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30114字硕士毕业论文专利文本的语义依赖分析

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:30114字
论点:语义,依存,分析
论文概述:

本文是计算机论文,本文的理论基础是三维动概念模型和《基于语块和块句的构式语义关系体系》。目的是对以上理论的实践和检验验证。以其作为理论指导,对树库构建方法进行研究,构建出

论文正文:

第一章引言1.1研究背景和意义当今,随着计算机科学的飞速发展,大量的语言和文本信息需要处理 对于自然语言处理,为了获得更好的处理结果,有必要引入相关的语义信息 在自然语言处理领域,语料库作为一种基本资源,对相关研究具有重要意义,在自然语言处理系统中起着至关重要的作用。 在基础资源的支持下,它将对句法分析、信息抽取、机器翻译等系统的性能提高大有裨益。 无论是在基础研究还是实际应用中,语义知识库的建设已经成为一项关键任务。 随着我国科学技术的不断发展,知识产权的重要性越来越受到重视和认可。 国际技术交流的不断加强使专利技术的交流和学习成为科学技术领域的一部分。 专利是世界上最大的信息源,它包含了世界上90%~95%的科技信息 对于自然语言处理领域来说,专利文本的处理既是机遇也是挑战。 高效合理地翻译专利文本、分析专利文本、充分挖掘专利信息的能力,将对促进我国专利技术的发展起到关键作用。 专利文本不同于普通文本,有自己的特点。 专利文本中的句子更复杂,句子结构和表达意义比一般领域更难区分和理解。 此外,专利文本包含了许多专业领域的术语,新的术语将不断出现。 然而,专利文本也有其独特的特点。 专利文本大多描述物体的某些状态或它们之间的关系,而人类的意识或情感内容较少。 对其特点进行专门的分析和研究将提高语言处理系统的效果。 因此,本文构建了一个面向专利的中文语义树库,并在此基础上进行语义依赖分析研究和探索。 本文的研究内容是语义依存分析。 宗成庆指出,自然语言处理的最终目标应该是在语义理解的基础上实现相应的操作。 在自然语言处理中,简单的词汇和句法分析仍然不够,不能满足越来越高的应用要求。 语义分析可以提高自然语言处理系统的性能。 然而,对于计算机来说,思考和分析像人脑这样的问题,如何正确和真实地理解语义和应用语义将是一个非常困难的挑战。 1.2主要研究内容本文针对专利文本的自动语义依赖分析,需要解决以下两个最基本的问题:一是语义分析的基本单元和语义描述系统的选择,在此基础上构建基于语义依赖分析的语料库;其次,实现了语义块的识别,这是进一步语义分析的基础。第三:语义依存分析是指依存弧的确定和语义关系的判断。 1.语义依存树库的构建本文讨论了专利文本语义树库构建中的几个问题。 基于三维动态概念模型理论和“构建基于组块和组块的语义关系系统”,确定了以组块为标注对象的专利翻译语义关系标注集。提出了自顶向下的树库构建过程。树库的标签格式被确定。以及确定将句子分成不同级别并反映核心语言块的树库的表达形式 根据以下系统,通过手动标记3400专利语料库来构建语义依赖树库。 2.语义块的识别是本文语义依存分析的单元。因此,语义组块的识别是语义依存分析的基础。 本文将语块分为四类,基于自动分词和词性标注,利用它们各自的识别标记来确定语块的边界。 根据句子的结构特点,提出了一种自顶向下的语义块识别方法,该方法分别识别外部语义块和内部语义块,并分别选择外部语义块语料库和内部语义块语料库训练模型 3.语义依赖分析本文的最终目的是实现语义依赖分析 通过分析已识别的块特征,我们总结了确定依赖弧的规则。 通过应用这些规则,可以确定每个组块所依赖的核心组块。 此外,语义依赖分析是通过结合规则和统计来实现的。 第二章相关研究及其现状2.1树库构建的研究现状随着计算语言学的发展,很难满足单纯依赖语法规则的语言学研究要求。 统计学习方法的兴起使人们能够从真实语料库中找到一些有用的信息资源。 因此,语料库的建设已经成为自然语言处理领域的一个相对基本的内容。 树库是根据特定规范构建语料库而形成的语料库。 句子在语法或语义上是嵌套的,因此显示了句子的层次结构。 这样,我们可以用“树”的结构来描述这个句子。具有“树”结构的大型句子构成了我们想要的树库。 经过几十年的研究和发展,国内外已经形成了许多大规模的可用树库。 典型的例子有:美国宾夕法尼亚大学U2Penn树图书馆;英国兰卡斯特2种子银行;德国NEGRA和TIGER树库;捷克有PDT树库;西班牙语有UAM树图书馆;在中文树库方面,美国宾夕法尼亚大学U2Penn中文树库和中国台北研究所中研院中文树库等。 中国也有一些成熟的或小规模的树库,如:北京大学的中国树库;清华中国树木银行;国家语委现代汉语树库;中国科学院计算研究所构建的机器翻译句法树库;哈萨克斯坦工业中国依存树图书馆 在英语语义分析中,常见的浅层语义分析资源包括框架网和支撑库 框架网(FrameNet)以框架语义为标注的理论基础,描述词汇单元的框架和框架之间的关系。 在每个句子中,目标谓词如动词、名词或形容词都有标记,还有语义角色、短语类型和句法功能。 PropBank是一个基于PennTreeBank的浅层语义信息标注 PropBank只标记目标动词(非系词动词) 其中,有50多个语义角色,由于目标动词不同,同一语义角色可能有不同的语义含义 2.2组块识别组块分析的研究现状组块分析是浅层句法分析的一部分,可以简化完整句法分析的复杂性 首先对组块进行句法分析,然后将分析的句法组块组织并组合成句法树。组块可以有相互关系,组块和这些关系一起可以形成完整的句法分析树。 为了降低句法分析的难度,阿布尼(1991)首先提出了组块理论并描述了组块 它为语块描述系统奠定了基础,指出语块由一个实词和相应的修饰虚词组成。组块在句子中出现的顺序是灵活的,不受语法的限制,但是组块的内部仍然与语法有关。 CONLL组块系统的提出强调句子的自下而上分析。根据阿布尼的语块理论,语块被分成更精细的单位,句子被分成不同的短语和从句。然而,CONLL系统中的介词短语通常只包含一个介词。 组块识别已经被越来越多的学者所研究。 在文献[22]中,使用了基于分类的监督学习方法。基于内存的学习算法存储一个样本集,每个样本与一个特征向量和有限数量的类相关联 对于新的特征向量,分类器从存储器中的大量相似特征向量中提取向量的类别 良好的相似性能很好地适应手头的工作。 基于记忆的浅层句法分析构建了一个分类器。句法分析过程将主向量及其周围环境输入分类器,从而输出一些基于内存的模板 该方法对动词词的识别率较高,但对主语和宾语的识别率不是很好。 英语组块识别技术取得了一定的成就,但汉语组块识别才刚刚起步,包括汉语短语的自动识别,以及使用支持向量机对汉语组块和汉语短语的定义和识别。 梁虹影和曹军比较分析了文献中的风选、支持向量机和感知器 许多特征,例如单词、词性、块标记和增强的语言特征,被用来识别文本块。 虽然为了提高识别效果使用了更多的特征来识别组块,但这将加剧数据稀疏现象,同时会消耗大量的数据查询时间,降低识别速度。 第三章语义依存树库的构建............................103.1引言确定..............................103.2标记集................103.2.1块标记集..............................11第四章基于通用报告格式块识别的语义...................174.1导言...................174.2特征选择..............................18第五章语义依存分析..............................275.1导言...................27第5章语义依赖分析5.1引言在前一章中,详细讨论了语义块的识别 在此基础上,本章结合规则和统计方法研究语义依存分析方法。 首先,确定组块的依赖核心,即确定依赖弧,然后分析语义关系。 其中,在本文的语义关系系统中,动态块是语义理解的核心,角色块、场景块和虚拟块表达动态块周围的语义信息。 句子的外部分析和内部分析都通过上述四个词块来描述它们的语义关系。 本文不讨论虚拟块和动态块之间的语义关系。 通过对实际语料的分析,我们可以总结出一些依存规则,从中可以找到大部分具有依存关系的组块。 因此,块的依赖核心可以由规则来确定。 确定依赖核心后,基于通用报告格式分析语义关系 最后,利用规则对语义关系分析结果进行修正,使得语义关系的准确性更高。 句子中的大部分外部语义块符合正常的主谓结构词序,但内部语义块往往具有动词的名词化,这使得句子词序发生变化,尤其是核心动词块的不同位置,使得语义关系的判断需要单独判断。 训练时,分别选择外部语义块的语义关系语料库和内部语义块的语义关系语料库进行训练 结论语义依存分析在许多高层研究和应用中非常有用。 如果语义依赖分析问题得到有效解决,将对自动问答、信息抽取、机器翻译、信息检索、自动摘要等许多研究和应用有很大帮助。 语义依存分析以依存理论为基础,是一种深层的语义分析理论。 它可以从句子依存结构和语义信息两个方面分析句子,更好地表达句子结构和隐含的语义信息 本文主要研究专利文本语义依存树库的构建和语义依存分析方法。 本文的主要工作和结论总结如下:本文的理论基础是三维动态概念模型和基于组块和组块的语义关系构建系统 目的是实践和验证上述理论 以此为理论指导,研究了树库的构建方法,构建了面向专利文本的中文语义树库。 在此基础上,实现了自动语义依赖分析过程 语料库的构建主要解决语义粒度和人工标注的问题 本文研究了专利文本中文语义树库的构建问题。 基于三维动态概念模型理论,面向专利翻译,确定了以组块为标注对象的语义关系标注集。提出了自顶向下的树库构建过程。确定语料库的标注格式。以及确定将句子分成不同级别并反映核心语言块的树库的表达形式 通过以上方法和规范,标记了3400专利语料库的依存树库 树库的构建表明了该方法的可行性。 本文语义分析的语言单位是词块,因此在实现自动语义依存分析之前,首先需要找到四种类型的词块:动态词块、角色词块、情景词块和虚拟词块 根据句子的结构特征,提出一种自顶向下的语义块识别方法,分别识别外部语义块和内部语义块 语义块的识别是语义依赖分析和语义关系确定的基础,也为自动树库构建提供了技术支持。 参考文献(省略)