零指代消解是自然語言處理任務中的一個重要研究方向,其目的是對文本中的不完整的表述進行補充,進而形成符合要求的沒有成分缺失的“完整”文本。在自然語言構成的文本中,同一個相同的實體的表述方式往往是不同的,例如有很多實體以代詞的形式存在于文本中。指代消解可以對分散在文本中各個地方的有著不同表述形式的實體或事件之間的關系進行識別,從而更好地對文本中的相關信息進行抽取。指代消解在信息抽取等自然語言理解任務中扮演著關鍵的角色。零指代是一種特殊的指代現(xiàn)象,廣泛存在于中文等代詞缺失的文本中。對于這些存在省略(零代詞)的自然語言處理表述,人由于有著彼此類似的知識背景是能夠很容易理解其中的含義的,但是對于機器來說則十分困難。因此,零指代消解在中文自然語言理解中十分重要。傳統(tǒng)的中文零指代消解方法主要采用離散的特征向量作為輸入,通過機器學習算法訓練分類器,進而對零代詞的先行語進行判斷。這些方法對人工選擇的特征有很大的依賴性,而且由于零代詞語義缺失的特性,現(xiàn)有方法在選取先行語的過程中都忽略了語義信息。近些年,隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型被不斷的被成功的應用在自然語言處理領域,分布式的特征表示方法也獲得了更多的重視。同傳統(tǒng)...

【文章頁數(shù)】：127 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１指代示例??Ｆｉｇ．?１－１?Ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ｐｒｏｎｏｕｎ?ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．??

與前者蘊含著相同的語義■息，指向域一個實體。通常將位于前序文本中的被??指向的語言單位定義為后者的“先行語（Ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ）”，而指代消解指的就是為??給定的語言單位．尋找正確先行語的過程圖１－１是一個中文指代現(xiàn)象實例在??這個例子中，代詞“他”就對應著其先行語“小明”，而....

圖１－２中文零代詞示例??Ｆｉｇ．?１－２?Ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?Ｃｈｉｎｅｓｅ?ｚｅｒｏ?ｐｒｏｎｏｕｎ．??

與前者蘊含著相同的語義■息，指向域一個實體。通常將位于前序文本中的被??指向的語言單位定義為后者的“先行語（Ａｎｔｅｃｅｄｅｎｔ）”，而指代消解指的就是為??給定的語言單位．尋找正確先行語的過程圖１－１是一個中文指代現(xiàn)象實例在??這個例子中，代詞“他”就對應著其先行語“小明”，而....

圖１－３基于神經(jīng)網(wǎng)絡的以實體為中心的指代消解模型示意圖??．－－．??

，后利用這類憧息用于后續(xù)聚類ｓ?Ｄａｕｍ?Ｋ［和Ｍａｒｃｕ提出了?一種在線學習（ＯｎＬｅａｒｎｉｎｇ）的方掛２６］，為候選名詞短語＿增肇式的建無ｆｔ指鏈＾?．在共指鏈的的過程中，他們利用現(xiàn)存共指鏈抽取類特征，并以此為基礎對后續(xù)共指關出決策。Ｃｌａｒｋ和Ｍａｉｎｉｎｇ提．出＿?了一....

圖１－５神經(jīng)概率語言模型結構示意圖??Ｆｉｇ．?１－５?Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｎｅｕｒａｌ?ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ?ｌａｎｇｕａｇｅ?ｍｏｄｅｌ．??

陣Ｃ映射為對應的詞向量《然后將一系列的詞向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡并經(jīng)過計算得??到目標詞的概率分布。通過這種方式，該模型將經(jīng)過訓練的映射矩陣Ｃ視為訶??的表征向量：，：．其結構如圖１－５所示。??第ｉ個輸出Ｐ（ｗｔ＝ｉ丨ｃｏｎｔｅｘｔ）??１?ｓｏｆｔｍａｘ??（／?／?￣＾Ｔ）??，ｉ....

本文編號：4040170