漢語復(fù)句的關(guān)系識別是對分句間語義關(guān)系的甄別,是復(fù)句語義分析的關(guān)鍵,旨在從文本中識別句間的關(guān)系類型。對于復(fù)句關(guān)系類型識別的研究有助于推動機器翻譯、智能問答、自動生成文摘等領(lǐng)域的發(fā)展,進而提高其整體性能。由于漢語復(fù)句中非充盈態(tài)有標復(fù)句的關(guān)系標記不能夠顯性的表明復(fù)句所含的關(guān)系類型,所以,給此類復(fù)句的語義關(guān)系識別任務(wù)造成了困難。而本文將展開對非充盈態(tài)復(fù)句關(guān)系類別識別的研究�，F(xiàn)有的較為主流的復(fù)句關(guān)系識別方法主要有兩種,一種是基于語言學(xué)規(guī)則的,該方法主要是由語言學(xué)家針對大量的語料文本歸納總結(jié)的約束條件,并且建立的相應(yīng)規(guī)則庫。而另一種則是利用統(tǒng)計學(xué)方法,在大規(guī)模語料庫中提取出復(fù)句的詞面、字面上的特征,從而構(gòu)建基于語料文本的特征工程。然而,這些方法所得到的特征集泛化性能較差,以至于識別的正確率不高。另外,特征的工程量較大,需耗費大量的人工和時間。為了能夠深度地挖掘復(fù)句的特征集和復(fù)句蘊含的語義信息特征以及捕獲到復(fù)句內(nèi)分句間相互作用的語義關(guān)聯(lián)信息,本文首次將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到漢語復(fù)句語義關(guān)系處理中,并引入詞嵌入模型對復(fù)句進行單詞建模。本文所做的工作有:首先,本文采用從《長江日報》和《人民日報》以及部分當(dāng)代... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．４基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)句關(guān)系識別方法的模型流程圖??如上圖所示，利用深度學(xué)習(xí)的方法對句子建模，首先將輸入的句子進行分詞，??，

關(guān)系標記庫主要是由關(guān)系標記以及關(guān)系標記之間所存在的搭配關(guān)系所構(gòu)成??的語料數(shù)據(jù)庫。關(guān)系標記即為關(guān)系詞，關(guān)系詞在整個復(fù)句中扮演著重要的角色，??其起著連接復(fù)句分句的作用，對復(fù)句的語義關(guān)系有著顯性和隱性的標識作用。因??此，關(guān)系詞在復(fù)句關(guān)系類別識別任務(wù)中是不可忽視的重要特征。復(fù)句的關(guān)系標記??和關(guān)系類別往往不是一對一的關(guān)系，其存在著“一對多”和“多對一”的關(guān)系映??射，一種關(guān)系標記可以標識多種關(guān)系類別，即在不同語境下呈現(xiàn)不同的關(guān)系類別。??同樣，一種關(guān)系類別可以由多個關(guān)系標記進行標識。如圖２．１所示，針對大規(guī)模??語料的篩選和統(tǒng)計，得到關(guān)系標記以及所屬關(guān)系類別的范疇，并且包含關(guān)系標記、??詞類、單用或是搭配組合等屬性特征，構(gòu)建了所有關(guān)系標記包含的屬性字段特征，??具體如圖２．１所示。??□?ｉｄ?ｗｏｒｄｌ?ｗｏｒｄ２?ｊｕｌｉ?ｋｉｎｄ?ｎｕｍ??□?２２４?可衛(wèi)?３二哽＝?０?舌杲??□?２２５?瑢受?Ｂ之萣與?０?、１１??□?２２６?＠乎?５今立使馬?〇?區(qū)杲?１１??□＾２２７?不籜?樁立使司?〇?轉(zhuǎn)折?１２??□?２２８?有鑒子迸?錢立度月?〇?區(qū)哭?１１??□?２２９?是?孩立萣甲?ｕ?１２??□?２３０?淮知運?獨立使弔?０?轉(zhuǎn)折?１２??□?２３１?唯猝?獨立使葙?〇?轉(zhuǎn)折?１２??□?２３２?惟狨?狨之使與?〇?轉(zhuǎn)折?１２??□?２３３?無奈?獨立便司?〇?轉(zhuǎn)折?１２??□?２３４?怎奈?ｖ＝－ｌＳ＝?〇?耔？。?１２??□?２３５?可笮?獨之便．司?〇?轉(zhuǎn)折?１２??□?２３６?只可節(jié)?

士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＫＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??９０．０００??＿。｜?－…?－??７０．０００?￣????６０．０００?????５０．０００?????４０．０００?￣????３０．０００?－??■?■???２０．０００?－??■?■?■???：ｔｈｄ—ＪＬｌｎ］??并?遞?目?因?連?轉(zhuǎn)假讓?假條推?ａ??列?進?的?果?貨?折轉(zhuǎn)步?設(shè)件斷?》??圖２．４?１２類關(guān)系標記出現(xiàn)頻次??根據(jù)上圖顯示，并列關(guān)系、轉(zhuǎn)折關(guān)系出現(xiàn)的頻率最多，之后便是遞進和因果??關(guān)系，由于遞進關(guān)系隸屬于并列關(guān)系，因此可得出現(xiàn)頻次最多的關(guān)系類別為并列、??因果、轉(zhuǎn)折關(guān)系類型。這也恰恰印證了由邢福義先生所提出復(fù)句的三分系統(tǒng)即復(fù)??句關(guān)系類別的三分法：并列類別、轉(zhuǎn)折類別、因果類別。因此，這也是本文使用??該三大類作為分類結(jié)果的原因所在。本文中ＭＮＣＳＴ語料庫幾種關(guān)系類別的分布??情況如表２．２所示：??表２．２三大關(guān)系類別分布??關(guān)系類型?｜總計?￣￣比例??因果大類?３２２４?２４．４０％??并列大類?７９６０?６０．２４％??轉(zhuǎn)折大類?２０３１?１５．３７％??２．４相關(guān)研究方法和實現(xiàn)技術(shù)??２．?４．?１?ＣＮＮ?和?ＢＩ－ＬＳＴＭ??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ?Ｎｅｕｒａ丨?Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＣＮＮ）最早由?Ｈｕｂｅｉ?和?Ｗｉｅｓｅｌ１＂］??在２０世紀６０年代提出，經(jīng)過幾十年的發(fā)展目前ＣＮＮ已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)??域中，其最初被應(yīng)用于圖像處理１４５］，目標檢測甚至醫(yī)藥發(fā)現(xiàn)等相關(guān)領(lǐng)域。??近年來，在自然語言處理領(lǐng)域中己得到了部分應(yīng)用，并且取得了較

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3411101