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应用粒子群优化-条件随机域的文本生物实体识别

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西安交通大学学报 2010年第12期44卷 38-42,124页

作者：豆增发高琳西安电子科技大学计算机学院西安710071

针对生物医学文本中传统生物实体识别算法的精确度不高的问题,提出了一种新的基于粒子群优化-条件随机域的生物实体识别算法.新算法利用改进的粒子群优化算法训练条件随机域模型,并将训练后的条件随机域模型应用到生物实体的识别上.改... 详细信息

针对生物医学文本中传统生物实体识别算法的精确度不高的问题,提出了一种新的基于粒子群优化-条件随机域的生物实体识别算法.新算法利用改进的粒子群优化算法训练条件随机域模型,并将训练后的条件随机域模型应用到生物实体的识别上.改进的粒子群优化算法引入粒子群聚集度来防止粒子群过早地陷入局部收敛,用迭代间对数似然相对变化率来控制算法的收敛,用线性变化的惯性因子和学习因子来控制搜索范围.实验结果表明,基于改进粒子群优化的条件随机域模型较隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、支持向量机以及传统条件随机域模型等方法具有更高的精确率和召回率.

关键词：条件随机域模型粒子群优化粒子群聚集度对数似然相对变化率生物实体识别

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基于多层协同纠错的中文层次句法分析

中文信息学报 2014年第4期28卷 29-36页

作者：蒋志鹏关毅董喜双哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

层次句法分析是一种简单快速的完全句法分析方法,该方法将句法分析分解为词性标注、组块分析和构建句法树三个阶段。该文将其中的组块分析细分为基本块分析和复杂块分析,利用条件随机域模型代替最大熵模型进行序列化标注。由于层次句分... 详细信息

层次句法分析是一种简单快速的完全句法分析方法,该方法将句法分析分解为词性标注、组块分析和构建句法树三个阶段。该文将其中的组块分析细分为基本块分析和复杂块分析,利用条件随机域模型代替最大熵模型进行序列化标注。由于层次句分析中错误累积问题尤为严重,该文提出了一种简单可行的错误预判及协同纠错算法,跟踪本层预判的错误标注结果进入下一层,利用两层预测分数相结合的方式协同纠错。实验结果表明,加入纠错方法后,层次句法分析在保证解析速度的同时,获得了与主流中文句法分析器相当的解析精度。

关键词：层次句法分析条件随机域模型组块分析多层协同纠错

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基于分词提取重复串的未登录词遗漏量化模型

中文信息学报 2011年第2期25卷 122-128页

作者：张海军史树敏丁溪源黄河燕中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京100097 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

基于重复串构造候选词集合是未登录词识别(UWI)的重要方法,目前有两种策略用于重复串提取:基于字符和基于分词。该文针对这两种策略实施了大量对比研究,并提出了基于分词提取重复串的未登录词遗漏量化模型,用以评估未登录词漏召问题。... 详细信息

基于重复串构造候选词集合是未登录词识别(UWI)的重要方法,目前有两种策略用于重复串提取:基于字符和基于分词。该文针对这两种策略实施了大量对比研究,并提出了基于分词提取重复串的未登录词遗漏量化模型,用以评估未登录词漏召问题。分析表明,该量化模型与实验数据之间具有良好的交互验证关系。根据对量化模型的讨论,该文得出了应用不同策略进行未登录词识别的可靠结论,该结论对后续研究具有一定的参考价值。

关键词：未登录词识别重复串条件随机域模型中文分词

CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

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中文信息学报 2016年第6期30卷 59-66页

作者：马建军裴家欢黄德根大连理工大学外国语学院辽宁大连116024 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短... 详细信息

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语的边界,选择商务领域语料,采用了细化词性标注集和条件随机域模型结合语义信息的方法,识别了名词短语的边界和句法功能。在预处理基于宾州树库细化了词性标注集,条件随机域模型中加入语义特征主要用来识别状语类的名词短语。实验结果表明,结合金标准词性实验的F值达到了89.04%,改进词性标注集有助于提高名词短语的识别,比使用宾州树库标注集提高了2.21%。将功能名词短语识别信息应用到NiuTrans统计机器翻译系统,英汉翻译质量略有提高。

关键词：功能名词短语名词短语识别条件随机域模型语义信息

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藏语句法功能组块的边界识别

中文信息学报 2013年第6期27卷 165-168页

作者：李琳龙从军江荻中国社会科学院研究生院北京102488 中国社会科学院民族学与人类学研究所北京100081 中央民族大学民族语言监测分中心北京100081

藏语句法功能组块能够很好地描述藏语句子的基本骨架,是连接句法结构与语义描述的重要桥梁。根据藏语句法特点,该文作者提出五种句法功能组块及功能组块边界识别策略。首先描述了藏语句法功能组块的基本特点和标注体系,然后在此基础上... 详细信息

藏语句法功能组块能够很好地描述藏语句子的基本骨架,是连接句法结构与语义描述的重要桥梁。根据藏语句法特点,该文作者提出五种句法功能组块及功能组块边界识别策略。首先描述了藏语句法功能组块的基本特点和标注体系,然后在此基础上提出了一种基于条件随机域(CRFs)模型的功能组块边界识别算法。小规模训练语料的实验结果表明,该方法可以有效的识别出功能组块边界,值得进一步研究。

关键词：藏语句法功能组块组块边界识别条件随机域模型

一种应用组合特征的中文未登录词词性猜测研究

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小型微型计算机系统 2010年第7期31卷 1402-1406页

作者：张海军冯冲史树敏黄河燕中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京100097 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

未登录词词性猜测是未登录词识别的重要步骤.论文中应用条件随机域模型,使用词的外部和内部特征(组合特征),进行中文未登录词的词性猜测.文中提出增加一种新颖的内部特征--汉字偏旁,来提高词性猜测效果.试验表明,使用组合特征的词性猜... 详细信息

未登录词词性猜测是未登录词识别的重要步骤.论文中应用条件随机域模型,使用词的外部和内部特征(组合特征),进行中文未登录词的词性猜测.文中提出增加一种新颖的内部特征--汉字偏旁,来提高词性猜测效果.试验表明,使用组合特征的词性猜测方法是有效的,汉字偏旁的加入能显著提高词性猜测的准确性,开放试验的准确率达到94.67%.实验还初步证明,将汉字偏旁作为内部特征,在词法分析方面,具有一定的实用价值.

关键词：中文分词未登录词条件随机域模型词性猜测

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基于CRF的百科全书文本段落划分

计算机工程 2007年第10期33卷 16-18页

作者：许勇宋柔北京工业大学计算机科学学院北京100022 北京语言大学计算机科学系北京100083

CRF模型是标注、切分序列数据的较新的概率模型,在信息抽取等文本处理领域广受关注。该文介绍了CRF方法,并将其应用到百科全书文本段落的划分上,利用CRF的特征表述机制加入了文本单元序列中的长距离约束,取得了比传统的隐马尔科夫方法... 详细信息

CRF模型是标注、切分序列数据的较新的概率模型,在信息抽取等文本处理领域广受关注。该文介绍了CRF方法,并将其应用到百科全书文本段落的划分上,利用CRF的特征表述机制加入了文本单元序列中的长距离约束,取得了比传统的隐马尔科夫方法更好的结果。

关键词：文本段落划分条件随机域模型隐马尔科夫模型

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汉语功能块的自动识别研究

汉语功能块的自动识别研究

作者：刘海霞大连理工大学

学位级别：硕士

汉语的功能块是定义在句子层面上的功能性成分,一般占据句子中的主语、谓语、宾语、状语、定语、中心语等功能位置,体现了汉语句子的基本骨架。功能块识别的目的正确标注出句子的功能块标记信息,覆盖自顶向下进行事件句式拆分而形成的... 详细信息

汉语的功能块是定义在句子层面上的功能性成分,一般占据句子中的主语、谓语、宾语、状语、定语、中心语等功能位置,体现了汉语句子的基本骨架。功能块识别的目的正确标注出句子的功能块标记信息,覆盖自顶向下进行事件句式拆分而形成的各个基本信息单元,以显示句子在小句层面上的基本结构及骨架,为进一步的事件骨架树分析提供最小的功能块描述序列。本文将汉语功能块的自动识别问题转化为序列标注问题,使用的序列标注器是条件随机域（CRFs, Conditional Random Fields）。CRFs是一个基于无向图的条件概率模型,可以任意添加有效的特征向量,具有表达长距离依赖性和交叠性特征的能力,能够较好地解决标注偏置等问题。因此本文选择CRFs建立功能块的序列标注模型。为了构建较好的功能块自动识别系统,本文首先通过特征模板优化策略进行汉语功能块的识别,得到功能块识别的精确率、召回率和F1-measure值分别为85.84%、85.07%和85.45%,其中主语块、述语块、宾语块和状语块四个典型功能块的F1-measure值分别达到了85.16%、88.22%、81.75%和91.98%。在此基础上,本文首次将语义信息引入汉语功能块的识别系统,将通过词义聚合关系组织词语的《同义词词林》作为语义资源,把其中的语义信息作为特征加入到功能块的识别过程,缓解了数据稀疏以及歧义问题对识别结果造成的影响,使得上述三个性能指标分别提高到86.21%、85.31%和85.76%,与单独使用条件随机域模型的方法相比有了较大程度的提高。

关键词：汉语功能块条件随机域模型语义信息歧义结构

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语音识别系统中声学层模型的研究

语音识别系统中声学层模型的研究

作者：甘海波哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着近代计算机技术的飞速发展,孤立词语音识别系统已经取得了较高的识别准确率,非特定人、大词表连续语音识别技术成为当前的研究热点。本论文在国家自然科学基金项目的支持下,进行了语音识别系统声学模型训练方法的研究。声学模型是... 详细信息

随着近代计算机技术的飞速发展,孤立词语音识别系统已经取得了较高的识别准确率,非特定人、大词表连续语音识别技术成为当前的研究热点。本论文在国家自然科学基金项目的支持下,进行了语音识别系统声学模型训练方法的研究。声学模型是识别系统的底层模型,也是语音识别系统中最关键的一部分,声学模型的目标是提供一种有效的方法,计算语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离,好的声学模型能提高系统的识别率。首先,本文首先介绍了语音识别的相关主要技术,以及目前的发展现状,讲述语音识别系统的整体结构。其次,讲述语音识别系统的模型的构成,通常由声学模型和语言模型两部分组成,分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本文主要讨论基于两种声学模型的研究和比较,分别是:隐马尔可夫模型和条件随机域模型。最后利用隐马尔可夫模型和条件随机域模型分别建立声学层模型;在语音识别系统的基础上,进行语音识别训练与识别,并对得到的实验结果进行分析与对比,结果表明,在一定条件下基于随机条件域模型的声学模型也是能取得较好的效果。

关键词：语音识别隐马尔可夫模型条件随机域模型声学层模型