汉语链语法句法分析器的设计与分析

链语法的词汇化描述具有转换生成文法没有的一些优越性,比起上下文无关的短语结构文法来,更容易得到词间关系的统计数据.链语法具有高度的可操作性,便于计算机内部表现和实现.本文试图讨论实现一个基于链语法的汉语句法分析器的可行的方法,目的是为了更好的探寻解决汉语句法分析的问题的方法.     

基于依存关系的句法分析统计模型

利用语义、语法等语言知识,建立一种基于依存关系的句法分析统计模型,并利用改进的句法分析模型进行句法分析实验.研究结果表明:利用依存关系、互信息对词聚类,能解决模型数据稀疏问题;模型可同时考虑几种语义依存关系;该模型是一个词汇化的句法分析模型,能结合分词、词性标注进行句法分析;概率上下文无关语法中由概率的上下文无关性假设和祖先结点无关性假设引起的问题在该模型中得到有效解决;精确率和召回率分别为86.96%和85.25%,其综合指标F与Collins的头驱动句法分析模型的F相比提高4.75%.     

改进的上下文无关文法及其语法分析

针对一些语言的实际应用情况,对标准的上下文无关文法作了改进,将标准的上下文无关文法定义中的非终结符集合和终结符集合进行细化,使得单词推导和句子推导可以使用同一个过程,即词法分析和语法分析可以在同一个语法分析过程完成.还给出了改进后文法的分析算法及算法的时间复杂度分析,证明用这种改进的方法进行语言文法定义更直观、简洁,其分析算法的时间复杂度优于标准上下文无关文法的分析算法.     

藏语句子边界识别方法

藏语句子边界识别是一项重要的基础性工作,它的准确率直接影响藏语句法分析、汉藏（或藏汉）平行语料库和藏汉（或汉藏）机器翻译等的研究工作。文章通过分析藏文文法知识,提出了一种比较简单而实用的词性规则法,其主要思想是：单垂符或双垂符的前后词性来判断句子是否结束。经测试,文章提出的藏语句子边界识别方法在文学类、诗歌类、医学类和新闻类等536句藏语语料中句子边界的识别准确率达到96.37%。     

基于结构化支持向量机的中文句法分析

通过构造结构化函数ψ(x,y),提出一种基于结构化支持向量机(SVM-Struct)的中文句法分析方法.实验结果表明,与经典的概率上下文无关文法(PCFG)相比,文章提出的方法在中文句法分析方面是十分有效的.     

一种基于句子分割的文法自动推导算法

信息咨询口语对话系统中的领域文法规则往往需要专家来人工设计。该文针对一种面向汉语口语的上下文无关增强文法,提出了一种基于句子分割的文法自动推导算法。其基本思想是:用初始规则集对训练例句进行分析,若不能得到完整的语法树,则先对分析结果进行消歧和归一化,然后根据顶层成分递归地推导出缺少的规则,并更新已有的规则集。为了提高最终文法的性能,在例句处理顺序和规则更新上对算法基本流程做了改进。在天气预报查询领域进行了实验,结果文法的句法分析准确率在初始规则集为空时达到了64.8%,在初始规则集只包含日期相关规则时达到了86.4%。     

改进的上下文无关文法及其语法分析

针对一些语言的实际应用情况，对标准的上下文无关文法作了改进，将标准的上下文无关文法定义中的非终结符集合和终结符集合进行细化，使得单词推导和句子推导可以使用同一个过程，即词法分析和语法分析可以在同一个语法分析过程完成．还给出了改进后文法的分析算法及算法的时间复杂度分析，证明用这种改进的方法进行语言文法定义更直观、简洁。其分析算法的时间复杂度优于标准上下文无关文法的分析算法．     

连接文法在并行环境下的语法分析和识别

连接文法是上下文无关文法的扩展,是在形式规则中加入集合的交运算.连接文法比上下文无关文法具有更强的生成能力.通过对连接文法深入的分析,提出了一种在并行环境下的语法分析和识别算法,算法事实是以上下文无关文法并行识别算法为基础提出的.最后以实例详细描述了算法并行处理过程并验证其算法的可行性.     

应用模块法杂凑语言的上下文无关文法

编译程序的编制过程中,人们首先接触是语言,而上下文无关文法是作为程序设计语言重要的语法描述工具。因此,只有将语言用上下文无关文法表示才能使用现有的技术,从而用计算机自动实现。通过应用模块法将语言进行模块化划分,并在模块内实现杂凑,能够成功地、方便地实现语言到上下文无关文法的转换。     

藏语动词分布统计技术研究

藏语自然语言处理研究藏语词法分析、句法分析、语义分析及语用分析,对藏语机器理解以及机器翻译提供理论基础.在构成藏语句子的各类成分中,语动词占有非常重要的地位,对藏语句法分析起决定性作用.文章对藏语动词从所含音节个数和语法特征两方面进行了分类,给出了藏语动词分布统计模型和统计算法,在含101669条词的藏语语料中分类统计了藏语动词分布,描述了藏语动词的分布特征.