检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于规则的依存树库错误自动检测与分析

北京大学学报（自然科学版） 2016年第1期52卷 58-64页

作者：史林林邱立坤亢世勇雷东大学史学院烟台264025

尝试将依存树转化为短语结构树,并基于规则的方法自动检测出人工标注结果中的错误。将该方法应用于已经过两遍人工校对的北京大学多视图依存树库,从50275个句法树中发现1529处错误,正确率为100%。进一步,所有错误可以分为3个层次:分词... 详细信息

尝试将依存树转化为短语结构树,并基于规则的方法自动检测出人工标注结果中的错误。将该方法应用于已经过两遍人工校对的北京大学多视图依存树库,从50275个句法树中发现1529处错误,正确率为100%。进一步,所有错误可以分为3个层次:分词错误、词性与句法角色不符、句法角色错标。该方法可以有效提高依存树库的质量,并且适用于各类型的依存树库。

关键词：树库词性句法角色错误检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于依存语法构建多视图汉语树库

中文信息学报 2015年第3期29卷 9-15页

作者：邱立坤金澎王厚峰鲁东大学文学院山东省语言资源开发与应用重点实验室山东烟台264025 北京大学计算语言学研究所北京100871 乐山师范学院智能信息处理及应用实验室四川乐山614004

树库是自然语言处理中一项重要的基础资源,现有树库基本上都是单视图树,支持短语结构语法或者依存语法。该文提出一套基于依存语法的多视图汉语树库标注体系,仅需标注中心语和语法角色两类信息,之后可以自动地推导出描述句法结构所需的... 详细信息

树库是自然语言处理中一项重要的基础资源,现有树库基本上都是单视图树,支持短语结构语法或者依存语法。该文提出一套基于依存语法的多视图汉语树库标注体系,仅需标注中心语和语法角色两类信息,之后可以自动地推导出描述句法结构所需的短语结构功能和层次信息,从而可以在不增加标注工作量的前提下获得更多语法信息。基于该体系,构建了北京大学多视图汉语树库(PMT)1.0版,含有64 000句、140万词,支持短语结构语法和依存语法两个视图。

关键词：多视图树库依存语法短语结构语法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

语义词典归类不当现象自动发现

中文信息学报 2011年第1期25卷 79-84页

作者：邱立坤邵艳秋北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 北京城市学院人工智能研究所北京100083

平行周遍原则是陈保亚(1999)提出的一种用于区分词与短语的理论,将词语分为既平行又周遍、平行不周遍和不平行不周遍三类,既平行又周遍的是短语,不宜收入词典。由于汉语语义词典在收词时并未严格遵循平行周遍原则,因此依据现有语义词典... 详细信息

平行周遍原则是陈保亚(1999)提出的一种用于区分词与短语的理论,将词语分为既平行又周遍、平行不周遍和不平行不周遍三类,既平行又周遍的是短语,不宜收入词典。由于汉语语义词典在收词时并未严格遵循平行周遍原则,因此依据现有语义词典可以自动地归纳出许多平行周遍规则或者平行不周遍规则。假定有两部语义词典,则可以归纳出两套平行(不)周遍规则,每一套规则都有各自的正例和反例。一个词典中某一规则的反例如果同时是另一词典中的正例,就意味着前一部词典中的词语可能归类不当。基于这一思路,该文提出一个基于平行周遍原则的语义词典归类不当现象自动发现方法,实验结果证明了这一方法的有效性。

关键词：平行周遍原则语义词典归类自动发现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于规则的“把”字句语义角色标注

中文信息学报 2017年第1期31卷 84-93页

作者：何保荣邱立坤徐德宽鲁东大学文学院山东烟台264025

"把"字句是现代汉语中一种重要的特殊句式,该文尝试用基于知识库的规则方法对把字句进行语义角色自动标注。首先,我们从《人民日报》语义角色标注语料库中收集把字句例句,形成一个覆盖范围较广的把字句例句库;之后,对例句库中把字句的... 详细信息

"把"字句是现代汉语中一种重要的特殊句式,该文尝试用基于知识库的规则方法对把字句进行语义角色自动标注。首先,我们从《人民日报》语义角色标注语料库中收集把字句例句,形成一个覆盖范围较广的把字句例句库;之后,对例句库中把字句的句法和语义构成规律进行手工标注,标注内容包括谓语动词的配价类型、把字句谓语结构类型、把字句句模类型等。在上述标注的基础上,对把字句的句模构成规律进行分析,总结出若干条语义角色标注规则;最后,在测试数据上对前述规则进行验证,语义角色标注的最终正确率为98.61%,这一结果说明该文所提出的规则在把字句语义角色标注上是有效的。

关键词：把字句语义角色标注句模

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向深层语义表示的否定义表达规律探析

中文信息学报 2016年第6期30卷 40-48页

作者：邱立坤黄焜何保荣亢世勇鲁东大学文学院山东烟台264025

否定义是深层语义表示中的一个重要组成部分。该文基于语料库的方法对现代汉语中的否定表达形式及其使用规律进行深入分析。首先,系统地收集否定表达形式,将之分为显性否定词、隐性否定词、否定结构三类,并讨论否定表达形式的非否定用... 详细信息

否定义是深层语义表示中的一个重要组成部分。该文基于语料库的方法对现代汉语中的否定表达形式及其使用规律进行深入分析。首先,系统地收集否定表达形式,将之分为显性否定词、隐性否定词、否定结构三类,并讨论否定表达形式的非否定用法。其次,对否定表达形式的使用规律进行归纳与总结,涉及单动核结构、情态成分、述补结构、动词性并列结构、连谓结构、兼语结构等,重点分析多动核结构中否定对命题义的影响,并总结在深层语义标注框架下否定义的标注规则。最后,基于多领域句法树库考察否定表达形式的领域分布差异。

关键词：现代汉语深层语义表达否定词

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于句式与句模对应规则的语义角色标注

中文信息学报 2018年第4期32卷 59-65页

作者：何保荣邱立坤孙盼盼鲁东大学文学院山东烟台264025

大规模语义角色标注语料库的构建可以为计算机理解自然语言的语义提供有用的训练数据。该文主要研究服务于语义角色标注语料库构建的语义角色标注规则。在人工语义角色标注的基础上,分析句式和句模的对应关系,并总结出一套基于句式的语... 详细信息

大规模语义角色标注语料库的构建可以为计算机理解自然语言的语义提供有用的训练数据。该文主要研究服务于语义角色标注语料库构建的语义角色标注规则。在人工语义角色标注的基础上,分析句式和句模的对应关系,并总结出一套基于句式的语义角色标注规则,在测试集上达到78.73%的正确率。基于上述规则,可以在构建语义角色标注语料库时完成自动标注的工作,标注人员在此基础上进行人工校对,可有效地减少工作量。

关键词：句模句式语义角色标注标注规则

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于大规模语料库的汉语词义相似度计算方法

中文信息学报 2013年第1期27卷 1-6,80页

作者：石静吴云芳邱立坤吕学强北京大学计算语言学研究所北京100871 鲁东大学文学院山东烟台264025 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

词义相似度的计算是自然语言处理领域的关键问题之一,它在信息检索中的查询扩展、机器翻译中的模块识别,以及句法分析、词义消歧等任务中都发挥着重要的作用。该文研究了基于大规模语料库的汉语词义相似度计算方法,系统地比较分析了上... 详细信息

词义相似度的计算是自然语言处理领域的关键问题之一,它在信息检索中的查询扩展、机器翻译中的模块识别,以及句法分析、词义消歧等任务中都发挥着重要的作用。该文研究了基于大规模语料库的汉语词义相似度计算方法,系统地比较分析了上下文特征权值的选择、向量相似度计算方法、基于窗口和基于依存关系的表征形式、新闻语体和网络语体的差异。实验结果表明,在网络语言语料上,基于窗口选取上下文特征,用互信息PMI来计算权值,采用cosine来计算相似度,取得了最好的词义相似度结果。

关键词：词义相似度上下文特征权值选择依存关系

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

《现汉》与《语法信息词典》词类对应分析

中文信息学报 2017年第5期31卷 1-7,20页

作者：邱立坤赵慧俞士汶朱学锋鲁东大学文学院山东烟台264025 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 语言能力协同创新中心江苏徐州221009

词类标注问题历来受到中文信息处理、汉语语法和词汇学界的共同关注,学者们已提出多种词类标记体系,彼此间存在较大差异,但迄今尚无人对大规模词类标注工程进行系统比较。该文以《现代汉语词典》第5版和《现代汉语语法信息词典》两个大... 详细信息

词类标注问题历来受到中文信息处理、汉语语法和词汇学界的共同关注,学者们已提出多种词类标记体系,彼此间存在较大差异,但迄今尚无人对大规模词类标注工程进行系统比较。该文以《现代汉语词典》第5版和《现代汉语语法信息词典》两个大型词典词类标注工程为比较对象,基于所提出的词类对应算法,自动找出两部词典词类标注上的差异,进而对形成差异的原因进行分析。分析结果表明,两部词典词类标注一致性较高(83.5%完全相同),而存在差异的地方可归结为三类主要原因:词类迁移;词类判断标准不一致;收录义项不同。

关键词：现代汉语词典现代汉语语法信息词典词类标注词类对应

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多目标情感分类中文数据集构建及分析研究

中文信息学报 2021年第6期35卷 30-38页

作者：刘鹏远田永胜杜成玉邱立坤北京语言大学信息科学学院北京100083 北京语言大学国家语言资源监测与研究平面媒体中心北京100083 闽江学院计算机与控制工程学院福建福州350108

目标级情感分类任务是为了得到句子中特定评价目标的情感倾向。一个句子中往往存在多个目标,多个目标的情感可能一致,也可能不一致。但在已有针对目标级情感分类的评测数据集中:①大多数是一个句子一个目标;②在少数有多个目标的句子中... 详细信息

目标级情感分类任务是为了得到句子中特定评价目标的情感倾向。一个句子中往往存在多个目标,多个目标的情感可能一致,也可能不一致。但在已有针对目标级情感分类的评测数据集中:①大多数是一个句子一个目标;②在少数有多个目标的句子中,多个目标情感倾向分布并不均衡,多个目标情感一致的句子占较大比例。数据集本身的缺陷限制了模型针对多个目标进行情感分类的提升空间。针对以上问题,该文构建了一个针对多目标情感分类的中文数据集,人工标注了6339个评价目标,共2071条数据。该数据集具备以下特点:①评价目标个数分布平衡;②情感正负极性分布平衡;③多目标情感倾向分布平衡。随后,该文利用多个目标情感分类的主流模型在该数据集上进行了实验与比较分析。结果表明,现有主流模型尚不能对存在多个目标且目标情感倾向性不一致实例中的目标进行很好的分类,尤其是目标的情感倾向为中性时。因此多目标情感分类任务具有一定的难度与挑战性。

关键词：目标级情感分类中文数据集多目标