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框架关系展示系统的设计与实现

框架关系展示系统的设计与实现

作者：刘飞山西大学

学位级别：硕士

汉语框架网(Chinese FrameNet)是参照英文框架网,.以Fillmore框架语义学为理论基础,以真实的语料为依据建立的汉语词汇语义资源。其中汉语框架集合和框架间关系集合是汉语框架网中两个重要的组成部分。如何利用汉语框架网进行语义推理... 详细信息

汉语框架网(Chinese FrameNet)是参照英文框架网,.以Fillmore框架语义学为理论基础,以真实的语料为依据建立的汉语词汇语义资源。其中汉语框架集合和框架间关系集合是汉语框架网中两个重要的组成部分。如何利用汉语框架网进行语义推理是自然语言处理中的关键问题。为了帮助研究人员了解框架网络中各个框架间的关系,本文尝试构建了一个框架关系展示系统。该系统将框架关系通过图形的方式展示出来,这种表示方式更加适合研究人员理解和掌握框架关系的特点,从而为后续框架关系的研究提供帮助。本文主要研究内容如下:(1)框架关系抽取技术。构成汉语框架网的主要内容包括汉语框架以及框架间的关系,根据框架网络的特点,从XML格式的框架关系文件中抽取框架关系并选择合适的方法将其存储,为绘制框架关系展示图做准备。(2)框架关系节点布局技术。在得到框架关系数据的基础上,根据框架关系的特点,设计出框架关系节点的布局方法,为框架关系层次图中的每一个节点确定相对位置,然后通过浏览器绘制出可视化的框架关系图,并将其展示给用户。(3)系统的设计和实现。设计并实现了一个基于Web的框架关系展示系统,将基于XML表示形式的框架关系转换为更加利于研究人员观察的图形表示形式。本文以汉语框架语义资源为基础,根据框架关系的特点,建立了基于框架关系网的框架关系展示系统。从XML格式的文本中提取出框架关系在浏览器中绘制框架关系图展示给用户。

关键词：汉语框架网框架关系框架关系展示系统

基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别

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中文信息学报 2012年第2期26卷 46-50页

作者：张鹏李国臣李茹刘海静石向荣 Collin Baker 山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室中北大学电子与计算机科学技术学院 International Computer Science Institute 1947 Center St.Suite 600 Berkeley California94704

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利... 详细信息

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利用深度优先搜索,在FrameNet框架关系图中,查询T和H中框架之间的上下位关系;再使用WordNet中语义关系比较二者的框架元素是否一致或相似。实验对RTE2007中50个文本对进行了测试,达到了76.6%的准确率,略高于RTE2007评测的最优结果。

关键词：文本蕴含识别 FrameNet 框架关系

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面向篇章的框架关系预测的表示学习

计算机应用与软件 2023年第4期40卷 128-133,210页

作者：王燕吕国英李茹任国华山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西省大数据挖掘与智能技术协同创新中心山西太原030006

框架关系可以描述框架与框架之间的语义关系,通过对篇章构建框架关系图发现图中存在孤立框架,一个篇章表达的是一个语义整体,框架间关系缺失阻碍了篇章句子之间建立联系。针对该问题,进行面向篇章的框架关系预测方法研究,分别使用WSABI... 详细信息

框架关系可以描述框架与框架之间的语义关系,通过对篇章构建框架关系图发现图中存在孤立框架,一个篇章表达的是一个语义整体,框架间关系缺失阻碍了篇章句子之间建立联系。针对该问题,进行面向篇章的框架关系预测方法研究,分别使用WSABIE算法、Word2vec方法和TransE方法训练得到框架表示作为关系预测的输入;使用余弦相似度方法和以Hing-loss函数为优化目标的神经网络方法进行实验,并在神经网络中融入框架本身的属性信息——框架定义。实验结果验证了基于知识图谱表示学习方法(TransE方法)的优越性以及框架定义信息的有效性,提升了框架关系预测的性能。

关键词：框架关系框架表示框架定义框架关系预测

基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别研究

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基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别研究

作者：张鹏山西大学

学位级别：硕士

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径,在自然语言处理领域中占有基础而又重要的地位。提高文本蕴含识别的性能对于提高信息检索、信息抽取、自动问答、文本摘要等系统的效率起到重要作用。FrameNet知识... 详细信息

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径,在自然语言处理领域中占有基础而又重要的地位。提高文本蕴含识别的性能对于提高信息检索、信息抽取、自动问答、文本摘要等系统的效率起到重要作用。FrameNet知识资源是一个具有丰富语义信息的词汇资源,在词汇资源中占有重要地位,目前已被广泛应用于自然语言处理领域,如语义推理、本体构建、句子相似度计算等。本文将框架语义学的相关理论知识应用于文本蕴含识别系统中,并分析了语义知识资源FrameNet对文本蕴含识别性能的影响,进一步探索了利用FrameNet框架关系进行语义推理的方式方法。本文在分析了国内外文本蕴含识别研究现状的基础上,以FrameNet词汇知识资源为基础,提出了一种利用FrameNet框架及其框架关系建立文本蕴含模型来识别文本蕴含的方法。本文以框架语义学为理论依据,深入研究FrameNet资源中的框架、框架关系以及框架元素等,确定FrameNet资源中可用于文本蕴含识别的知识,然后将这些知识进行形式化描述,构建框架蕴含关系图,并按照框架关系建立框架元素之间的映射。论文依据FrameNet词汇资源,结合框架蕴含关系图以及框架元素之间的映射关系,在给定文本T和假设H中目标词激起的框架基础上,利用深度优先搜索,在框架蕴含关系图中,查询T和H中框架之间的上下位关系;再使用词汇对比和词汇资源WordNet及其语义关系判断具有映射关系的框架元素的填充词是否一致或相似,从框架和框架元素两个层面实现文本蕴含识别。论文利用FrameNet词汇资源在第三届文本蕴含识别评测(RTE-3)语料上进行了实验,采用本文的方法进行文本蕴含识别的准确率和召回率分别为77.06%和56.13%,其中准确率仅低于第三届文本蕴含识别评测的最优结果。

关键词： FrameNet资源文本蕴含识别框架关系框架元素

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面向篇章的框架关系预测研究

面向篇章的框架关系预测研究

作者：王燕山西大学

学位级别：硕士

框架关系是汉语框架网(Chinese Frame Net,CFN)中的一种重要资源,它用来描述框架与框架之间的语义关系,从语义场景角度为篇章框架语义单元之间建立关联,为篇章语义理解提供了一种框架语义特有的方式,便于计算机理解篇章语义。中文词之... 详细信息

框架关系是汉语框架网(Chinese Frame Net,CFN)中的一种重要资源,它用来描述框架与框架之间的语义关系,从语义场景角度为篇章框架语义单元之间建立关联,为篇章语义理解提供了一种框架语义特有的方式,便于计算机理解篇章语义。中文词之间的关系研究缤纷复杂且与框架关系研究存在差异,因此CFN的框架关系继承使用了Frame Net的框架关系。汉语语义丰富繁多,CFN中会存在框架间关系缺失的问题。本文通过对篇章构建框架关系图发现图中存在孤立框架,语言学家黄国文提出一篇文章表达的是一个语义整体,框架关系缺失阻碍了篇章句子之间建立联系,因此需要进行框架关系预测研究。本文主要研究内容如下:(1)框架和框架关系向量表示。本文首先以英文框架为参照,对所有中文框架与对应英文框架的框架关系进行对比梳理,分析并解决出现的问题,更新了汉语框架关系知识库,然后分别使用WSABIE算法、Word2vec方法、基于知识图谱的向量表示训练方法Trans E方法在CFN例句语料和框架关系三元组上训练得到框架向量表示,进而训练框架关系向量表示,用于后续实验研究,通过后续框架关系预测任务证明了训练的框架向量表示对框架关系预测有效。(2)面向篇章的框架关系预测。本文首先介绍了篇章框架关系图的构建流程,然后分别使用余弦相似度方法和以hing-loss函数为优化目标的神经网络模型进行框架关系预测,并在模型输入中将框架本身的属性信息-框架定义融入到框架向量表示中,最后对预测的框架关系进行验证,实验结果表明了融入框架定义信息的有效性。(3)本文设计和开发了汉语框架网框架关系预测系统。通过对框架、框架关系向量表示方法和框架关系预测方法进行整合,设计开发了框架关系预测系统。该系统实现了框架关系预测和人机交互功能,用户可以使用它对框架对间缺失的关系进行预测,还能对预测过程中涉及到的框架定义信息、框架元素信息以及预测的框架关系数据进行管理,规范了框架关系预测任务中涉及到的相关数据。

关键词：框架关系汉语框架网框架向量表示框架定义框架关系预测

基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别

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基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别

第十一届全国计算语言学学术会议

作者：张鹏李国臣李茹刘海静石向荣山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室中北大学电子与计算机科学技术学院

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。本文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利... 详细信息

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。本文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利用深度优先搜索,在FrameNet框架关系图中,查询T和H中框架之间的上下位关系;再使用WordNet中语义关系比较二者的框架元素是否一致或相似。实验对RTE2007中50个文本对进行了测试,达到了73.07%的准确率,接近于RTE2007评测的最优结果。

关键词：文本蕴含识别 FrameNet 框架关系

来源： cnki会议评论

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基于汉语框架语义关系的零形式识别与消解

山西大学学报(自然科学版) 2018年第4期41卷 700-708页

作者：李茹郭倩山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西省大数据挖掘与智能技术协同创新中心

零形式缺位填充是一种细粒度的语义角色标注任务,传统的语义角色标注只针对句中显式表达的语义论元标记语义角色,未显式表达的则不予标记,但这些缺失的语义论元对于篇章语义理解有很大的帮助。零形式识别与消解研究,有助于发现并找到这... 详细信息

零形式缺位填充是一种细粒度的语义角色标注任务,传统的语义角色标注只针对句中显式表达的语义论元标记语义角色,未显式表达的则不予标记,但这些缺失的语义论元对于篇章语义理解有很大的帮助。零形式识别与消解研究,有助于发现并找到这些缺失的语义论元,从而更深层次地理解篇章语义。文章重点研究了零形式核心框架元素集之间的关系,并将框架关系与框架语义特征相结合,提出了基于框架关系的零形式消解算法,实现了零形式的识别与消解。实验结果表明,核心框架元素集之间的关系可以较好地提升零形式的识别结果,框架关系的应用使得零形式消解的F值提高了3.52%。

关键词：框架关系零形式识别零形式消解

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基于汉语框架语义关系的零形式识别与消解

基于汉语框架语义关系的零形式识别与消解

作者：郭倩山西大学

学位级别：硕士

传统的语义角色标注只能为句中显式表达的语义论元标记语义角色,未显式表达的则不予标记,从而造成了一些语义论元的缺失。在汉语框架语义网中,这些缺失的语义论元被称为零形式。其中,有些缺省的语义角色能够被理解,不需要找回或在篇章... 详细信息

传统的语义角色标注只能为句中显式表达的语义论元标记语义角色,未显式表达的则不予标记,从而造成了一些语义论元的缺失。在汉语框架语义网中,这些缺失的语义论元被称为零形式。其中,有些缺省的语义角色能够被理解,不需要找回或在篇章上下文中找不到对应的先行语,这种情况就被称为无定的零形式;而有些缺省的语义角色能够在各论元之间建立起特定的语义关联,需要从上下文中为其找到对应的填充项,这种情况就被称为有定的零形式。零形式识别与消解研究,有助于发现并找到这些缺失的语义论元,从而更深层次的理解篇章语义。本文在国家自然科学基金项目“汉语篇章框架语义关系网自动抽取及其语义推理”的支持下,基于汉语框架语义关系,从零形式的识别、分类和有定零形式消解三方面分别进行研究,主要研究内容及成果如下:(1)针对零形式识别任务,重点研究了零形式核心框架元素集之间的关系,并对零形式的识别规则进行改进,提出了基于框架元素关系的零形式识别方法。(2)针对零形式分类任务,由于零形式所处语境不同,所属框架不同、目标词不同、缺失的核心框架元素不同,分类结果就有可能不同。据此选取了词层面和框架层面中与零形式分类有紧密关系的四类特征,并分别建立了基于SVM的分类模型以及基于最大熵的分类模型,实现了零形式的分类。(3)针对有定零形式消解任务,首先研究了汉语框架语义网中框架之间的关系;其次,将此问题看作是一个指代消解的二分类问题,分别建立最大熵分类模型和SVM分类模型,并通过实验选取了最佳特征组合与候选词集合;最后,将框架关系与框架语义特征相结合,实现了有定零形式的缺位填充。本文基于汉语框架语义关系,研究了零形式识别与消解方法,并在构建的汉语真实语料上进行了实验,验证了本文方法的有效性,为更深层次的篇章语义分析提供了新的途径。

关键词：零形式识别零形式分类有定零形式消解汉语框架语义关系框架关系

基于汉语篇章框架语义分析的阅读理解问答研究

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计算机学报 2016年第4期39卷 795-807页

作者：王智强李茹梁吉业张旭华武娟苏娜山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

答案句检索和答案抽取是阅读理解中的两个核心技术.针对汉语阅读理解,该文提出一种新的基于篇章框架语义分析的答案句检索和答案抽取方法.答案句检索是基于框架相似性、框架关系及篇章框架关系来实现.其中,基于框架相似性的方法是通过... 详细信息

答案句检索和答案抽取是阅读理解中的两个核心技术.针对汉语阅读理解,该文提出一种新的基于篇章框架语义分析的答案句检索和答案抽取方法.答案句检索是基于框架相似性、框架关系及篇章框架关系来实现.其中,基于框架相似性的方法是通过计算背景材料与问句之间语义场景(框架)的相似度来进行答案句检索;基于框架关系和篇章框架关系的方法可以从语义相关角度获得与问句语义相关的答案句.在答案抽取时,提出基于框架语义相似性、有定零形式线索及框架关系的答案抽取方法.基于框架语义相似性可以从语义相似的答案句中抽取出充当问句疑问角色的框架元素作为答案;有定零形式线索能够在篇章范围定位答案句中充当答案的缺失语义成分;框架关系则能够通过建立框架元素之间的关系,抽取相关度高的框架元素作为答案.针对15个领域的552个阅读理解问题,该方法在答案句检索时相比传统基于相似度的方法能够获得更好的答案句检索结果;相比基于框架相似性的Baseline实验,加入篇章框架关系、框架关系及有定零形式线索的篇章级框架语义特征,能够获得更优的答案句检索与答案抽取结果.

关键词：框架语义分析阅读理解框架关系有定零形式篇章框架关系社会媒体社交网络自然语言处理