导读:本文包含了句法消歧论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:句法,词义,特征,自然语言,词性,文法,信息。
句法消歧论文文献综述
韩琳[1]（2018）在《基于依存句法分析的词义消歧方法研究》一文中研究指出在大数据与人工智能迅速发展的时代,词义消歧作为机器翻译、信息检索、信息抽取等的关键步骤,在缩减数据量、提升算法覆盖率与准确率等方面,发挥着越来越重要的作用。词义消歧是根据歧义词特定的上下文环境确定其真实表达语义的过程。如何从上下文中选择特征与如何建立词义决策规则,是词义消歧方法亟需解决的关键问题。但目前的词义消歧方法主要依赖语义关系,而忽略句法结构,导致消歧知识不足,无法选择可用的消歧特征、建立有效的词义决策规则,造成正确率较低的问题。针对由知识不足产生的消歧正确率较低问题,本文引入依存句法分析技术,提出基于依存句法树的词义消歧方法。该方法利用词语节点间的路径长度选择上下文特征,并通过相似度计算确定其真实的词义,弥补了对句法结构考虑不足的缺陷。为了解决单句中消歧知识匮乏的问题,本文利用词语之间的的句法关联信息,提出基于依存关系的词义消歧方法。该方法首先统计语料库中词语依存关系的出现频率,并据此建立消歧知识库,为词义决策提供依据。然后对特征选择方法进行改进,并根据已建立的消歧知识库计算词义语境关联度来确定词义。通过实验表明,本文提出的基于依存句法树和基于依存关系方法能够解决句法知识缺失的问题,提高了词义消歧的正确率,并且本文方法在多个数据集上的正确率均高于其他方法。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2018-03-01）
史兆鹏,邹徐熹,向润昭[2]（2017）在《基于依存句法分析的多特征词义消歧》一文中研究指出词义消歧在机器翻译、信息检索、语音语义识别等方面具有重要作用。为提高消歧质量,细化特征粒度,提出一种多特征词义消歧方案。通过依存句法分析提取上下文中多义词及义项的词性、依存结构、依存词等特征,细化特征粒度,并根据多特征构造权值函数,选择权值最大的义项作为多义词的义项。实验结果表明,与单一特征词义消歧相比,采用依存句法分析的多特征词义消歧方案细化了特征粒度,提高了消歧准确率。(本文来源于《计算机工程》期刊2017年09期）
史兆鹏[3]（2017）在《基于依存句法分析的多特征词义消歧研究》一文中研究指出语言是人类思维的载体,也是交流的基本工具。自然语言处理为人与计算机之间搭起一座桥梁,实现人用自然语言来与计算机进行交流,让人与计算机之间的交流变得简单。然而自然语言中广泛存在的一词多义现象,使得计算机难以确定上下文中多义词的正确义项。因此,消除多义词歧义对于人与计算机间的理解和交流具有重要意义。词义消歧是解决多义词歧义的关键技术,它通过对多义词上下文提取特征,采用某种规则确定多义词在上下文中的正确义项,能有效消除多义词歧义。因此,词义消歧成为自然语言处理重要的一环。本文阐述了词义消歧的研究现状,介绍了词义消歧中常用的知识资源和相关工具,探讨了词义消歧相关技术和方法,包括文本预处理技术、词语相似度计算方法、词义消歧方法。针对词义消歧中采用单特征匹配容易出现特征相同,无法区分义项导致词义消歧准确率不高这一问题,本文提出一种基于依存句法分析的多特征词义消歧方法,首次使用依存词相似(依存词特征)进行词义消歧。通过依存句法分析提取上下文中多义词与义项的词性、依存结构、依存词多种特征;构造一种权值系数自动调整的多特征权值函数,通过计算多义词与义项的多特征权值,选择特征权值最大的义项作为多义词在上下文中的正确义项,提高词义消歧准确率。利用SemEval-3数据集进行实验,通过与单特征词义消歧进行对比,验证本文的多特征词义消歧方法的效果,最后基于本文提出的词义消歧方法,实现了一种词义消歧系统,并对词义消歧系统进行测试分析。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2017-03-01）
李冬晨,张献涛,樊扬,吴玺宏[4]（2015）在《融合词义消歧的汉语句法分析方法研究》一文中研究指出将句法分析与词义消歧相结合,根据层次化语义知识的句法分析框架,在句法分析训练过程中,利用句法结构信息对文法模型进行调整,解决了引入语义时所面对的歧义问题,构建一种句法分析和词义消歧的一体化方法。实验表明,在句法分析过程中进行词义消歧处理,使句法分析的性能显着提升,同时也获得词义消歧能力。(本文来源于《北京大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
栾博[5]（2014）在《基于句法树的中文词义消歧方法研究》一文中研究指出汉语的一词多义现象使机器对自然语言的处理带来了许多困难，很多自然语言处理领域的问题归根结底都是解决词语的歧义问题。如何才能让计算机理解一个歧义词在其特定的上下文中准确的含义是词义消歧需要解决的首要问题。词义消歧对于很多自然语言处理的应用问题都有非常重要的作用，诸如信息检索、机器翻译、文本分类和自动文摘等。本文研究的是统计学习方法中的有指导的词义消歧方法，这种方法与机器学习方法的结合是当前主流的词义消歧方法。而且这种方法的灵活性好，扩展性高，同时还能够应付语言的发展变化，受到了国内外学者的一致好评。本文主要有以下几部分的研究内容：首先，研究了词义消歧的多种分类方法，介绍了比较权威的词义消歧评测体系，并提出了在词义消歧的过程中可能遇到的问题及解决方案。其次，研究了词义消歧特征工程的两方面内容：特征的提取和特征的选择。在特征提取部分，研究了基于滑动词窗和基于句法分析树的特征提取方法，重点阐述了句法分析树的建立过程以及基于句法分析树的特征提取方法的算法流程。在特征选择部分，研究了基于词的特征提取方法，利用句法信息的特点，提出了将句法信息和词性信息融合的特征选择方法。同时，根据朴素贝叶斯模型的鲁棒性和适用性等特点，优化了基于句法树的贝叶斯词义消歧分类模型。最后，研究了词义消歧模块在机器翻译中的应用。在实际机器翻译系统中加入了词义消歧模块，虽然研究并不完善，得到的结果也不是很令人满意，但也能给机器翻译提供一定的现实意义。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2014-03-01）
张春祥,栾博,高雪瑶,卢志茂[6]（2014）在《基于句法分析的汉语词义消歧》一文中研究指出为了提高词义消歧的质量,对歧义词汇的上下文进行结构分析,提出了一种利用句法知识来指导消歧过程的方法。在歧义词汇上下文的句法树中,提取句法信息和词性信息作为消歧特征;同时,使用朴素贝叶斯模型作为消歧分类器。利用词义标注语料对分类器的参数进行优化,然后对测试数据中的歧义词汇进行消歧。实验结果表明,消歧的准确率有所提升,达到了66.7%。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2014年01期）
张春祥,栾博,高雪瑶,卢志茂[7]（2015）在《句法信息指导的汉语词义消歧》一文中研究指出词义消歧要解决如何让计算机理解多义词在上下文中的具体含义,对信息检索、机器翻译、文本分类和自动文摘等自然语言处理问题有着十分重要的作用。通过引入句法信息,提出了一种新的词义消歧方法。构造歧义词汇上下文的句法树,提取句法信息、词性信息和词形信息作为消歧特征。利用贝叶斯模型来建立词义消歧分类器,并将其应用到测试数据集上。实验结果表明:消歧的准确率有所提升,达到了65%。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2015年05期）
孙超,张仰森[8]（2010）在《利用浅层句法分析提取特征的词义消歧》一文中研究指出针对如何从文本中提取高质量消歧特征的问题,提出了基于浅层句法分析的消歧特征提取算法,建立了以语块分析识别为核心的特征提取模型。该模型通过对实词类型语块识别、分析中心词语词性和虚词类型语块分析,得到多义词的消歧特征。以北京大学计算语言研究所的现代汉语基本标注语料库为基础,选取了44个多义词,通过使用最大熵消歧模型进行训练和预测实验,准确率达到了78.71%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2010年21期）
余加柱[9]（2007）在《现代汉语自动句法分析中“打”的语法功能消歧》一文中研究指出汉语自动句法分析是当前计算语言学研究的一个热点,由于存在可利用的信息不足、汉语词性和汉语词的语法功能不存在一一对应的关系等许多难点,一直未能取得突破性进展。本文讨论汉语中同形词在自动句法分析中的处理问题,并以"打"的处理为例,探讨一种基于词语搭配的同形词语法功能消歧方法,取得较好的效果。(本文来源于《语文学刊》期刊2007年S1期）
张玥杰,张涛,朱靖波,姚天顺[10]（2006）在《面向数据的句法分析消歧》一文中研究指出面向数据的分析技术(Data-Oriented Parsing,DOP)是一种概率分析策略,其概率模型的主要目的在于为一个给定的句子找到最可能的分析,即分析消歧。实际上,有关算法计算复杂度的大量研究证明,该类消歧问题属于NP-完全问题。因此,为有效实现最可能的分析,国外学者提出许多近似分析算法。本文主要论述在 DOP 框架中,基于 Monte Carlo 方法找到最可能分析的近似分析算法,并说明该方法可在合理的算法时间代价范围内实现,而且在统计上受控,以确保所获得的近似解确实对应着分析消歧后的精确解。(本文来源于《计算机科学》期刊2006年03期）
句法消歧论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
词义消歧在机器翻译、信息检索、语音语义识别等方面具有重要作用。为提高消歧质量,细化特征粒度,提出一种多特征词义消歧方案。通过依存句法分析提取上下文中多义词及义项的词性、依存结构、依存词等特征,细化特征粒度,并根据多特征构造权值函数,选择权值最大的义项作为多义词的义项。实验结果表明,与单一特征词义消歧相比,采用依存句法分析的多特征词义消歧方案细化了特征粒度,提高了消歧准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
句法消歧论文参考文献
[1].韩琳.基于依存句法分析的词义消歧方法研究[D].杭州电子科技大学.2018
[2].史兆鹏,邹徐熹,向润昭.基于依存句法分析的多特征词义消歧[J].计算机工程.2017
[3].史兆鹏.基于依存句法分析的多特征词义消歧研究[D].合肥工业大学.2017
[4].李冬晨,张献涛,樊扬,吴玺宏.融合词义消歧的汉语句法分析方法研究[J].北京大学学报(自然科学版).2015
[5].栾博.基于句法树的中文词义消歧方法研究[D].哈尔滨理工大学.2014
[6].张春祥,栾博,高雪瑶,卢志茂.基于句法分析的汉语词义消歧[J].计算机应用研究.2014
[7].张春祥,栾博,高雪瑶,卢志茂.句法信息指导的汉语词义消歧[J].计算机工程与应用.2015
[8].孙超,张仰森.利用浅层句法分析提取特征的词义消歧[J].计算机工程与设计.2010
[9].余加柱.现代汉语自动句法分析中“打”的语法功能消歧[J].语文学刊.2007
[10].张玥杰,张涛,朱靖波,姚天顺.面向数据的句法分析消歧[J].计算机科学.2006
论文知识图
