基于概念预测和关系预测的AMR解析与对齐方法

抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)是一种深层次的句子级语义表示形式,其将句子中的语义信息抽象为由概念结点与关系组成的有向无环图,相比其他较为浅层的语义表示形式如语义角色标注、语义依存分析等,AMR因其出色的深层次语义信息捕捉能力,被广泛运用在例如信息抽取、智能问答、对话系统等多种下游任务中。AMR解析过程将自然语言转换成AMR图。虽然AMR图中的大部分概念结点和关系与句子中的词语具有较为明显的对齐关系,但原始的英文AMR语料中并没有给出具体的对齐信息。为了克服对齐信息不足给AMR解析以及AMR在下游任务上的应用造成的阻碍,Li等人[14]提出并标注了具有概念和关系对齐的中文AMR语料库。然而,现有的AMR解析方法并不能很好地在AMR解析的过程中利用和生成对齐信息。因此,该文首次提出了一种可以利用并且生成对齐信息的AMR解析方法,包括了概念预测和关系预测两个阶段。该文提出的方法具有高度的灵活性和可扩展性,实验结果表明,该方法在公开数据集CAMR 2.0和CAMRP 2022盲测集分别取得了77.6(+10.6)和70.7(+8.5)的Align Smatch分数,超过了过去基于序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型的方法。该文同时对AMR解析的性能和细粒度指标进行详细的分析,并对存在的改进方向进行了展望。该文的代码和模型参数已经开源到https://github.com/pkunlp-icler/Two-Stage-CAMRP,供复现与参考。

抽象语义表示解析方法研究综述

句子级语义分析是自然语言处理(NLP)的核心任务,面临复杂语义的表示问题。抽象语义表示(AMR)突破浅层局限,实现了领域无关的整句通用语义表示,具备准确表征句子完整语义的能力。因为AMR解析效果会影响下游NLP任务的表现,所以解析方法成为近年的国内外研究热点。由于时效性因素,既有AMR综述未涉及新涌现的解析方法,亟需深度聚焦其前沿文献。该文首先采用CiteSpace工具分析了AMR的总体研究情况。相比英文AMR解析研究,中文AMR解析研究成果数量相对较少,尚有较大的发展空间。进而分析了AMR语料库发展和AMR解析面临的概念和概念关系识别、对齐以及融入结构信息等问题。根据不同的解析策略将解析方法分为4类,以问题为驱动,剖析了各类AMR解析方法的演进。最后,选择21个英文AMR解析器、7个中文AMR解析器,比较分析Smatch等各项实验指标。归纳实验结果发现,现有模型在学习复杂多语义关系方面亟待加强。该文通过理论和实证分析为研究者提供AMR解析方法的发展脉络和研究思路。

第二届中文抽象语义表示解析评测

抽象语义表示是近年来国内外句子语义解析领域的研究热点,国际上已举办了CoNLL2019和CoNLL2020两届跨语言的评测。中文抽象语义表示评测是CoNLL2020的五大任务之一,取得了接近英语的解析效果,但是评测数据和评测指标仍有较大改进空间。为了推动中文抽象语义解析研究,该文在第二十一届中国计算语言学大会技术评测任务研讨会上组织了第二届评测,以新设计的Align-smatch指标为排名标准,采用改进的语义标注方案和标注语料库来进行评测。在基础测试集上,封闭模式的最高F1值为80.00%;盲测集上的表现则相比基础测试集下降了7个百分点左右。本次评测的最佳结果在MRP指标下比上届提高了2.66个百分点。统计发现,整体性能提升主要来源于概念之间的语义关系预测准确率的提高,而语义关系的对齐还有待提升。

马克思的“抽象劳动”概念及其意蕴探析

长期以来,抽象是在认识论意义上被理解的,但是马克思通过对“抽象劳动”的论述,将抽象奠基为社会哲学视域中的重大问题。马克思遵循着抽象思维和从后思索的路径,发现了商品中所蕴含的抽象劳动。马克思认为,抽象劳动概念有着非常具体的社会历史内涵,不能等同于生理学意义上的劳动,但是当现代社会的抽象劳动抽象掉了人的感性生命,从而使工人劳动变成一种单纯的生理学意义上的劳动时,这里的抽象劳动就会展现出丰富的抽象意蕴。它包含两个方面,一个是作为劳动交换之共同尺度的抽象劳动,另一个是压抑人的感性生命的抽象劳动。马克思关于上述问题的论述,为现代社会哲学奠定了最基本的论题。

汉语V+V序列关系识别研究

“V+V”是现代汉语中的常见结构,能够形成兼语、连动等多种完全不同的句法结构,给句法和语义解析造成困难。针对“V+V”形成的句法结构类型和序列关系识别问题,设计并制定了一套语料库标注规范,以解决语料库中存在的“V+V”结构的嵌套标注问题,并据此构建起一个包含5 381个兼语句子、7 987个连动句子,以及1 212个兼语连动嵌套句子的“V+V”语料库。提出一个基于BiLSTM-CRF和多头注意力机制的模型,能够同时识别结构中的多个动词和名词的句法、语义角色。相比于以往只研究单项识别兼语或者连动结构,该模型不仅可以同时识别兼语结构、连动结构,还可以解决兼语连动嵌套结构的识别问题。实验结果表明:该方法能够很好地解决“V+V”序列关系的识别问题,在测试集语料上达到92.12%的F1值。

抽象语义和全局交互的对话关系抽取方法

为解决对话关系抽取任务中实体间关联语义信息稀疏、获取核心语义和触发线索困难等问题,提出一种新型的对话关系抽取模型。在对话文本中融入抽象语义表示来增强对话的核心语义,以解决在对话关系提取过程中出现的语义缺失和逻辑纠缠问题;引入全局对话交互机制,通过对关键线索的捕捉来改善对话中有效信息稀疏的问题;通过增加明确的结构信息来进一步丰富实体间的关系特征,使模型能够更好地理解对话文本。实验结果表明:相较于基线模型BERTs,文中提出的模型在数据集DialogRE上的F 1和F 1C分别提升了5.5%和6.2%;相比于序列模型CNN、LSTM和BiLSTM,在对话关系抽取中准确率提高9%以上,效果显著。文中模型在复杂对话场景中的泛化能力更好,鲁棒性更强。

基于图卷积神经网络和RoBERTa的物流订单分类

订单信息贯穿于物流供应链的所有环节,高效的订单处理是保障物流服务质量和运营效率的关键。面对日益增长的差异化客户物流订单,人工对订单分类费时、低效,难以满足现代物流要求的效率标准。为了提升物流订单分类的性能,该文提出了一种基于图卷积神经网络(graph convolution network,GCN)和RoBERTa预训练语言模型的订单分类方法。首先,基于物流订单文本的抽象语义表示(abstract meaning representation,AMR)结果和关键词构建全局AMR图,并使用图卷积神经网络对全局AMR图进行特征提取,获取订单文本的全局AMR图表示向量;其次,基于AMR算法构建物流订单文本分句的局部AMR图集合,然后使用堆叠GCN处理图集合得到订单文本局部AMR图表示向量;再次,使用RoBERTa模型处理物流订单文本,得到文本语义表示向量;最后,融合三种类型的文本表示向量完成物流订单分类。实验结果表明:该方法在多项评价指标上优于其他基线方法。消融实验结果也验证了该分类方法各模块的有效性。

视觉感官动词“看”的认知语义分析

“看”是视觉感官动词中最常使用、意义最为丰富的词。本研究从“认知语义”这一视角,旨在对视觉感官动词“看”进行系统分析。“看”的基本义是“视觉感知”,并且与视觉的选择性相联系。“看”有诸多引申义且与认知活动相关联,我们将不同的引申义划分到“行为域”“社交域”“心理域”中,会呈现“行为域内的守域使用”“从行为域到社交域”“从行为域、社交域到心理域”的“链条型”引申机制。这体现出了“由具体到抽象”的“抽象化”引申特征。“看”的这一引申机制以感觉知觉为基础,受到认知隐喻的影响,还受到主观化的影响。

试论甲曹杰对《释量论》皈敬颂的阐释

“敬礼于具足,除灭分别网,甚深广大身,遍放普贤光”,为《释量论》之皈敬颂。学界针对这一偈颂有着多种解读和阐释,总体上可分为释迦慧和大婆罗门两类。甲曹杰在《释量论疏•能显解脱道真实性》中从皈敬颂的意义、摄义和句义等三个方面进行了系统的阐释,但格鲁派三大学派的各创始人对甲曹杰的这段阐释有着截然不同的解读:第一世嘉木样协巴•阿旺宗主认为甲曹杰是依据大婆罗门之说而作;色拉杰尊巴•确吉坚赞却认为甲曹杰之阐释独树一帜,并对其进行了单独的分门别类;班钦•索朗扎巴认为所有阐释都可融会贯通。采用语文学的方法,对《释量论疏•能显解脱道真实性》中的相关内容进行解读,认为甲曹杰在对此皈敬颂的阐释上不但融合了释迦慧和大婆罗门的观点,还融合了青藏高原本土诠释学家的阐释。比如在阐释“自利证圆满”如何体现在偈颂中时不仅像释迦慧和大婆罗门一样提出“甚深身是为报身,广大身是为化身”之说,还融合了仁达瓦•循努洛珠所主张的“如所有智是甚深身”和“尽所有智是广大身”之说。除此之外,他还首次系统提出了此颂是《释量论》的“科判安立”的观点。认为法称论师提出此皈敬颂不只有为造此论而清除遮蔽自身的阶段性障碍的目标,也有为了获得圆满觉悟而利益众生这一终极目标,可以说是首次实现了把宗喀巴对因明学的特殊见解系统地用于对《释量论》阐释的实践当中。

基于迁移学习与细粒度文本特征的未见关系链接研究

[研究目的]在知识海量增长的时代,知识图谱问答面临信息需求与知识图谱加速更新的现实情境,亟需探索关系链接模型在关系类型频繁更新时仍能保持链接效果的方法,实现未见关系类别与用户提问的精准语义匹配。[研究方法]针对模型泛化性不足与灾难性遗忘问题,引入Adapter-Bert迁移学习框架;针对模型对辨别性语义部分的捕获能力不足问题,引入实体特征与问题变换,并将稠密向量与问句抽象意义形式化表示两种不同的语义表示方式进行融合。[研究结论]结果表明,方法在未见关系链接任务上的准确率达到98.80%,相较bert基线模型有显著提高,提升了未见关系链接的效果。

自然语言句子抽象语义表示AMR研究综述

句子的语义处理是自然语言处理的重要难题与挑战。抽象语义表示(Abstract meaning representation,AMR)是近几年国际上新兴的句子级语义表示方法,突破了传统的句法树结构的限制,将一个句子语义抽象为一个单根有向无环图,很好地解决了论元共享问题,成为语言资源建设和句子语义解析的研究热点。本文从AMR概念与规范、解析算法和应用等方面对AMR相关研究进行系统的梳理,特别对AMR的各种解析算法进行了比较深入的分析和比较,指出了现有算法存在的问题和不足,同时介绍了中文AMR的开发进展,最后展望了AMR未来的研究方向。

基于中文AMR语料库的非投影结构研究

非投影结构是指依存树上的词语节点与原句中的词语序列出现错位的现象,对于句法分析器的影响较大,在语言理论上也有较大研究价值。在世界多种语言的依存树或图库上,都发现了含有非投影结构的句子,并对比展开了相关研究。而汉语的非投影结构尚未得到重视,语料库构建过程中也因遵循了投影性原则而缺乏对非投影结构的标注。该文基于概念对齐版的中文AMR语料库,在10 149句语料上统计出带有非投影结构的句子比例为31.62%,其三种主要类型为模态词提升、话题化和成分分离,并提出了相应的自动分析方案,以提高中文AMR自动分析效果。

基于整数线性规划重构抽象语义图结构的语义摘要算法

针对利用抽象语义(AMR)图来预测摘要子图存在的语义结构不完整问题,该文提出一种基于整数线性规划(ILP)重构AMR图结构的语义摘要算法。首先将数据预处理生成一个AMR总图;然后基于统计特征从AMR总图中抽取出摘要子图重要节点信息;最后利用ILP的方法来对摘要子图中节点关系进行重构,利用完整的摘要子图恢复生成语义摘要。实验结果表明,相比其他语义摘要方法,所提方法的ROUGE值和Smatch值都有显著提高,最多分别提高了9%和14%,该方法有利于提高语义摘要的质量。

面向中文抽象语义表示的复句研究综述

抽象语义表示(AMR)是一种新型的句子语义表示方式.中文AMR在英文AMR的基础上,针对汉语特点,增加了复句逻辑语义关系的表示.中文AMR以句子为基本标注单位,以层次结构树形式表示各分句间的逻辑关系.由于允许论元共享,因此在树结构基础上形成图结构,从而对复句的语义表示更加完整全面.为了进一步研究中文AMR,对目前复句关系研究现状、复句及篇章关系资源的建设进行了综述,指出目前研究存在的问题,并提出将来工作研究的方向.

基于神经网络的连动句识别

连动句是具备连动结构的句子,是汉语中一种特殊的句法结构,在现代汉语中十分常见且使用频繁。连动句语法结构和语义关系都很复杂,在识别中存在许多问题,对此该文针对连动句的识别问题进行了研究,提出了一种基于神经网络的连动句识别方法。该方法分两步:第一步,运用简单的规则对语料进行预处理;第二步,利用文本分类的思想,使用BERT编码,利用多层CNN与BiLSTM模型联合提取特征进行分类,进而完成连动句识别任务。在人工标注的语料上进行实验,实验结果达到92.71%的准确率,F_(1)值为87.41%。

英语母语者习得抽象义“在X下”的实证研究

本文以表抽象义的介词性框式结构"在X下"为对象,通过实验研究考察其语义类型和汉语水平两个因素对中、高级英语母语者习得表抽象义"在X下"的影响。研究结果表明:从整体上看,表示情况状态义的"在X下"的习得难于表示条件义的"在X下";高级水平英语母语者的掌握情况好于中级水平英语母语者。此外,本文结合语言迁移理论,从英汉对比、语言标记、语言距离、频度和汉语的欧化现象等方面对影响英语母语者习得表抽象义"在X下"的原因进行分析,并提出了针对英语母语者的教学建议。

从历史角度讲大学数学

将数学史与数学教学有机结合起来的新的教学方法有助于学生更加深刻地理解和掌握大学数学的基本理论与方法．在大学数学教学中运用数学史的教学方法的特点和具体做法有：用重要的问题组织教学和给出学习的动机，而不是作为点缀；历史方法所涉及的历史只能是粗线条的简化的历史；用具体简单的素材引出新内容，用数学的应用揭示理论的内涵．历史方法的局限与应注意的问题有；防止空泛谈论历史，应加强与相关课程的联系，不能忽视基本知识点的教学．

“少不了”与“免不了”的功能表达与历时演化

近义构式"少不了"与"免不了"在功能表达及情态特征上具有不同特征,这需要从事件的模态性、语用的偏向性、时体的实现性等方面进行研究。从意义的虚化过程来看,"少不了"由表客观状态发展到表主观评注,"免不了"由表客观强调发展到表主观评注,都是副词情态化和主观化不断增强的具体体现。

融合概念对齐信息的中文AMR语料库的构建

作为一种新的句子语义表示方法,抽象语义表示(AMR)将一个句子抽象为单根有向无环图,目前已经建立了较大规模的英文语料库。然而,句子中的词语和AMR图的概念对齐信息缺失,使得自动分析效果和语料标注质量受到影响,同时中文尚无较大规模的AMR语料库。该文介绍了中文AMR语料库的构建工作,针对汉语特点调整了AMR的标注体系,增加对复句关系的标注,提出了融合概念对齐的一体化标注方案,解决了中英文输入法频繁切换的问题,增加了错别字纠正和未标注词高亮功能,提高了标注效率。然后,从CTB中选取了6 923句进行人工标注,形成中文AMR语料库,统计得到图和环的比例分别为48%和1%,以及利用对齐信息才能获取的非投影句的比例32%,为中文AMR的理论和自动分析研究奠定基础。

视觉符号的抽象程度与意义表达

符号学作为一种新的方法论正逐步进入其他学科领域。同时,有价值的符号学讨论也已不局限于最初所确立的符号学领域中。对于视觉传达这一学科来讲,研究符号与其指代物之间的关系,以及视觉符号本身的抽象程度对信息传达、意义表述的影响,是一个非常有意义的课题。这不仅可以提高信息传达的效率和准确性,同时也丰富了视觉传达设计的语言,更为满足现代人的审美要求提供帮助。