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小句识别所依赖的语段全局范围探究——基于预训练语言模型Bert的汉语小句识别

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语言文字应用 2022年第2期 111-121页

作者：冯文贺高子雄张文娟广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心、语言工程与计算实验室广州510420 广东外语外贸大学广州510420

小句识别是篇章信息处理的基础问题。在语言学上,判断一个语段是否为小句,不仅依赖其内部结构,也依赖其在对外全局中的功能。问题是,识别小句一般依赖多大范围语段全局为好。本文基于汉语小句识别,对此探索。汉语小句一般以标点标记首尾... 详细信息

小句识别是篇章信息处理的基础问题。在语言学上,判断一个语段是否为小句,不仅依赖其内部结构,也依赖其在对外全局中的功能。问题是,识别小句一般依赖多大范围语段全局为好。本文基于汉语小句识别,对此探索。汉语小句一般以标点标记首尾,但并非所有标点都标记小句。本文将小句识别当成标点分类问题,将小句识别所依赖的全局范围归结为标点前后的语段个数,探测该范围大小与识别效果间关系。本文基于预训练语言模型Bert提取标点两侧语段的文本特征进行小句识别。实验表明,语段个数增多,识别效果增强,标点前后语段各达到4个效果最好;对识别效果的贡献,标点前侧语段大于后侧语段,双侧语段大于单侧语段;通过全局长度与前后语段特征权重的优化,最优模型小句识别效果F1值为95.19%。

关键词：小句识别篇章分析语段全局范围中文信息处理

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融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译

北京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 61-68页

作者：苗国义刘明童陈钰枫徐金安张玉洁冯文贺北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 创新工场人工智能工程院北京100080 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广州510420

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... 详细信息

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翻译模型,通过融合小句对齐知识,增强模型学习复杂句内小句间语义结构关系的能力。在WMT17,WMT18和WMT19汉英翻译任务中的实验表明,所提出的方法可以有效地提升神经机器翻译的性能。进一步的评测分析显示,所提方法能有效地提高汉英神经机器翻译在复杂句翻译上的篇章连贯性。

关键词：神经机器翻译小句对齐结构关系篇章连贯性

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汉英篇章衔接对齐语料库构建研究

中文信息学报 2022年第4期36卷 39-47,56页

作者：李艳翠冯继克来纯晓冯洪玉冯文贺河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南科技学院信息工程学院河南新乡453003 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510006

篇章衔接性分析是理解篇章的基础,汉语和英语在指代、连接和省略等主要衔接方式上存在差异。该文分别给出子句、连接词、指代和省略的汉英篇章衔接对齐标注策略,创建了规模为200个对齐文档的语料库资源,对标注语料进行质量评估并讨论了... 详细信息

篇章衔接性分析是理解篇章的基础,汉语和英语在指代、连接和省略等主要衔接方式上存在差异。该文分别给出子句、连接词、指代和省略的汉英篇章衔接对齐标注策略,创建了规模为200个对齐文档的语料库资源,对标注语料进行质量评估并讨论了标注中的难点问题及解决方法。语料库中的子句、连接词和指代标注一致率分别为0.909、0.876和0.920。在该文构建的语料库上分别进行子句切分和连接词识别实验,结果表明,该文语料标注策略切实可行,标注质量满足实际需要。

关键词：篇章衔接对齐语料标注指代省略连接

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汉英篇章结构平行语料库的对齐标注研究

中文信息学报 2013年第6期27卷 158-164,186页

作者：冯文贺河南科技学院中文系河南新乡453003 武汉大学计算机学院

篇章结构平行语料库是对具有对译关系的双语文本标注了平行篇章结构信息的语料库。对齐标注是汉英篇章结构平行语料库的核心理论基础。该文提出"结构对齐,关系对齐"的对齐标注策略,应用于切分对齐、层次结构对齐、关系对齐、中心对齐等... 详细信息

篇章结构平行语料库是对具有对译关系的双语文本标注了平行篇章结构信息的语料库。对齐标注是汉英篇章结构平行语料库的核心理论基础。该文提出"结构对齐,关系对齐"的对齐标注策略,应用于切分对齐、层次结构对齐、关系对齐、中心对齐等环节,实现了对齐和标注并行、单位对齐和结构对齐共进的平行语料库工作模式。本策略辅之以相应标注平台和工作程序以及相应难点解决方案,被证明是一种高效的篇章结构平行语料库工作方式。

关键词：平行语料库对齐标注篇章结构

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汉语复句关系的特征结构

中文信息学报 2015年第6期29卷 13-22页

作者：冯文贺河南科技学院中文系河南新乡453003 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

通常复句关系分析基于分类机制,由于缺乏统一逻辑,面临不少分歧。该文提出基于特征结构描写复句关系。复句关系的特征结构由[特征:值]元组构成,该文初步构拟汉语复句关系的特征结构系统,并用于具体分析。较之分类机制,特征结构对复句关... 详细信息

通常复句关系分析基于分类机制,由于缺乏统一逻辑,面临不少分歧。该文提出基于特征结构描写复句关系。复句关系的特征结构由[特征:值]元组构成,该文初步构拟汉语复句关系的特征结构系统,并用于具体分析。较之分类机制,特征结构对复句关系的描写深刻,且分析判断准确、易行。目前特征结构系统开放,但特征调整,可以完善而不大量更改已有特征描写结果。特征结构可用于复句关系的深度语义分析资源构建与计算研究。

关键词：复句关系特征结构语义分析

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“把/被”及其相关句式的依存分析

外国语 2011年第5期34卷 21-31页

作者：冯文贺姬东鸿河南科技学院人文学院河南新乡453003 武汉大学语言与信息研究中心湖北武汉430072

"把""被"依存地位相同,均支配两个V论元,其中一个为原因V1,一个为结果V2;通常把/被字句的谓语动词不能是光杆动词形式,正在于"把""被"必须支配两个V的缘故。把字句与被字句有相同依存结构,其中"把""被"居于根结点位置,即为全句中心;通... 详细信息

"把""被"依存地位相同,均支配两个V论元,其中一个为原因V1,一个为结果V2;通常把/被字句的谓语动词不能是光杆动词形式,正在于"把""被"必须支配两个V的缘故。把字句与被字句有相同依存结构,其中"把""被"居于根结点位置,即为全句中心;通常称其为把字句、被字句,直观命名反映的是"把""被"可以控制全句的本质。把字句、被字句的形式差异及语义解读差异可通过"把/被"支配的V结点及V结点支配的N结点的差异得到一定解释,这些差异包括V的价类选择,及V和N结点的隐现等。本文还从依存结构上分析了新兴被字句的共性与个性,并预测了新兴把字句的情况。

关键词：把字句被字句依存结构中心

复合名词短语N_1AN_2中形容词语义指向的判定与分析

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汉语学习 2013年第3期 15-21页

作者：冯文贺河南科技学院人文学院河南新乡453003

复合名词短语N1AN2由"名1+形+名2"直接构成。其语义指向是句子或短语内概念成分间可以优先实现的直接关联。提问与最佳答案是确定语义指向的基本原则,加"的"和组合测试是验证形容词语义指向的辅助手段。调查显示,N1AN2中形容词语义后指... 详细信息

复合名词短语N1AN2由"名1+形+名2"直接构成。其语义指向是句子或短语内概念成分间可以优先实现的直接关联。提问与最佳答案是确定语义指向的基本原则,加"的"和组合测试是验证形容词语义指向的辅助手段。调查显示,N1AN2中形容词语义后指约占74.3%,前指约占25.7%。根据不同的语义指向能力,N1AN2中形容词可分为惟前指形容词、惟后指形容词和双向形容词,三者分别占形容词总量的22.7%、71.8%和5.5%。这与一般句法条件下的形容词功能分布有较大差异。

关键词：复合名词短语 N1AN2 形容词语义指向

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并列结构的依存分析与连词的控制语地位

语言科学 2011年第2期10卷 168-181页

作者：冯文贺姬东鸿武汉大学语言与信息研究中心湖北武汉430072 武汉大学计算机学院湖北武汉430072

从依存的角度看,连词是一种虚谓词,它支配着两个具有-N属性的论元。基于这一认识,不仅传统语法下的各种并列结构得到了统一的依存表示,复句及有关特殊句式也得到了统一的依存表示。并列结构的各种语法形式差异及有关语义问题均可根据依... 详细信息

从依存的角度看,连词是一种虚谓词,它支配着两个具有-N属性的论元。基于这一认识,不仅传统语法下的各种并列结构得到了统一的依存表示,复句及有关特殊句式也得到了统一的依存表示。并列结构的各种语法形式差异及有关语义问题均可根据依存结构上具体结点的异同及性质差异得到一定解释。对谓词控制更全面的论断是:单命题句中实义谓词是根控制语("中心");多命题句中,连词是根控制语("中心")。

关键词：并列结构依存连词中心控制语

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汉语小句的俄语对应单位研究

中文信息学报 2018年第1期32卷 18-25页

作者：杨毅冯文贺乌拉尔联邦大学计算机词典学实验室俄罗斯叶卡捷琳堡620000 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510006

该文标注汉俄平行文本中汉语小句的俄语对应单位,并统计分析。首先,根据汉语小句切分对齐切分俄语,得到俄语对应单位;其次,对俄语对应单位进行语法标注;最后,基于标注语料,分析发现俄语对应单位。研究发现:(1)句子组成部分多(74.85%),... 详细信息

该文标注汉俄平行文本中汉语小句的俄语对应单位,并统计分析。首先,根据汉语小句切分对齐切分俄语,得到俄语对应单位;其次,对俄语对应单位进行语法标注;最后,基于标注语料,分析发现俄语对应单位。研究发现:(1)句子组成部分多(74.85%),句子少(25.15%);(2)单一述谓核心多(69.04%),无述谓核心次之(27.63%),多述谓核心少(3.33%);(3)单一述谓核心以简单谓语最多(31.84%),无述谓核心以动词短语最多(51.26%),多述谓核心以主从复合句最多(47.92%)。

关键词：小句对齐篇章翻译汉语小句俄语对应单位