發(fā)布時(shí)間：2020-10-18 18:15

　　 介詞短語(yǔ)在漢語(yǔ)中使用的頻率很高,其復(fù)雜多變的結(jié)構(gòu)造成了識(shí)別的困難,而其識(shí)別準(zhǔn)確率的高低也會(huì)影響到一系列句法分析任務(wù)的結(jié)果。在自然語(yǔ)言處理的研究中,提高介詞短語(yǔ)的識(shí)別效果可以降低句法分析的復(fù)雜度,提高文本分類的分類效果,并且對(duì)機(jī)器翻譯的性能也有很大的提升。本文對(duì)于介詞短語(yǔ)的語(yǔ)法特點(diǎn)進(jìn)行分析研究,結(jié)合近年來(lái)研究現(xiàn)狀和難點(diǎn),提出了一種基于細(xì)粒度短語(yǔ)的多模型融合介詞短語(yǔ)識(shí)別方法,針對(duì)嵌套并列等結(jié)構(gòu)復(fù)雜的介詞短語(yǔ)進(jìn)行了改進(jìn)。不僅能夠提高嵌套型復(fù)雜介詞短語(yǔ)的識(shí)別精度,也從整體上對(duì)介詞短語(yǔ)的識(shí)別效果進(jìn)行提升。首先,利用細(xì)粒度短語(yǔ)識(shí)別模型識(shí)別出語(yǔ)料中的短語(yǔ)信息并進(jìn)行融合,精簡(jiǎn)句子結(jié)構(gòu),降低介詞短語(yǔ)內(nèi)部復(fù)雜性;其次,用CRF模型識(shí)別具有嵌套結(jié)構(gòu)的內(nèi)層介詞短語(yǔ),即若嵌套存在則識(shí)別內(nèi)層介詞短語(yǔ),否則直接識(shí)別該介詞短語(yǔ);最后,將初始語(yǔ)料中識(shí)別出來(lái)的內(nèi)層介詞短語(yǔ)進(jìn)行分詞融合并修改其特征信息,重新訓(xùn)練外層介詞短語(yǔ)識(shí)別模型進(jìn)行識(shí)別。在內(nèi)、外層介詞短語(yǔ)識(shí)別后,都利用雙重錯(cuò)誤校正系統(tǒng)對(duì)識(shí)別的介詞短語(yǔ)進(jìn)行校正。細(xì)粒度短語(yǔ)融合的方法,能夠在描述語(yǔ)句信息的同時(shí)簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu),使介詞短語(yǔ)跨度縮小。分層嵌套多模型識(shí)別方法,將同一層次的介詞短語(yǔ)同時(shí)進(jìn)行識(shí)別,并使用不同的模型識(shí)別不同層介詞短語(yǔ),更適合存在嵌套、并列的介詞短語(yǔ)。雙重錯(cuò)誤校正系統(tǒng)利用了規(guī)則的方法,將統(tǒng)計(jì)與規(guī)則相結(jié)合,對(duì)實(shí)驗(yàn)效果進(jìn)一步提升。在2000年《人民日?qǐng)?bào)》新聞?wù)Z料中進(jìn)行五倍交叉實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示,本文方法識(shí)別的介詞短語(yǔ)正確率、召回率、F值分別為94.33%,94.28%,94.30%,比基于簡(jiǎn)單名詞短語(yǔ)的介詞短語(yǔ)識(shí)別方法(baseline)分別提高了1.31、1.33、1.32個(gè)百分點(diǎn),有效提高了介詞短語(yǔ)識(shí)別的性能。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.1

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