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基于特征融合的汉语被动句自动识别研究

中文信息学报 2024年第8期38卷 15-24页

作者：胡康曲维光魏庭新周俊生李斌顾彦慧南京师范大学中北学院江苏丹阳212334 南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院江苏南京210023 南京师范大学国际文化教育学院江苏南京210097 南京师范大学文学院江苏南京210097

汉语中的被动句根据有无被动标记词可分为有标记被动句和无标记被动句。由于其形态构成复杂多样,给自然语言理解带来很大困难,因此实现汉语被动句的自动识别对自然语言处理下游任务具有重要意义。该文构建了一个被动句语料库,提出了一... 详细信息

汉语中的被动句根据有无被动标记词可分为有标记被动句和无标记被动句。由于其形态构成复杂多样,给自然语言理解带来很大困难,因此实现汉语被动句的自动识别对自然语言处理下游任务具有重要意义。该文构建了一个被动句语料库,提出了一个融合词性和动词论元框架信息的PC-BERT-CNN模型,对汉语被动句进行自动识别。实验结果表明,该文提出的模型能够准确地识别汉语被动句,其中有标记被动句识别F1值达到98.77%,无标记被动句识别F1值达到96.72%。

关键词：汉语被动句自动识别特征融合语料库

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中文连动句语义关系识别研究

中文信息学报 2024年第5期38卷 22-31页

作者：孙超曲维光魏庭新顾彦慧李斌周俊生南京师范大学中北学院江苏丹阳212334 南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院江苏南京210023 南京师范大学国际文化教育学院江苏南京210097 南京师范大学文学院江苏南京210097 昆山震川高级中学江苏苏州215300

连动句是形如“NP+VP1+VP2”的句子,句中含有两个或两个以上的动词(或动词结构)且动词的施事为同一对象。相同结构的连动句可以表示多种不同的语义关系。该文基于前人对连动句中VP1和VP2之间的语义关系分类,标注了连动句语义关系数据集... 详细信息

连动句是形如“NP+VP1+VP2”的句子,句中含有两个或两个以上的动词(或动词结构)且动词的施事为同一对象。相同结构的连动句可以表示多种不同的语义关系。该文基于前人对连动句中VP1和VP2之间的语义关系分类,标注了连动句语义关系数据集,基于神经网络完成了对连动句语义关系的识别。该方法将连动句语义识别任务进行分解,基于BERT进行编码,利用BiLSTM-CRF先识别出连动句中连动词(VP)及其主语(NP),再基于融合连动词信息的编码,利用BiLSTM-Attention对连动词进行关系判别,实验结果验证了该文所提方法的有效性。

关键词：连动结构神经网络连动句语义关系识别

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基于抽象语义表示的汉语疑问句的标注与分析

中文信息学报 2022年第7期36卷 33-41页

作者：闫培艺李斌黄彤霍凯蕊陈瑾曲维光南京师范大学文学院江苏南京210097 郑州金桂中学河南郑州450040 南京师范大学计算机与电子信息学院江苏南京210023

计算语言学领域多采取问句分类和句法分析相结合的方式处理疑问句,但精度和效率还不理想。疑问句的语言学研究成果丰富,比如疑问句的结构类型、疑问焦点等,但缺乏系统的形式化表示。该文采用基于图结构的句子语义整体表示方法--中文抽... 详细信息

计算语言学领域多采取问句分类和句法分析相结合的方式处理疑问句,但精度和效率还不理想。疑问句的语言学研究成果丰富,比如疑问句的结构类型、疑问焦点等,但缺乏系统的形式化表示。该文采用基于图结构的句子语义整体表示方法--中文抽象语义表示来标注疑问句的语义结构,将疑问焦点和整句语义一体化表示出来,选取了宾州中文树库、小学语文教材等2万句语料中共计2071个疑问句进行标注。统计结果表明,疑问焦点可通过疑问概念amr-unknown和语义关系的组合来表示。其次,根据疑问代词所关联的语义关系,统计了疑问焦点的概率分布,发现原因、修饰语和受事的占比最高,分别占26.45%、16.74%以及16.45%。基于抽象语义表示的疑问句标注与分析可以为汉语疑问句研究提供基础理论与资源。

关键词：疑问句抽象语义表示语义关系语义计算

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基于平行坐标的关联规则可视化新技术

计算机工程 2005年第24期31卷 87-89页

作者：吉根林韦素云曲维光南京师范大学计算机科学系

详细讨论了用于关联规则可视化的几种常用技术,分析了各自的优缺点。提出了关联规则可视化的一种新方法ARVir,该方法巧妙地利用平行坐标技术的思想,对原有的可视化技术进行改进,能够解决当前关联规则可视化技术中普遍存在的界面紊乱、... 详细信息

详细讨论了用于关联规则可视化的几种常用技术,分析了各自的优缺点。提出了关联规则可视化的一种新方法ARVir,该方法巧妙地利用平行坐标技术的思想,对原有的可视化技术进行改进,能够解决当前关联规则可视化技术中普遍存在的界面紊乱、产生歧义等多种问题。利用Java3D技术实现了基于ARVir的关联规则可视化系统原型,实验表明该系统不仅能够有效地显示大量关联规则,而且用户可以给定约束条件对挖掘结果进行过滤。

关键词：关联规则可视化数据挖掘

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汉语自动分词的方法选择

计算机科学 2002年第Z1期29卷 54-56页

作者：曲维光南京师范大学数学与计算机科学学院南京210097 南京师范大学文学院南京210097

　　1引言　　计算机自动分词是现代汉语处理的重要组成部分,也是最基础的工作.汉语处理的后续工作,如词性标注、句法分析、语义分析、篇章理解以及机器翻译等,都以自动分词后的文本作为处理的起点.要想最终实现高质量的篇章理解和机器... 详细信息

　　1引言　　计算机自动分词是现代汉语处理的重要组成部分,也是最基础的工作.汉语处理的后续工作,如词性标注、句法分析、语义分析、篇章理解以及机器翻译等,都以自动分词后的文本作为处理的起点.要想最终实现高质量的篇章理解和机器翻译系统,自动分词质量的高低至关重要.……

关键词：汉语自动分词方法选择篇章理解机器翻译系统汉语处理质量语义分析句法分析后续工作词性标注计算机组成文本基础

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第二届中文抽象语义表示解析评测

中文信息学报 2023年第6期37卷 33-43页

作者：李斌许智星肖力铭周俊生曲维光薛念文南京师范大学文学院江苏南京210097 北京大学中国语言文学系北京100871 南京师范大学计算机与电子信息学院江苏南京210023 布兰迪斯大学计算机科学系马萨诸塞沃尔瑟姆02453

抽象语义表示是近年来国内外句子语义解析领域的研究热点,国际上已举办了CoNLL2019和CoNLL2020两届跨语言的评测。中文抽象语义表示评测是CoNLL2020的五大任务之一,取得了接近英语的解析效果,但是评测数据和评测指标仍有较大改进空间。... 详细信息

抽象语义表示是近年来国内外句子语义解析领域的研究热点,国际上已举办了CoNLL2019和CoNLL2020两届跨语言的评测。中文抽象语义表示评测是CoNLL2020的五大任务之一,取得了接近英语的解析效果,但是评测数据和评测指标仍有较大改进空间。为了推动中文抽象语义解析研究,该文在第二十一届中国计算语言学大会技术评测任务研讨会上组织了第二届评测,以新设计的Align-smatch指标为排名标准,采用改进的语义标注方案和标注语料库来进行评测。在基础测试集上,封闭模式的最高F1值为80.00%;盲测集上的表现则相比基础测试集下降了7个百分点左右。本次评测的最佳结果在MRP指标下比上届提高了2.66个百分点。统计发现,整体性能提升主要来源于概念之间的语义关系预测准确率的提高,而语义关系的对齐还有待提升。

关键词：抽象语义表示语义解析评测指标中文信息处理

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汉语词语离合现象识别研究

中文信息学报 2023年第6期37卷 25-32页

作者：周露曲维光魏庭新周俊生李斌顾彦慧南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院江苏南京210023 南京师范大学文学院江苏南京210097 南京师范大学国际文化教育学院江苏南京210097 南京师范大学中北学院江苏丹阳212334

离合现象是指汉语中一种词语的前后语素之间可以插入其他成分,但分离后表达的意思仍然是一个整体的现象。该文采用字符级序列标注方法解决二字动词离合现象的自动识别问题,以避免自动分词及词性标注的错误传递;引入掩码机制,遮蔽句中离... 详细信息

离合现象是指汉语中一种词语的前后语素之间可以插入其他成分,但分离后表达的意思仍然是一个整体的现象。该文采用字符级序列标注方法解决二字动词离合现象的自动识别问题,以避免自动分词及词性标注的错误传递;引入掩码机制,遮蔽句中离合词,以强化对中间插入成分的学习,并对前后语素采用不同的掩码以强调其出现顺序;设计双编码模型,对原始句子与掩码后的句子分别进行编码。实验结果表明,该文提出的BERT_MASK+2BiLSTMs+CRF模型比当前性能最优的离合词识别模型提高了2.85%的F1值。

关键词：离合词自动识别掩码机制神经网络

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基于神经网络的连动句识别

中文信息学报 2022年第2期36卷 12-21页

作者：孙超曲维光魏庭新顾彦慧李斌周俊生南京师范大学计算机与电子信息学院江苏南京210023 南京师范大学文学院江苏南京210097 南京师范大学国际文化教育学院江苏南京210097 昆山震川高级中学江苏苏州215300

连动句是具备连动结构的句子,是汉语中一种特殊的句法结构,在现代汉语中十分常见且使用频繁。连动句语法结构和语义关系都很复杂,在识别中存在许多问题,对此该文针对连动句的识别问题进行了研究,提出了一种基于神经网络的连动句识别方... 详细信息

连动句是具备连动结构的句子,是汉语中一种特殊的句法结构,在现代汉语中十分常见且使用频繁。连动句语法结构和语义关系都很复杂,在识别中存在许多问题,对此该文针对连动句的识别问题进行了研究,提出了一种基于神经网络的连动句识别方法。该方法分两步:第一步,运用简单的规则对语料进行预处理;第二步,利用文本分类的思想,使用BERT编码,利用多层CNN与BiLSTM模型联合提取特征进行分类,进而完成连动句识别任务。在人工标注的语料上进行实验,实验结果达到92.71%的准确率,F_(1)值为87.41%。

关键词：连动句文本分类神经网络抽象语义表示

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汉语V+V序列关系识别研究

计算机工程与应用 2023年第5期59卷 289-296页

作者：李胜男曲维光魏庭新周俊生顾彦慧李斌南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023 南京师范大学文学院南京210097 南京师范大学国际文化教育学院南京210097

“V+V”是现代汉语中的常见结构,能够形成兼语、连动等多种完全不同的句法结构,给句法和语义解析造成困难。针对“V+V”形成的句法结构类型和序列关系识别问题,设计并制定了一套语料库标注规范,以解决语料库中存在的“V+V”结构的嵌套... 详细信息

“V+V”是现代汉语中的常见结构,能够形成兼语、连动等多种完全不同的句法结构,给句法和语义解析造成困难。针对“V+V”形成的句法结构类型和序列关系识别问题,设计并制定了一套语料库标注规范,以解决语料库中存在的“V+V”结构的嵌套标注问题,并据此构建起一个包含5 381个兼语句子、7 987个连动句子,以及1 212个兼语连动嵌套句子的“V+V”语料库。提出一个基于BiLSTM-CRF和多头注意力机制的模型,能够同时识别结构中的多个动词和名词的句法、语义角色。相比于以往只研究单项识别兼语或者连动结构,该模型不仅可以同时识别兼语结构、连动结构,还可以解决兼语连动嵌套结构的识别问题。实验结果表明:该方法能够很好地解决“V+V”序列关系的识别问题,在测试集语料上达到92.12%的F1值。

关键词： V+V序列关系连动结构兼语结构中文抽象语义表示