短语树到依存树的自动转换研究

不同标注体系的树库之间的相互转换是计算语言学研究的重要内容之一。本文在总结国内外几种树库标注体系及相互转换实践的基础上,结合清华汉语树库(TsinghuaChineseTreebank ,简称TCT)标注体系的特点,提出了一种将TCT从短语结构转换成依存结构(DependencyStructure)的算法。这种算法充分利用了TCT具有的功能、结构的双重标记,转换得到的依存树不仅包含了各个节点之间相互依存的层次关系,更包含了相互依存的两个节点的具体的依存关系类型。我们对转换的效果进行了抽样评估,准确率可以达到97 37%。

基于神经网络知识库的多神经网络集成方法

提出一种基于神经网络知识库的多神经网络集成应用体系,通过将复杂任务适当分解化简,用多个典型简单神经网络集成的方法来替代单个复杂神经网络来求解问题。该体系与非集成神经网络技术相比,不但提高神经网络训练速度,降低训练难度,而且实现神经网络学习经验知识的不断积累和再利用,提高神经网络方法在解决实际复杂问题中的实用性。给出的2个复杂非线性函数逼近实例结果表明,使用该体系及神经网络集成方法求解问题,不但效率高,而且显著提高神经网络系统的泛化能力,验证该方法的可行性。

分级语音识别研究

分级识别的策略在模式识别领域中提出相当长的时间了。尽管人类可以训练地使用这个策略进行识别 ,但对语音识别而言 ,缺少一个有效的系统化的方法来实现它。本文给出了我们最近在这方面做的一些研究工作 ,使用了子空间划分原理来实现一个分级识别器 ,并用树型结构来组织多个识别器。实验结果表明 ,该方法与传统方法相比 ,误识率降低 10 %。我们将在未来的研究工作中 ,测试全部汉语音节 。