象为"制图词汇+句法规则"的最简形式。在制图词汇方面,建立了制图词汇的分类体系,并重点对空间关系谓词系统进行了建模;在句法规则方面,描述了句法操作规则和不同层次的句法单位描述规则。探讨了句法模型的编译流程和关键技术,并通过试验对移动地图制图句法模型的可行性进行了验证。句法模型的本质是一种使用有限规则和词汇动态生成不同地图表达形式的形式语言语法,可作为一种高阶的人机交互制图接口。

空间句法模型在城市设计课程教学中的应用

作为数据化城市设计中较为便捷的方法,空间句法模型以其软件轻量化、操作简单化逐渐被高校师生认知,与城市空间相关的空间句法研究也日趋成熟。本文结合空间句法模型特点,分析了其在城市设计课程教学中的适用性,针对传统城市设计课程教学中学生调研分析不足、方案可靠性不高等问题,探索课程教学全过程中融入空间句法模型的实践方法,锻炼学生思辨能力,增强城市设计课程成果的理性支撑。

基于Kruskal算法和空间句法模型的西沙群岛旅游线路设计

西沙群岛旅游资源丰富,三沙市的成立为西沙旅游开发带来了契机,规划西沙旅游交通网络,为西沙旅游线路组织提供了帮助。基于此,文章从图论角度出发,利用求解最小支撑树的Kruskal算法,对西沙群岛旅游交通线路进行理论性研究和实际推算,对结果进行现实修正,并在此基础上设计出4条西沙旅游线路,再基于空间句法理论选取评价指标,对所构建西沙群岛旅游交通网络的节点特征进行评价,为西沙旅游线路产品进一步升级提出建议。

基于句法的统计机器翻译模型与方法

该文总结了我们近几年来在基于句法的统计机器翻译方面所做的研究工作,特别是基于源语言句法的一系列统计机器翻译模型与方法,具体包括:基于最大熵括号转录语法的翻译模型,基于源语言短语结构树的树到串翻译模型及其相应的基于树的翻译方法,基于森林的翻译方法和句法分析与解码一体化翻译方法,基于源语言依存树的翻译模型。

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.

基于配价结构的词汇化句法分析模型

基于"配价"是汉语词语的一个比较本质的特点,一旦1个词语的配价结构确定下来,它应该和怎样的词进行搭配就比较清楚,从而也可以比较直接地导出句子的结构,为此,结合中心词驱动句法分析模型,提出基于配价结构的词汇化句法分析模型,引入丰富的语义信息如语义依存信息和配价结构等语义搭配信息,并用改进的句法分析模型进行句法分析实验。实验结果表明:模型的精确率和召回率分别为88.65%和87.26%,综合指标F与Collins的中心词驱动句法分析模型的相比提高6.51%。

新的句法标注模型探索

由于自然语言的语义存在不确定性,形式化很困难,因此语义处理成为自然语言处理的瓶颈所在。基于大规模标注语料库的语义处理已经成为发展趋势,语料标注本质上就是语言知识(包括语义)形式化。现有句法标注模型主要包括基于短语结构语法(PSG)和基于依存语法(DG)的句法标注模型,还存在一些局限性。文章在现有句法标注模型的基础上结合认知语法(CG)的有关理论提出改进思路,以探索新的句法标注模型。

最简方案“卜”字形句法推导模型与致使句

"卜"字形句法推导模型体现了句法运算的经济性,其推导程序是首先从词库中选取词项,然后通过合并、移位等句法操作生成理想的句子。致使结构是个复合语义事件,由"致使"事件和"达成"事件组成,其三个论元被分别指派了"致事"、"役事"和"结果"的题元角色。经过一系列的句法操作后,最终会生成"把"字结构致使句和无"把"致使句。

英汉有界性范畴的句法组合机制研究

英汉有界性范畴的句法组合机制揭示英汉两种语言在句法组合过程中的异同。英汉有界性范畴的句法组合机制涉及名词、动词的表达方式、时态变化,根据认知语言学理论建立一种新型句法组合模型,反映词语、句子、篇章的新变化。

无监督的句法可控复述模型用于对抗样本生成

针对使用句法可控的复述生成模型生成对抗样本时模型性能受限于复述平行语料的领域和规模的问题,提出仅需要单语语料训练的无监督的句法可控复述生成模型,用以生成对抗样本。采用变分自编码方式学习模型,首先将句子和句法树分别映射为语义变量和句法变量,然后基于语义变量和句法变量重构原始句子。在重构过程中,模型可以在不使用任何平行语料的情况下学习生成句法变化的复述。在无监督复述生成和对抗样本生成任务中的实验结果表明,所提方法在无监督复述生成任务中取得最佳性能,在对抗样本生成任务中可以生成有效的对抗样本,用以改进神经自然语言处理(NLP)模型的鲁棒性和泛化能力。

句法引导的自动翻译理论和词法处理研究

在自动翻译的研究中，词法和句法处理是核心问题. 本文的研究背景是自然语言处理系统， 其工作有两部分：第一部分建立了一种句法分析的理论模型；第二部分介绍了词库的组成和兼类问题．

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%。

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%。

中心词驱动句法分析中的平滑技术

解决数据稀疏问题是中心词驱动句法分析中的一个重要问题,基于词类的统计语言模型是解决统计模型数据稀疏问题的重要方法.本文在分析经典平滑算法的基础上,提出一种基于语义依存信息和互信息的词聚类算法,并利用绝对权重差分方法构造了一种可变长语言模型,即根据历史词对当前词预测所作的贡献不同,n值的大小也随之变化.进而提出了一种基于语义类和可变长模型的中心词驱动句法分析改进模型,既增强了句法分析模型的消歧能力,又解决了严重的数据稀疏问题.改进模型性能有了明显的提高,精确率和召回率分别为84.53%和82.41%,综合指标F值比Collins的中心词驱动句法分析模型提高了2.02个百分点.

基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型

在各类在线学习系统中,为了给学生提供优质的学习资源,一个基础性的任务是对大量未标注的试题进行知识点标注.已有标注方法通常基于人工专家标注或者采用传统机器学习方法.在实际应用中,这些方法普遍存在成本过高、标注精准度不足等局限.为此,本文提出了一种基于属性关系深度挖掘的试题知识点标注模型.首先,利用句法语义模型和结构语义模型分别从试题文本和试题图形中抽取试题的显性属性关系.然后,利用蒙特卡罗树搜索构建问题求解框架,挖掘试题的隐含属性关系.最后,结合学科知识图谱,将属性关系映射到知识图谱空间,生成试题知识点.实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行试题知识点标注,将对学生认知诊断、个性化试题推荐等具有一定的实际应用价值.

基于融合句法特征的翻译方法研究

机器翻译中的英语长句以其单词较多、句型结构复杂等特征成为影响机器翻译质量的主要因素。文中针对机器翻译中英语长句翻译质量差的问题,提出了基于融合句法特征的翻译方法。该方法结合基于语言模板的翻译方法与基于条件随机场的统计学翻译方法,通过句法维度与统计学维度对长句进行切分及处理,进而提升机器翻译质量。实验结果表明,英语语料集长句在经过文中提出的模型训练后,BLEU分值提升了约2.1%,NIST分值提升了约1.1%,证明了文中所提基于融合句法特征的翻译方法对英语长句翻译质量有所提升。

整合信息理论能解决意识难题吗?——基于模型转化的角度

物质的大脑是如何产生意识的,一直是心灵哲学的意识难题。朱利奥·托诺尼(Giulio Tononi)提出的整合信息理论,将脑神经科学实证研究和意识的现象学研究结合在一起,运用数学量化的方法,试图对意识是如何产生于物质大脑之问题给予一个完整的解释。整合信息理论经过三个版本的演化,从模型的角度来看,完成了从句法学模型向语义学模型的转向,认为意识的本质就是整合信息。整合信息理论为解决意识难题提供了一种新的思路。

依存句法分析方法综述

近年来,自然语言处理发展迅速,依存句法分析作为自然语言处理的重要组成部分,成了句法分析研究的热点问题。目前较为成熟的依存句法分析方法有4种:生成式句法分析模型、判别式句法分析模型、决策式句法分析模型和约束满足句法分析模型。文章详细介绍了4种句法分析模型的原理,并对模型算法进行了对比分析。

语言类别模型(LCM):理论、进展与现状

简要介绍了语言类别模型(LCM)的缘起,以及该模型的理论基础、理论扩展与应用。围绕语言类别模型(LCM)相关的实证研究,分析了该理论的优势和国外相关研究的发展现状与方向,同时总结了国内相关研究的成绩与不足,探讨未来语言类别模型(LCM)本土化研究的价值与可能的方向。