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汉语句义结构模型及其验证
引用本文:罗森林,韩磊,潘丽敏,冯扬,刘盈盈.汉语句义结构模型及其验证[J].北京理工大学学报,2013,33(2):166-171.
作者姓名:罗森林  韩磊  潘丽敏  冯扬  刘盈盈
作者单位:北京理工大学信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学信息与电子学院,北京,100081
基金项目:国家242项目(2005C48);北京理工大学科技创新计划重大项目培育专项计划(2011CX01015);北京理工大学研究生创新项目(GC200802)
摘    要: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. 

关 键 词:句义结构模型  反向提问  汉语语义学  语义分析  自然语言处理
收稿时间:2011/5/30 0:00:00

Chinese Sentential Semantic Mode and Verification
LUO Sen-lin,HAN Lei,PAN Li-min,FENG Yang and LIU Ying-ying.Chinese Sentential Semantic Mode and Verification[J].Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition),2013,33(2):166-171.
Authors:LUO Sen-lin  HAN Lei  PAN Li-min  FENG Yang and LIU Ying-ying
Institution:School of Information & Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
Abstract:The requirement of deep language understanding is more and more important in the fields of information auto-processing and information security. To solve the difficulty of computer understanding Chinese sentential semantics, this paper proposes a computable and extensible Chinese sentential semantic mode (BFS-CSM), which is based on the theory of modern Chinese semantics. In addition, a reversed question based sentential semantic structure method is put forward to verify the correctness of proposed BFS-CSM. Experimental results show that the precision of the verification method is 92.07% and the rationality of proposed mode is confirmed. This research provides a new way of thinking for Chinese natural language processing and has important applied value.
Keywords:sentential semantic mode  reverse questions  Chinese semantics  sentential semantic analysis  natural language processing
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