哈薩克語的信息處理目前已經完成了基本短語自動識別、固定短語抽取和詞性標注。本文對哈薩克語進行短語結構的句法分析研究,主要采用了基于移進-歸約的句法分析方法,使用感知器算法和柱搜索算法在句法分析過程中進行訓練與解碼,并通過加入神經網絡為解碼過程添加輔助特征,幫助更高效地解析出哈薩克語句法結構。本文的主要研究工作如下:1.在哈薩克語句法分析過程中,以基于移進-歸約的句法分析方法為整體框架,通過每一步的移進-歸約動作,最終得出哈薩克語短語結構的句法樹。2.在哈薩克語句法分析訓練階段,采用感知器算法對標準的哈薩克語句法結構的句子進行訓練,傳統(tǒng)的句法分析主要依賴語言的規(guī)則庫,而感知器算法訓練是一個不斷調整參數(shù)不斷學習哈薩克語句子特征的過程。它初始化參數(shù)向量全為零,并通過對訓練樣本進行解碼來更新參數(shù)。3.在哈薩克語句法分析解碼階段,采用柱搜索算法進行解碼,在解析句子過程中,通過放棄一些權重比較小的小概率節(jié)點,來控制搜索空間的大小,以獲得概率較大的句法樹。既控制了解碼過程中所占用的搜索空間,又通過統(tǒng)計的方法獲得最合適的句法樹。4.在解碼過程中通過神經網絡添加輔助特征,在解析句子過程中,本文構建了一個雙向LSTM模型,利用它提取句子中每個單詞之間組成結構的信息,以預測每個單詞在句法樹中的句法組成部分,然后將結果作為輔助特征傳遞給句法分析過程,幫助生成哈薩克語句法樹。經實驗證明,使用基于移進-歸約的句法分析方法可以解析出哈薩克語句法結構,對于句法分析過程中使用神經網絡提取一些輔助特征來輔助解碼后,在解析速度和準確性上都有所提高。
【學位單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.1
【部分圖文】：

單層感知器原理圖
【參考文獻】

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本文編號：2842062