自然語言處理的研究歷程是從基于規(guī)則的研究過渡到基于統(tǒng)計的研究,在這期間,該研究領域已取得了很多輝煌的成就。然而,不管是基于何種方法,最終的目的都是實現人與機器之間的自由溝通,即所謂的語義理解。設想人類學習和理解語言的過程,總是處在相應的環(huán)境中去完成的,基于此,在20世紀70年代,語言學家Fillmore提出了框架語義學的概念,框架,即是為了理解語言中詞語的含義應具備的概念結構,不同的框架具有不同的概念結構。框架語義學的提出使得理解句子的語義可以在一定的環(huán)境下進行,從而在一定程度上避免了自然語言中出現的歧義問題,提高計算機理解語義的準確性。但即使有了框架,仍舊還是存在歧義問題,如:隆重的節(jié)日即將到來之際,我<tgt想>向中國朋友致以新春祝福;“想”作為此句的目標詞,可以激起有“觀點”,“思考”,“渴望”三個框架,處在不同框架下句子的含義完全不同,所以此時就需要對框架進行消歧�？蚣芟�,即根據目標詞的上下文信息,從現有的框架庫中,自動為該目標詞標注一個合適的框架。當前對于框架消歧的研究,可以將其看作分類問題來解決。通過用自然語言處理工具分析句子,并人工提取分析后得到的特征,然后... 

【文章來源】：太原理工大學山西省 211工程院校

【文章頁數】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 本文研究內容
    1.4 本文的組織結構
第二章 框架語義學與框架語義知識庫
    2.1 框架語義學
    2.2 FRAMENET
    2.3 漢語框架語義知識庫
    2.4 漢語框架語義知識庫語義標注
    2.5 本章總結
第三章 基于神經網絡構建的框架消歧模型
    3.1 神經網絡框架消歧模型結構
        3.1.1 隱藏層激活函數
        3.1.2 輸出層激活函數
    3.2 交叉熵損失函數
    3.3 神經網絡參數的獲取
    3.4 神經網絡構建框架消歧模型
    3.5 本章總結
第四章 基于支持向量機構建的框架消歧模型
    4.1 支持向量機模型簡介
    4.2 核函數
        4.2.1 高斯核函數(Gaussian Kernel function)
        4.2.2 多項式核函數(Polynomial Kernal function)
        4.2.3 Sigmoid核函數
    4.3 解決支持向量機中框架排歧多分類問題的方法
    4.4 支持向量機構建框架消歧模型
    4.5 本章總結
第五章 實驗結果與分析
    5.1 特征提取
    5.2 實驗環(huán)境及工具
    5.3 評價指標
    5.4 基于神經網絡模型搭建的框架消歧模型實驗結果
        5.4.1 采用詞性和依存句法關系
        5.4.2 采用詞性和依存句法關系和語義分析關系
    5.5 基于SVM模型搭建的框架消歧模型實驗結果
        5.5.1 采用詞性和句法依存關系
        5.5.2 采用詞性和句法依存關系和語義依存分析關系
    5.6 神經網絡與支持向量機消歧模型結果比較
    5.7 本章總結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 未來展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于漢語框架語義關系的零形式識別與消解[J]. 李茹,郭倩.  山西大學學報(自然科學版). 2018(04)
[2]基于詞分布式表征的漢語框架排歧模型[J]. 張力文,王瑞波,李茹,張晟.  中文信息學報. 2017(06)
[3]基于卷積神經網絡和關鍵詞策略的實體關系抽取方法[J]. 王林玉,王莉,鄭婷一.  模式識別與人工智能. 2017(05)
[4]基于事件卷積特征的新聞文本分類[J]. 夏從零,錢濤,姬東鴻.  計算機應用研究. 2017(04)
[5]圖像理解中的卷積神經網絡[J]. 常亮,鄧小明,周明全,武仲科,袁野,楊碩,王宏安.  自動化學報. 2016(09)
[6]基于漢語篇章框架語義分析的閱讀理解問答研究[J]. 王智強,李茹,梁吉業(yè),張旭華,武娟,蘇娜.  計算機學報. 2016(04)
[7]基于詞分布表征的漢語框架排歧研究[J]. 黨帥兵,李國臣,王瑞波,李濟洪.  中北大學學報(自然科學版). 2015(03)
[8]漢語核心框架語義分析[J]. 石佼,李茹,王智強.  中文信息學報. 2014(06)
[9]基于條件隨機場的漢語框架語義角色自動標注[J]. 宋毅君,王瑞波,李濟洪,李國臣.  中文信息學報. 2014(03)
[10]基于詞元語義特征的漢語框架排歧研究[J]. 李國臣,張立凡,李茹,劉海靜,石佼.  中文信息學報. 2013(04)

博士論文
[1]漢語句子框架語義結構分析技術研究[D]. 李茹.山西大學 2012

碩士論文
[1]基于神經網絡和決策樹的文本分類及其應用研究[D]. 雷飛.電子科技大學 2018
[2]基于SVM的郵件內容分類方法研究[D]. 蘇海.大連理工大學 2013
[3]SVM多分類關鍵技術研究及其在車牌字符識別中的應用[D]. 郭萍萍.大連海事大學 2012
[4]漢語框架自動識別中的歧義消解[D]. 高亞慧.山西大學 2011
[5]漢語框架排歧技術研究[D]. 劉海靜.山西大學 2011
[6]基于支持向量機的漢語框架語義角色自動標注[D]. 楊杏麗.山西大學 2010
[7]基于最大熵模型的漢語框架語義角色自動標注[D]. 王蔚林.山西大學 2010
[8]基于條件隨機場模型的漢語框架語義角色自動標注研究[D]. 王瑞波.山西大學 2009
[9]基于條件隨機場的句法語義自動標注探索[D]. 陳雪艷.山西大學 2009



本文編號：3568843