漢語核心框架語義分析技術(shù)研究.pdf

1、語義分析作為現(xiàn)階段自然語言處理研究領(lǐng)域一個重要的研究課題，近年來備受關(guān)注。然而由于目前準(zhǔn)確、深入的自動語義分析技術(shù)發(fā)展受到限制，在一定程度上遏制了自然語言處理技術(shù)進(jìn)一步投入到實(shí)踐應(yīng)用領(lǐng)域中。本文借助漢語框架網(wǎng)語義知識資源，以 Fillmore的框架語義學(xué)理論為支撐，從框架語義學(xué)角度出發(fā)，研究了通過抽取句子的核心框架語義表示結(jié)果，獲取漢語句子核心語義的技術(shù)方法。
　　本文針對漢語核心框架語義分析研究任務(wù)，將其分為核心目標(biāo)詞識別、框架

2、排歧和框架元素標(biāo)注三個子任務(wù)，并研究了這三項(xiàng)任務(wù)具體實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)方法，對本文提出的語義分析模型性能進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　本文主要研究內(nèi)容和研究成果如下：
　?。?）針對核心目標(biāo)詞識別問題，分別結(jié)合《同義詞詞林?jǐn)U展版》的詞條類別編碼特征和依存句法特征，結(jié)合本文提出的基于互信息的自動特征選擇算法，提出了一種規(guī)則與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的核心目標(biāo)詞識別方法。
　?。?）針對框架排歧問題，選取漢語框架網(wǎng)中47個常見的歧義目標(biāo)詞元作為研究對象

3、構(gòu)建實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，并通過選取最優(yōu)特征模板，建立最大熵分類器框架排歧模型，為歧義目標(biāo)詞分配合適的框架。并通過設(shè)立對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文方法的有效性。
　?。?）針對框架元素標(biāo)注問題，將框架元素依存填充項(xiàng)看作是詞序列的組合，把框架元素標(biāo)注任務(wù)轉(zhuǎn)化為詞序列標(biāo)注的問題，并結(jié)合開窗口策略，設(shè)置詞層面和依存句法層面特征模板36組，構(gòu)建了最優(yōu)框架元素標(biāo)注模型，通過多角度分析影響框架元素標(biāo)注模型性能的因素，總結(jié)了下一步對框架標(biāo)注模型的改進(jìn)方向。