汉语句义结构模型及其验证

为解决计算机理解和表达汉语句义的问题,以现代汉语语义学理论为基础,探索和创建了一种计算机可计算、可扩展的汉语句义结构模型,该模型从句义层次上描述构成句子的词、子句、分句在句义中承担的句义任务,句子描述对象的时空特征、谓词的时态以及不同句义成分之间的组合关系等,形成了一种抽象句义的结构化表达形式;同时,提出了一种基于反向提问的句义结构模型验证方法,用疑问词替换语义格迭代构成问句,再对问句进行评价.实验结果表明,对简单句义、复杂句义和多重句义的反向提问正确率达到92.07%,充分说明句义结构模型的合理性.      

面向地理课程自动解题的本体知识库构建

解题所需知识库的构建对自动解题尤为重要.在利用本体知识库解答地理试题时,希望尽量减少本体构建中的人工参与成分.为此,首先对地理试题文本进行分词,并利用TF-IDF算法实现试题文本中的概念实体抽取;然后设计基本术语层次关系表,实现试题文本中的概念实体关系构建;最后利用Jena推理机将概念实体关系进一步规则化为OWL本体,并利用protégé工具对其进行调整和优化.在所收集地理试题集上的实验结果表明,所提出的本体构建方法对各类试题的知识库构建有明显的效果.     

基于多粒度认知的命名实体识别方法

在数据匮乏的领域,命名实体识别效果受限于欠拟合的字词特征表达,引入常规的多任务学习方法可以有所改善,但需要额外的标注成本.针对这一问题,提出了一种基于多粒度认知的命名实体识别方法,在不产生额外标注成本的前提下,增强字特征信息,提高命名实体识别效果.该方法从多粒度认知理论出发,以BiLSTM和CRF为基础模型,将字粒度下的命名实体识别任务与句子全局粒度下的实体数量预测任务相联合,共同优化字嵌入表达.三个不同类型的数据集上的多组实验表明,引入多粒度认知的方法有效地提升了命名实体识别效果.     

深度学习网络用于贝多芬钢琴奏鸣曲创作时期分类的研究

把音频文件转化为自然语言序列后,使用mLSTM模型+softmax回归的深度学习网络对贝多芬钢琴奏鸣曲的创作时期进行分类,10折交叉验证的平均准确率可达到90%.这一工作说明创作于不同时期的贝多芬钢琴奏鸣曲的确呈现出不同的艺术特征,这一模型也可为其他的音乐分类问题提供新的思路.     

基于虚词和句尾词特征的藏语句子抽取方法

语料中抽取句子是藏语自然语言处理领域中一项关键技术,在句型研究、句法分析、语义分析、语用分析、问答系统和机器翻译等很多领域都有广泛的应用前景.文章在分析藏语句尾词性和虚词特征的基础上,提出了一种基于虚词和句尾词特征的藏语句子抽取方法,即从文本串的单垂符或双垂符开始,通过逆向搜索虚词的位置节点和句尾词性抽取藏语句子.实验表明,该方法抽取藏语句子的准确率可达98.9%以上,抽取句子的数量明显提高.     

基于BM25算法的问题报告质量检测方法

问题报告作为记录和跟踪缺陷的载体,为解决软件质量问题提供依据。目前软件测试常以多人、并行的方式进行,海量问题报告的去假与去重等整合过程正面临严峻的挑战。因此,该文提出一种基于BM25算法的问题报告自动化检测方法,在对问题报告进行预处理后,依据测试需求和测试报告样本建立匹配库,利用BM25算法计算两者的相似度得分,并以此为依据检测问题报告的正确性。在软件测试大赛的数据上进行实验,结果表明该文提出的方法能够正确评判大部分问题报告,有效提高了去假与去重效率。     

融合事件信息的复杂问句分析方法

问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息,正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响.为此,文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法.该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象,从而定义了事件的语义表征模型,给出了相似度计算方法.文中首先利用相关的事件抽取方法获取复杂问句中的事件信息,生成事件的语义模型实...     

《知网》义原相似度计算的研究

词语之间相似度的计算广泛应用于信息检索、文本主题抽取、文本分类、机器翻译等研究领域.词语之间的相似度的计算通常有两方法,基于统计的方法和基于世界知识的方法.对于中文的词语相似度计算,有人提出一种利用《知网》计算词语相似度的方法,该方法通过计算《知网》义原的相似度进而计算词语的相似度,但是该方法在计算义原相似度时没有考虑义原在层次体系树上的深度以及区域密度.在此基础之上深入研究《知网》的义原层次体系,将义原在层次体系树上的深度和区域密度两个因素添加到义原相似度计算中.最后,实现了该计算方法并得到实验结果,将实验结果与改进前的计算方法的结果比较,发现考虑义原在层次体系树上的深度和区域密度得到的结果比不考虑这两个因素得到结果更符合实际.     

大规模中文具体度词典的构建及推理技术

针对中文词语具体度资源的匮乏,提出一种自动的中文词语具体度词典构造方法.该方法充分利用已有的英文词语具体度资源,基于在线翻译工具和预训练词向量,训练出中文词语具体度的多层感知器回归模型,构造大规模的中文词语具体度词典.为了评估该中文词语具体度词典的性能,设计两项基本的具体度推理任务:词语级具体度推理和句子级具体度推理,...     

用NLP技术实现军用文书自动生成系统设计

军用文书自动生成是C4ISR系统中的关键技术之一 ,是提高指挥效能必不可少的重要环节。通过系统分析 ,阐明了C4ISR系统中军用文书生成系统的一个重要发展方向是基于自然语言处理的文书自动生成 ,并根据军用文书生成过程中的信息流向 ,提出了该系统三模块的结构模型 :信息理解模块、文书信息库模块、文书生成模块 ,进而描述了这三个模块的整体运作流程。该模型对其他领域中基于自然语言理解的文本生成系统也有参考价值。