一种基于规则的无监督词性标注方法

提出一种基于规则的无监督词性标注方法, 利用200多条英语语法规则, 创建26个规则函数, 先将输入的待标注英语句子进行预处理后得到初始标记, 再对每个单词调用规则函数, 最终得到标注后的英语句子. 通过对Brown语料库的实验, 词性标注的正确率达到9395%. 实验结果表明, 本文方法可行、 有效, 能很好地提高英语词性标注的准确率.     

基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法

针对微博观点句识别及情感极性分类任务,提出了基于增强字向量的微博观点句情感极性分类方法.使用单字作为句子表示的基本单元,同时在单字中嵌入了该字所在的词信息以及该词的词性信息,以此训练得到字向量替代传统的词向量融合的句子表示方法.使用基于K-means的方法对向量化的句子进行情感判别,仅需要对文本进行分词和词性标注,无需额外的语言学资源.在COAE2015任务2的微博句子数据集上进行测试,取得了较好的结果.     

融合词性和注意力机制的舆情本体非分类关系抽取研究

针对目前大多数非分类关系抽取方法忽略词性和部分局部特征的问题,提出融合词性信息和注意力机制的BiLSTM模型.利用预训练词向量和词性标注工具,将舆情信息语义词向量和词性词向量作为BiLSTM的输入来获取句子高维语义特征,解决长距离依赖问题.利用词语层注意力机制计算2个概念与上下文词语的相关性,获取句子的上下文语义信息....     

基于德语语料库词性标注和统计方法的研究

建立了一种德语语料词性标注方法以及基于词性标注的统计方法．初步实验证明了上述方法对德语语料标注和标注后的语料进行单词、词类、短语结构和句子的统计是正确和有效的．     

蒙古文词性标注及融合词性因子的蒙汉统计机器翻译

借鉴并利用基于短语的因子化机器翻译方法,结合基于隐马尔科夫模型的词性标注系统实现了蒙古文的自动词性标注.首先使用基于短语的因子化机器翻译方法对词表词进行标注,然后用基于隐马尔科夫模型的词性标注方法对生词进行标注.实验结果表明,采取的蒙古文词性标注方法的准确率达到97.91%.最后,将该方法标注的词性融入到蒙汉统计机器翻译系统后,译文质量有了较大提高,进一步证明该方法的有效性和实用性.     

一种结合词性及注意力的句子情感分类方法

针对目前各种基于长短期记忆网络LSTM的句子情感分类方法没有考虑词的词性信息这一问题,将词性与自注意力机制相结合,提出一种面向句子情感分类的神经网络模型PALSTM(Pos and Attention-based LSTM).首先,结合预训练词向量和词性标注工具分别给出句子中词的语义词向量和词性词向量表示,并作为LSTM的输入用于学习词在内容和词性方面的长期依赖关系,有效地弥补了一般LSTM单纯依赖预训练词向量中词的共现信息的不足;接着,利用自注意力机制学习句子中词的位置信息和权重向量,并构造句子的最终语义表示;最后由多层感知器进行分类和输出.实验结果表明,PALSTM在公开语料库Movie Reviews、Internet Movie Database和Stanford Sentiment Treebank二元分类及五元情感上的准确率均比一般的LSTM和注意力LSTM模型有一定的提升.     

蒙古语单词词性自动识别研究

在对蒙古语语法信息进行研究的基础上，设计了蒙古语单词词性自动识别系统．介绍了词性识别所需要的知识库及识别系统的设计和实现方法．     

现代维吾尔语的词性标注校对技术研究

近些年来语料库语言学的发展较为迅速,语料库的建设成为一项重要的工作.在对语料加工的过程中,保证词性标注的一致性也成为建设高质量语料库的重要问题.目前国内外对汉语语料库词性标注结果的校对,还停留在人工校对上,对词性标注结果不一致现象尚未进行系统的研究.对于词性标注方法不是很成熟的维吾尔语语料库来说,词性校对方面的研究工作更少.首先概要介绍了一种维吾尔语的标注方法,并受一些文献的启发,根据维吾尔语的特点对其进行词性标注自动校对的研究,并分析其适用于维吾尔语词性校对的可行性,进而提高维吾尔语词性标注的正确率.     

对蒙古语语料库的短语标注

通过本项研究，我们对100万词级现代蒙古语语料库做了短语标注，建立了现代蒙古语基本短语库。这一成果。对今后建立一个面向信息处理的、具有较强通用性的蒙古语语义分类和描述体系，提供了必要的前提条件。局部测试结果表明，标注软件对简单句子标注基本短语的召回率和准确率分别达到了92．93％和86．79％。今后有必要深入研究语义信息的获取、语法信息的细化以及蒙古语短语的歧义结构种类、产生歧义结构的原因等问题。     

基于最大熵的泰语句子级实体从属关系抽取

采用基于最大熵模型的方法对泰语句子级实体从属关系的抽取方法进行了研究.针对泰语句子中实体关系抽取的研究进程中语料库较为匮乏的问题,首先使用汉泰双语平行句对作为中间桥梁,将中文研究领域中相对成熟的分词、词性标注和实体识别等成果,通过汉泰双语词典映射到与中文句子相对齐的泰语句子上,对泰语句子进行必要的数据处理操作,并进行一定量的人工校正和人工实体关系标注工作;进而构建基础的泰语实体关系训练语料库.在语料库的基础上,将泰语实体关系抽取问题转化为分类问题,同时结合泰语语言本身的特点,选取合适的上下文特征模板,使用最大熵模型算法对训练语料进行学习训练,构建分类器,对泰语句子中的候选实体关系三元组进行识别,最终达到实体间从属关系自动抽取的目的.实验结果显示该方法可使F值相对于已有的泰语实体关系抽取研究方法提升8%左右.     

蒙古语文语转换系统的研究与实现

介绍了一个基于PSOLA合成技术的蒙古语文语转换系统，系统针对蒙古语自身的特点，采用了语音合成领域比较成熟的波形编辑合成技术，也建立了实用的蒙古语语音合成音库，音库基元都进行了基音标记，在韵律修改中也做了尝试。     

基于句向量的文本相似度计算方法

为进一步提高文本相似度计算的准确性,提出基于句向量的文本相似函数(part of speech and order smooth inverse frequency, PO-SIF),从词性和词序方面优化了平滑反频率(smooth inverse frequency, SIF)计算方法,SIF算法的核心是通过加权和去除噪声得到句向量来计算句子相似度。在具体计算时,一方面通过增加词性消减因子调节SIF句向量计算权重参数,获得带有词性信息的句向量,另一方面通过将词序相似度与SIF句向量相似度算法进行线性加权优化句子相似度得分。实验结果表明,增加词性和词序的方法可以提升算法准确率。     

蒙古语语音库中动词词缀分库的建立

针对蒙古语语音合成系统中合成出来的语音相对自然蒙古语音生硬、缓慢、机器味重等问题,建立了有效的整词音库和动词词缀语音库,即将动词词干词缀作为语音合成的基元.所选语音基元对合成高效的蒙古语语音合成系统起到决定性作用.应用该语音库可以合成出更自然、更流畅、发音更完整的语音,并且可以实现蒙古语中无限词全部组合发音的目标.     

基于词汇的蒙古语文语转换的实验

蒙古语是一种很有影响的语言,较放西有许多独特的方面,本介绍了一个基于词汇的蒙古语语转换系统的设计与实现。     

基于BP网络的汉语文本词类标注方法

提出了利用BP网络解决汉语本词类标注，这种网络具有充分利用上下词类信息的处理能力。章以人工标注过的问子作训练集和测试集，分别给出了样本为3、5和7个词的测试结果，结果表明：经过训练收敛后的网络对测试集的词类标注正确率大于90％，排歧率大于87％，优于基于统计的词类标注结果。     

基于规则的汉语短语标注探讨

文章提出了一种基于规则的汉语句法分析方法 ,通过对已进行分词与词性标注的句子进行短语的人工标注形成精确度较高的语料 ,然后提取一些规则分析出短语的结构和功能类型 ,为自然语言的计算机处理提供基础研究服务。     

基于SVM的以词性和依存关系为特征的句子倾向性判断分析

将句法平面词的词性特征、依存关系、依存关系中的词性特征、邻接依存关系、邻接依存关系中的词性特征与倾向性词汇和倾向性搭配作为支持向量机（SVM）分类器的特征集,以句子为单位对多个领域的文本进行倾向性判断．通过交叉验证的方式,估计出分类器的精度为95．6％．据此提出句子倾向性分析可不以句子倾向性判断为前提．     

基于可变长音素序列拼接单元的维吾尔语语音合成技术研究

文章采用了一种以可变长音素序列为拼接单元的维吾尔语语音合成系统的技术方案,阐述了维吾尔语的语言特点及语音合成中必须考虑的语音协同发音等现象,给出了语音库的设计思路及其句子、短语、词语、音节以及音素等多级语音库结构,以便直接从语音库中找到拼接单元,还考虑了怎样合成语音库中没有拼接单元的情况。该方法能更好地利用自然语流的原始信息,提升了系统合成语音效果的自然度。     

"为了"的介连词性及分析

“为了”作为介连兼类词,在词性的划分上,可以根据句法结构,并结合语义、语用功能来明确它的词性。“为了”引导体词性词语,则为介词;“为了”连接分句,则为连词;“为了”引导小句、主谓短语、谓词性短语,则根据具体的语境来划分。     

基于条件随机场的中文自动文摘系统

提出了一种基于条件随机场的中文自动文摘方法.用条件随机场来建立词性标注模型.在文摘句抽取时,引入了关键词抽取技术抽取文摘句.在生成文摘时,采用了基于规则的方法去除文摘中的冗余信息,使最后生成的文摘更具有可读性.实例表明该方法能够适应于许多领域,得到了很好的应用效果.