哈薩克語(yǔ)句法分析的研究隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用也取得了較大的進(jìn)展,從過(guò)去使用大量的語(yǔ)言語(yǔ)法規(guī)則進(jìn)行句法分析以及使用大規(guī)模語(yǔ)料訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)模型的句法分析方法逐漸將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融入其中,并對(duì)句法分析的效果有了進(jìn)一步的提升。短語(yǔ)句法分析技術(shù)主要分為兩大類:基于轉(zhuǎn)移的句法分析與基于線圖的句法分析。本文進(jìn)行哈薩克語(yǔ)句法分析研究中在以上兩種方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了句法分析。本文在基于轉(zhuǎn)移的方法上將句子跨度作為基本單位進(jìn)行處理,在移進(jìn)-歸約的操作上主要分為兩種:結(jié)構(gòu)動(dòng)作與短語(yǔ)標(biāo)記動(dòng)作。其中結(jié)構(gòu)動(dòng)作主要是對(duì)句子跨度的分支點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ),短語(yǔ)標(biāo)記動(dòng)作主要是對(duì)句子跨度進(jìn)行相應(yīng)的短語(yǔ)標(biāo)記。在此基礎(chǔ)上使用Bi LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取句子跨度特征,使用多層感知機(jī)進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練,在句法樹(shù)解碼方法上對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、貪心算法以及柱搜索算法進(jìn)行了比較。根據(jù)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析得到以下結(jié)論:1)使用Bi LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取句子跨度特征時(shí)兩層的Bi LSTM比一層的Bi LSTM更能將句子跨度在句子上下文中的特征信息獲取到。2)在解碼算法的選擇上使用貪心算法時(shí),解碼速度較快,但準(zhǔn)確率不高,使用柱搜索算法解碼時(shí),句法分析準(zhǔn)確率較高。3)在柱搜索算... 

【文章來(lái)源】：新疆大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：47 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

短語(yǔ)“thegooddesk”樹(shù)形結(jié)構(gòu)集線圖表示線圖方法其優(yōu)點(diǎn)主要有：

LSTM結(jié)構(gòu)

1( [ , ] )t f t t ff W h x b （2-4）門(mén)to 以及新單元狀態(tài)tC 的更新如下：t t t 1t tC f C i C （2-5）1( [ , ] )t o t t oo W h x b （2-6）tanh( )t t th o C（2-7）般使用 sigmoid 函數(shù)輸出一個(gè) 0~1 之間的數(shù)字，描述每個(gè)成分 , , ,i C f oW W W W 為參數(shù)矩陣， , , ,i C f ob b b b 為偏置向量。TM(bi-directional LSTM)是雙向 LSTM，由一個(gè)前向 LSTM 神 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，利用前向 LSTM 得到的向量與后向 L行拼接得到詞在整個(gè)句子中的上下文中位置。其對(duì)一個(gè)句子的 所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[7]基于圖和轉(zhuǎn)移算法相結(jié)合的中文依存關(guān)系解析[D]. 劉春紅.大連理工大學(xué) 2009
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[9]基于依存語(yǔ)法的漢語(yǔ)句法分析研究[D]. 高玲玲.中國(guó)海洋大學(xué) 2009
[10]基于概率上下文無(wú)關(guān)文法的漢語(yǔ)句法分析方法研究[D]. 胡芊.北京郵電大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3269414