本文關鍵詞： 篇章話題結構 主位-述位理論 主位推進 話題鏈 語料庫構建　出處：《計算機研究與發(fā)展》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：篇章話題結構分析是自然語言理解的前沿基礎,而大規(guī)模高質量的適用于漢語篇章分析的語料資源缺乏,嚴重制約了相關篇章話題計算模型的研究.針對上述問題,首先研究了漢語篇章話題結構的理論表示體系.分析了主述位理論、英語修辭結構理論和賓州篇章樹庫體系的優(yōu)勢,結合漢語復句句群理論以及漢語自身特點,提出了一種基于主述位理論的漢語篇章微觀話題結構表示方式,并借助微觀話題鏈構建了漢語篇章話題結構表示體系.隨后,在此基礎上,采用自頂向下、后向搜索的標注策略和人機結合的語料庫標注方式,構建了基于篇章微觀話題表示體系的漢語篇章話題結構語料庫(Chinese discourse topic corpus,CDTC).CDTC共包含500個文檔,對其進行了詳細統計分析并展示了語料庫的標注情況.與賓州篇章樹庫體系、廣義話題結構理論的對比表明,所提篇章微觀話題結構表示體系在理論上具有一定的優(yōu)越性,并且符合漢語特點;一致性檢驗表明CDTC能夠充分體現漢語篇章話題分析問題本身的難度,并能夠為相關研究提供語料資源支持.
[Abstract]:Discourse topic structure analysis is the front line of natural language understanding. However, the lack of large scale and high quality corpus resources for Chinese text analysis seriously restricts the research of relevant discourse topic computing models. Firstly, this paper studies the theoretical representation system of Chinese discourse topic structure, analyzes the advantages of subject and rheme theory, English rhetoric structure theory and Pennsylvania text tree library system, and combines the theory of sentence group of Chinese complex sentences and the characteristics of Chinese itself. In this paper, we propose a topic structure representation method of Chinese text based on thematic and rheme theory, and construct a Chinese discourse topic structure representation system with the help of micro topic chain. Then, on this basis, we adopt the top-down approach. The tagging strategy of backward search and the corpora tagging method of human-computer combination are used to construct a corpus of Chinese discourse topic Corpus CDTCf.CDTC containing 500 documents, which is based on the text micro-topic representation system. Compared with the Pennsylvania text tree system and the generalized topic structure theory, the proposed text micro-topic structure representation system has some advantages in theory. The consistency test shows that CDTC can fully reflect the difficulty of the topic analysis of Chinese text, and can provide corpus-based support for related research.
【作者單位】： 蘇州大學計算機科學與技術學院;蘇州科技大學計算機科學與工程系;蘇州市虛擬現實智能交互及應用技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61331011,61673290,61472264)~~
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

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本文編號：1516401