發(fā)布時(shí)間：2020-03-12 16:04

【摘要】：自然語(yǔ)言處理是人工智能研究中非常重要的一部分,而人工智能的飛速發(fā)展也推動(dòng)了自然語(yǔ)言處理的研究熱潮。句法分析是自然語(yǔ)言處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,其基本任務(wù)就是確定句子的句法結(jié)構(gòu)。句法分析不僅能夠?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理的上層應(yīng)用提供服務(wù),也能為自然語(yǔ)言處理的底層處理提供幫助。目前,漢語(yǔ)英語(yǔ)的句法分析研究相對(duì)比較成熟,但針對(duì)越南語(yǔ)句法分析的研究很少。越南語(yǔ)句法分析和樹(shù)庫(kù)轉(zhuǎn)換方法研究的目的是構(gòu)建一定規(guī)模的越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)和依存樹(shù),同時(shí)增強(qiáng)越南語(yǔ)句法分析的準(zhǔn)確率和效率。本文將從越南語(yǔ)短語(yǔ)句法分析、越南語(yǔ)復(fù)雜長(zhǎng)句句法分析和越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)到依存樹(shù)的轉(zhuǎn)換三個(gè)方面進(jìn)行深入分析。(1)提出融合越南語(yǔ)語(yǔ)言特征與改進(jìn)PCFG的越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)庫(kù)構(gòu)建方法。目前對(duì)越南語(yǔ)句法分析的研究工作較少,還沒(méi)建立越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)庫(kù)。本文首先通過(guò)分析越南語(yǔ)的語(yǔ)言特征,制定出越南語(yǔ)的語(yǔ)言特征集;然后利用Inside-Outside算法從人工標(biāo)注的少量越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)獲取PCFG模型中的語(yǔ)法規(guī)則集;最后將語(yǔ)法特征集作為語(yǔ)法規(guī)則集的補(bǔ)充融入PCFG模型,用得到的新模型最終完成越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)庫(kù)的構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的新的PCFG模型針對(duì)越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)庫(kù)構(gòu)建的準(zhǔn)確率達(dá)到了 81.14%,相比傳統(tǒng)PCFG模型以及基于最大熵的樹(shù)庫(kù)構(gòu)建方法準(zhǔn)確率明顯提高了兩到三個(gè)百分點(diǎn)。(2)提出基于規(guī)則分層的越南語(yǔ)復(fù)雜長(zhǎng)句句法分析方法。目前已有的句法分析研究大都忽略了標(biāo)點(diǎn)符號(hào)這一重要的句法特征或者只進(jìn)行非常簡(jiǎn)單的處理,越南語(yǔ)的句法分析也是如此。首先根據(jù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的句法結(jié)構(gòu)特性,提出規(guī)則分層的概念;然后根據(jù)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)在句子中的特有特征和位置關(guān)系,給出了利用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)進(jìn)行規(guī)則分層的二次分析方法;最終,將標(biāo)點(diǎn)融入越南語(yǔ)復(fù)雜長(zhǎng)句句法分析中。本文所用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來(lái)自賓州樹(shù)庫(kù)中的越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)。對(duì)越南語(yǔ)復(fù)雜長(zhǎng)句句法分析進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),本文所提出的越南語(yǔ)復(fù)雜長(zhǎng)句句法分析準(zhǔn)確率和召回率提高了兩到三個(gè)百分點(diǎn),同時(shí)時(shí)間開(kāi)銷降低了近1/3。(3)越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)到依存樹(shù)的轉(zhuǎn)換研究。本文提出一種新的方法,嘗試結(jié)合越南語(yǔ)的語(yǔ)言特點(diǎn)和語(yǔ)法特征,利用中心子節(jié)點(diǎn)過(guò)濾表的思想與統(tǒng)計(jì)的方法將越南語(yǔ)的短語(yǔ)結(jié)構(gòu)樹(shù)轉(zhuǎn)換成依存結(jié)構(gòu)樹(shù)。首先依據(jù)中文依存關(guān)系標(biāo)注體系與越南語(yǔ)的語(yǔ)法規(guī)則,制定出依存關(guān)系列表;然后結(jié)合越南語(yǔ)的語(yǔ)言特點(diǎn),制定出了中心子節(jié)點(diǎn)過(guò)濾表,利用中心子節(jié)點(diǎn)過(guò)濾表的思想進(jìn)行初步轉(zhuǎn)化;最后使用依存關(guān)系標(biāo)注器來(lái)進(jìn)行依存關(guān)系標(biāo)注�；谵D(zhuǎn)換后得到的依存結(jié)構(gòu)樹(shù),利用MSTParser工具進(jìn)一步訓(xùn)練得到更多的越南語(yǔ)依存結(jié)構(gòu)樹(shù)。本文對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了抽樣評(píng)估,樹(shù)庫(kù)轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確率達(dá)到了 89.4%,較好地解決了越南語(yǔ)由短語(yǔ)樹(shù)到依存樹(shù)的轉(zhuǎn)換問(wèn)題。
【圖文】：

２．５實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析逡逑２．５．１實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)逡逑本文中所涉及的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括兩個(gè)方面：其中，１００００句越南語(yǔ)短逡逑語(yǔ)樹(shù)來(lái)自賓州樹(shù)庫(kù)，２５９８１條經(jīng)過(guò)詞性標(biāo)注處理的越南語(yǔ)句子來(lái)自實(shí)驗(yàn)室自己在逡逑網(wǎng)站上獲取的語(yǔ)料。１００００句的越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)有兩個(gè)用處：一是從中隨機(jī)抽�。福埃埃板义暇渥鳛橛�(xùn)練語(yǔ)料，，２０００句作為測(cè)試語(yǔ)料；二是利用１００００句短語(yǔ)樹(shù)統(tǒng)計(jì)出越南語(yǔ)逡逑語(yǔ)法規(guī)則集，并計(jì)算得到初始概率值。２５９８１條越南語(yǔ)句子主要來(lái)自中國(guó)國(guó)際廣逡逑１４逡逑

２．５實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析逡逑２．５．１實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)逡逑本文中所涉及的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括兩個(gè)方面：其中，１００００句越南語(yǔ)短逡逑語(yǔ)樹(shù)來(lái)自賓州樹(shù)庫(kù)，２５９８１條經(jīng)過(guò)詞性標(biāo)注處理的越南語(yǔ)句子來(lái)自實(shí)驗(yàn)室自己在逡逑網(wǎng)站上獲取的語(yǔ)料。１００００句的越南語(yǔ)短語(yǔ)樹(shù)有兩個(gè)用處：一是從中隨機(jī)抽�。福埃埃板义暇渥鳛橛�(xùn)練語(yǔ)料，２０００句作為測(cè)試語(yǔ)料；二是利用１００００句短語(yǔ)樹(shù)統(tǒng)計(jì)出越南語(yǔ)逡逑語(yǔ)法規(guī)則集，并計(jì)算得到初始概率值。２５９８１條越南語(yǔ)句子主要來(lái)自中國(guó)國(guó)際廣逡逑１４逡逑
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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3 李發(fā)杰;余正濤;郭劍毅;李英;周蘭江;;借助漢-越雙語(yǔ)詞對(duì)齊語(yǔ)料構(gòu)建越南語(yǔ)依存樹(shù)庫(kù)[J];中文信息學(xué)報(bào);2015年06期

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本文編號(hào)：2586575