浅谈FrameNet框架汉译时的译者术语意识

汉语框架网的建设需要参照FrameNet,因而FrameNet框架汉译是其中必要的一步。由于FrameNet框架会涉及众多"概念名称",所以在FrameNet框架汉译时,译者术语意识通过提供一定程度上的理论指导来加强控制汉语框架网的框架质量。

基于CFN的相似度计算在实例机器翻译中的应用

在信息检索,文本挖掘以及基于实例的机器翻译中,相似度计算都是一个关键问题。在实例机器翻译中,相似度计算一般是基于字符、词的匹配以及向量空间模型,但基于句子语义结构的相似度研究还不多见。借助了汉语框架语义网(Chinese FrameNet,简称CFN)的场景语义描述优势,提出了一种新的面向EBMT进行实例相似度计算的方法。该方法主要基于CFN从句子整体结构相似和各语义块内部相似两个角度来度量句子相似度,将这两部分的相似度结果进行凸组合作为待翻译句子与候选实例之间的相似度值。实验结果表明,与传统方法相比,所提出的这种方法是有效的。

一种基于CFN的特征选择及权重算法

利用TF和DF的组合进行特征选择,及利用TF-IDF算法计算权重,是文本分类中常用的算法。但当训练集较小时,此特征选择算法会将一些特征区分能力强的低频词过滤掉,并直接影响特征词的权重。本文提出一种基于汉语框架网络(以下简称CFN)的特征选择和计算权重的算法。实验表明:算法可使分类的准确率达到67.3%,较传统算法有很大提高。也说明了该算法能够满足小训练集环境下对文本分类准确率的要求。

基于FrameNet的汉语语义框架网络自动构造

语义知识库是自然语言处理的基础性工程,但现阶段语义知识库的构建,大部分工作基于人工。基于英语框架网络FrameNet,采用FrameNet的现有框架库作为汉语框架网络的框架库,通过FrameNet中现有标注英文例句训练一语义角色标注器,利用英汉双语平行语料,对英文语料进行语义角色标注并将其映射到中文句子上,从标注好的汉语句子中提取汉语词元和例句填充汉语框架,构建汉语词汇库和例句库,从而实现汉语语义框架网络的自动构造。

基于语义依存分析的CFN框架排歧

为大规模自动构建语料库,使计算机能够理解文本信息,提出框架自动识别,框架排歧作为框架识别的子任务,是亟待解决的。框架排歧即根据目标词的上下文信息,从现有的框架库中,自动为该目标词标注一个合适的框架。利用分类算法的思想,使用支持向量机(SVM)中的“一对一”方法建立多个分类器来解决多分类问题。通过向已有的词性与依存句法关系特征之上再加入语义依存分析关系特征来提升框架排歧的准确率。训练语料和测试语料为山西大学建立的汉语框架语义知识库(CFN)中的7个词元,1519条例句,采用5-fold交叉验证。实验取得的最好结果为80.67%,验证了语义依存分析对框架排歧的有效性。

A Comprehensive Overview of CFN From a Commonsense Perspective

Chinese FrameNet(CFN)is a scenario commonsense knowledge base(CKB)that plays an important role in research on Chinese language understanding.It is based on the theory of frame semantics and English FrameNet(FN).The CFN knowledge base contains a wealth of scenario commonsense knowledge,including frames,frame elements,and frame relations,as well as annotated instances with rich scenario-related labels on Chinese sentences and discourses.In this paper,we conduct a comprehensive overview of CFN from a commonsense perspective,covering topics such as scenario commonsense representation,CFN resources,and its applications.We also summarize recent breakthroughs and identify future research directions.First,we introduce the concept of scenario commonsense,including its definitions,examples,and representation methods,with a focus on the relationship between scenario commonsense and the frame concept in CFN.In addition,we provide a comprehensive overview of CFN resources and their applications,highlighting the newly proposed frame-based discourse representation and a human-machine collaboration framework for expanding the CFN corpus.Furthermore,we explore emerging topics such as expanding the CFN resource,improving the interpretability of machine reading comprehension,and using scenario CKBs for text generation.

汉语框架语义角色的自动标注

基于山西大学自主开发的汉语框架语义知识库(CFN),将语义角色标注问题通过IOB策略转化为词序列标注问题,采用条件随机场模型,研究了汉语框架语义角色的自动标注.模型以词为基本标注单元,选择词、词性、词相对于目标词的位置、目标词及其组合为特征.针对每个特征设定若干可选的窗口,组合构成模型的各种特征模板,基于统计学中的正交表,给出一种较优模板选择方法.全部实验在选出的25个框架的6692个例句的语料上进行.对每一个框架,分别按照其例句训练一个模型,同时进行语义角色的边界识别与分类,进行2-fold交叉验证.在给定句子中的目标词以及目标词所属的框架情况下,25个框架交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%和61.62%.

基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计

该文借助汉语框架网(Chinese Frame Net,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结合的方式为查询问句分类,然后提出基于CFN的问句分析策略,通过CFN语义分析得到问句中三元组:语义谓词、语义主体和语义客体,在问句分析的基础上从旅游本体知识库中对答案进行抽取并对答案处理,同时用本体编辑工具Protégé编码,实验证实方法是有效的。

汉语框架语义知识库及软件描述体系

汉语框架网络工程是以框架语义学为理论基础的基于语料库的计算词典编纂工程,用于语言学、计算语言学研究及自然语言处理研究。该工程的结果包括两部分:汉语框架语义知识库(即词典资源)和相关软件。其中,汉语框架网络知识库包括框架库、句子库和词元库三部分,相关软件主要包括汉语框架语义知识库管理系统和基于Web的展示系统。本文介绍了汉语框架语义知识库的语义描述体系以及软件描述体系。

基于框架语义分析的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的;在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.

汉语框架自动识别中的歧义消解

该文研究了汉语框架自动识别中的歧义消解问题,即对给定句子中的目标词,基于其上下文环境,从现有的框架库中,为该目标词自动标注一个合适的框架。该文将此任务看作分类问题,使用最大熵建模,选用词、词性、基本块、依存句法树上的若干特征,并使用开窗口技术和BOW策略,以目前汉语框架语义知识库中的88个词元的2 077条例句为训练、测试语料,进行了3-fold交叉验证实验,最好结果取得69.28%的精确率(Accuracy)。

基于汉语框架网的中文问题分类

问题分类是问答系统中重要的组成部分,问题分类结果的准确性直接影响到问答系统的质量。基于汉语框架网(Chinese FrameNet,CFN)提出了一种用于中文问题分类的新方法。该方法通过构建一系列汉语框架语义特征来表达每个问句的语义信息,进而使用最大熵模型进行中文问题的自动分类,与传统的问题分类技术相比,汉语框架语义信息的加入使得中文问题分类的精度得到了显著提高。实验结果进一步验证了该方法的有效性,大类和小类的分类精度分别达到了91.38%和83.20%。

基于词元语义特征的汉语框架排歧研究

框架排歧指的是在一个给定的句子中,判断句中目标词激起的语义场景与该目标词可能激起的哪个框架一致,则将该框架分配给当前的目标词。框架排歧最重要的一个步骤就是特征选择,目前常用的方法是人工特征选择方法,但是这种方法不能有效地利用每个目标词的语义特征,而且大量实验表明,不同的目标词取得最好的结果时所用的特征模板是不同的。因此,该文为每个目标词设置一个特征模板,并提出了特征模板的自动选择算法,首先从语料中抽取特征构成特征集,然后利用打分机制,把特征集中得分最高的特征逐个加入到特征模板中,直到相邻两次的得分不再增加。该文借助汉语框架网语义资源,利用最大熵模型建模,使用自动特征选择算法选出特征模板,并进行5-fold交叉验证,平均精确率可达到84.46%。

基于条件随机场的汉语框架语义角色自动标注

在给定目标词及其所属框架的条件下,汉语框架语义角色标注可以分为语义角色识别和角色分类两个步骤。该文将此任务通过IOB2标记策略形式化为词序列标注问题,以词为基本标注单元,采用条件随机场模型进行自动标注实验。先对语料使用清华大学的基本块自动分析器进行分析,提取出15个块层面的新特征,并将这些特征标记形式化到词序列上。以文献[20]已有的12个词层面特征以及15个块层面特征共同构成候选特征集,采用正交表方法来选择模型的最优特征模板。在与文献[20]相同的语料上,相同的3组2折交叉验证实验下,语义角色标注的总性能的F1-值比文献[20]的F1-值提高了近1%,且在显著水平0.05的t-检验下显著。实验结果表明:(1)基于词序列模型,新加入的15个块层面特征可以显著提高标注模型的性能,但这类特征主要对角色分类有显著作用,对角色识别作用不显著;(2)基于词序列的标注模型显著好于以基本块为标注单元以及以句法成分为标注单元的标注模型。

汉语核心框架语义分析

汉语核心框架语义分析是从框架语义角度,通过抽取句子的核心框架,获取汉语句子的核心语义骨架。该文将核心框架语义分析分为核心目标词识别、框架选择和框架元素标注三个子任务,基于各个子任务的不同特点,采取最大熵模型分别对核心目标词识别与框架选择任务进行建模;采用序列标注模型条件随机场对框架元素标注任务进行建模。实验在汉语框架网资源的10 831条测试语料中显示,核心目标词识别和框架元素标注F值分别达到99.51%和59.01%,框架选择准确率达到84.73%。

汉语篇章中零形式的识别与消解

传统的语义角色标注只能为句中显式表达的句法论元分配语义角色,但是忽略了一些隐式的语义成分,即零形式。该文基于汉语框架语义研究了零形式的识别及消解。在识别阶段,首先使用规则方法进行零形式检测,然后运用筛选过滤的策略去除部分错误识别的零形式;在消解阶段,将篇章中显式表达的框架元素填充项作为零形式的候选先行语,提出结合框架元素语义类型与框架关系的消解方法。在构建的164篇中文语料上进行实验,与其他方法相比,该方法能获得更好的结果。

中文阅读理解语料库构建技术研究

阅读理解问答系统指的是能够自动分析一个自然语言文章,并且根据文中的信息为每个问题生成一个答案的系统,具有很高的研究价值。然而,缺乏中文阅读理解语料库已经成为制约汉语阅读理解问答系统发展的主要障碍。本文对于中文阅读理解语料库的构建过程进行了详细的介绍,包括语料选材、编写问句,标注答案句、语料加工和评测机制,尤其是基于汉语框架语义知识库对语料进行了框架元素、短语类型和句法功能三个层面标注的深加工技术。

基于汉语框架语义的共指消解研究

基于框架语义的推理是实现语篇理解、问答系统等任务中语义理解的一种有效手段,框架语义推理通过构建汉语篇章句子框架之间的联系寻找推理路径,但框架元素内部的表述共指阻碍了框架之间联系的建立。针对该问题,提出一种基于框架特征的共指消解方法,该方法通过融合汉语框架语义信息并采用多种分类算法实现共指消解。框架语义篇章语料集上的实验结果表明,将汉语框架特征应用于分类器上能够较好地提升共指消解结果,且支持向量机的分类效果优于朴素贝叶斯、决策树等分类算法。

汉语框架语义网构建及其应用技术研究

汉语框架语义网(Chinese FrameNet,CFN)是一个以Fillmore的框架语义学为理论基础、以英文FrameNet为参照、以汉语语料事实为依据的供计算机使用的汉语词汇语义数据库。该文首先介绍了汉语框架语义网的构建基础——框架语义学以及英语的框架语义网工程,然后具体分析了汉语框架语义网的构建技术,并对基于汉语框架网的语义角色自动标注研究进行了介绍,25个框架的交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%,61.62%;最后,介绍了几个基于汉语框架语义网的研究课题的进展情况。

基于中文框架网络的浅层语义分析模型

在中文框架网络的基础上建立中文浅层语义分析模型。模型利用统计的方法,经过句子分解、识别框架元素界限、确定框架元素类型三个阶段。通过对模型进行实例数据分析,表明基于中文框架网络的浅层语义分析模型是可行的。