汉语隐式篇章关系识别

采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次, 第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上, 利用上下文特征、词汇特征、依存树特征, 采用最大熵的分类方法对四大类关系进行识别。实验结果显示, 总正确率为62.15%, 其中并列类识别效果最好, F1值达到75.26%。     

汉语篇章连接词识别与分类

基于自建的汉语篇章结构语料库以及语料库中连接词和连接词关系类别的标注, 抽取自动句法树和标准句法树的句法、词法和位置特征, 利用有监督的方法进行连接词识别和分类。实验结果表明, 连接词识别的F1值为69.2%, 连接词自动识别并分类的总正确率为89.1%。     

“问题是”的篇章连接作用

在现代汉语里，“问题是”后面可以接小句、复句和句组，起到篇章连接的作用。其篇章连接功能包括三个层次，分别为：命题功能、逻辑关联功能和话语标记功能，并且这三个层次的功能是依次虚化的。“问题是”作为篇章连接成分的演变属于共时语法化现象。     

“问题是”的篇章连接作用

在现代汉语里,“问题是”后面可以接小句、复句和句组,起到篇章连接的作用。其篇章连接功能包括三个层次,分别为:命题功能、逻辑关联功能和话语标记功能,并且这三个层次的功能是依次虚化的。“问题是”作为篇章连接成分的演变属于共时语法化现象。     

"问题是"的篇章连接作用

在现代汉语里,"问题是"后面可以接小句、复句和句组,起到篇章连接的作用.其篇章连接功能包括三个层次,分别为命题功能、逻辑关联功能和话语标记功能,并且这三个层次的功能是依次虚化的."问题是"作为篇章连接成分的演变属于共时语法化现象.     

论复句语义的三种关系

0 引言 0.1 复句中小句与小句的关系是借助一定的语言形式——主要是关联词语来表示的。在现代汉语复句中,每一个关联词语都具有一系列的语义特征,每一组关联词语在语义特征上同异交叉反映了现代汉语复句系统中关联词语的联系和区别。关联词语的语义性质和语义特征往往是不同层面意义的反映。例如通常所说的并列、递进、选择、因果、条件、转折等等都属于句法层次,同时又反映语义关系。复句的分类实质上是关联词语的分类。因此对复句的语义分析,除了意合句外,主要是对构成复句的关联词语框架的分析,包括在这个框架中插入小句的分析,以及把整个复句放到话语中进行分析。     

中文篇章级句间关系自动分析

篇章级句间关系分析包括语义单元的切分和各个单元之间的语义关系识别.已有的研究主要面向英文,到目前为止,尚无可用的中文篇章级句间关系自动分析系统发布.在中文篇章关系语料库的基础上,首次实现面向中文的篇章级句间关系自动分析系统,包括语义单元切分、连词识别、显式语义关系识别以及隐式语义关系识别等.实验结果显示:该系统在显式句间关系识别上F-score为89.8;,隐式句间关系识别上F-score为55.5;.     

基于自动编码特征的汉语解释性意见句识别

提出一种基于自动编码特征的汉语解释性意见句识别的分类方法。首先从汽车和手机两个领域的产品评论中构造一个解释性意见语料库, 然后采用分类的方法进行解释性意见句识别。特别地, 采用自动编码技术表示和学习解释性意见句分类的词向量特征。最后, 在支持向量机框架下通过实验优选解释性词向量 维度, 并与一些传统特征表示方法进行比较。实验结果表明, 与传统的卡方、信息增益和TF-IDF及其组合方法相比, 自动编码特征的引入能有效提升汉语解释性意见句识别性能。     

融合篇章上下文有效识别的篇章级机器翻译

篇章翻译是近来兴起的研究热点,如何在翻译文档时充分利用篇章信息一直是该研究的关键点和难点.在篇章级机器翻译中,如何选取当前句的篇章上下文是非常关键的.虽然相关研究使用的篇章上下文不尽相同,但是却少有在选取之前对上下文信息进行识别筛选.本文提出了一种融合篇章上下文有效识别的篇章级翻译模型,引入判别篇章上下文是否有效的分类...     

基于逗号的汉语子句识别研究

根据篇章分析的任务和实践, 结合传统研究, 提出汉语的基本篇章单位为子句, 并从结构、功能、形式等方面给出其定义。分析了逗号与子句的关系, 并在标注语料上进行了基于逗号的汉语子句识别研究。首先手工标注了CTB6.0中前100篇文档的逗号是否为子句边界的信息, 在标注结果中抽取句法、词汇、长度等特征进行实验, 子句识别准确率为90%。然后利用信息增益选出贡献最大的9个特征, 使用它们也可获得较高的子句识别准确率。最后仅使用词法信息, 子句识别准确率可达84.5%。实验证明子句的定义合理, 基于逗号的子句识别在理论上和实验上均可行。     

融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译

针对当前神经机器翻译在捕捉复杂句内小句间的语义和结构关系方面存在不足,导致复杂句长文本翻译的篇章连贯性不佳的问题,提出一种融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译方法.首先提出手工和自动相结合的标注方案,构建大规模小句对齐的汉英平行语料库,为模型训练提供丰富的小句级别的汉英双语对齐知识;然后设计一种基于小句对齐学习的神经机器...     

基于层叠条件随机场的微博商品评论情感分类

商品评论是消费者针对某一个商品的主观议论。针对微博中商品的评论文本短小、结构多样等特征,在仅使用现有的微博级情感标注的条件下,提出了一种基于层叠条件随机场模型。以中文小句中枢说为理论基础,将商品评论的句子划分为若干小句,使用微博内小句序列的各种特征训练粗粒度的随机条件场情感分类模型,同时使用小句内汉字序列的各种特征来训练细粒度的随机条件场情感分类模型。实验结果表明,本文提出的方法优于传统的情感分类方法。     

从平行语料看非限制性定语从句的构式及句法功能

  ［摘要］为全面认识和准确汉译英语非限制性定语从句这一语法结构,借助Gone with the Wind（《飘》）源语及其11个汉译本平行语料,在构式语法理论框架下,分析非限制性定语从句中“被说明的对象”和起链接作用的引导词的特点,结合源语和译语库,考察非限制性定语从句的使用及译法规律性。从语篇视角看,非限制性定语从句极大地充实了先行项信息,一方面使语义内容丰满,另一方面便利读者阅读,保证主从句间的黏着性、连贯性,是表现英语层叠嵌套结构的主要方式之一,既满足形合语言的需要,又是形合语言特征的体现;汉语中没有与之相当的语法结构,译语形义共现手段有限。     

Editorializing in Chinese English

This paper examines the discourse structure of newspaper editorials in Chinese English in terms of their macrostrcture and their lexco-grammatical features. Data were extracted from the online edition of the People’s Daily online. The study reveals that the discourse features of editorials manifest the interactive nature of the texts. Implications of the findings for second language teaching are also discussed.     

小句关系理论及其应用

小句关系理论虽调小句之间的逻辑语义关系，主线语篇是一个关系系统而非实体，与小句的传统语法定义不同，这里的小句作为一个语义块跟句组，段落甚至语篇是等价的。该理论提出了揭示小句关系的有效手段，词汇Ⅰ、Ⅱ词汇 、词汇Ⅲ 和设问等，“半虚义词”和元结构项止具有预示的衔接功能。该理论可以用来分析语篇，揭示语篇模式。     

修辞结构理论与汉语篇章结构

国外一批计算语言学研究者为开发语篇结构自动生成系统,以修辞结构理论为支撑．对大量英语语篇进行标注后发现,谬篇中的修辞关系应加以限制,语篇的抽象结构应为树型图式。这些国外研究成果带动了汉语篇章结构研究的发展,汉语语篇也应由基本语篇单位构成,其抽象结构也应为树型图,但基本语篇单位的切分并不是以引导从句的连词或短语为标记而是...