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面向中文阅读理解篇章关系研究

面向中文阅读理解篇章关系研究

作者：郭校金山西大学

学位级别：硕士

随着自然语言处理领域中研究对象的转移,许多研究者着眼于句子、片段等更大语义层面上的研究,侧重于理解文本片段的整体结构和内部成分的语义关联,并且作为机器翻译、问答、事件抽取等的基础性任务,篇章分析尤为重要。而作为篇章分析的... 详细信息

随着自然语言处理领域中研究对象的转移,许多研究者着眼于句子、片段等更大语义层面上的研究,侧重于理解文本片段的整体结构和内部成分的语义关联,并且作为机器翻译、问答、事件抽取等的基础性任务,篇章分析尤为重要。而作为篇章分析的基础任务,篇章关系研究在近些年来逐渐成为研究热点。篇章关系研究旨在研究文本内部论元间(句子、复句、句群等)的语义关系,并对此展开一系列研究。篇章关系是篇章分析任务的基础性研究,也是篇章分析的关键。此外,篇章关系对阅读理解任务有指导作用,然而目前缺乏相关数据集。因此,本文围绕阅读理解的相关语料对篇章关系展开相关研究。本文研究内容主要包括以下三个方面:(1)面向阅读理解篇章关系数据集的构建针对目前缺乏中文阅读理解篇章关系数据集的问题,本文构建了面向阅读理解篇章关系数据集。本文基于中文篇章关系语义体系,通过自然语言处理工具包对阅读理解篇章进行语句切分处理,然后从中识别篇章关系,确定标注的信息(包括论元、篇章关系的语义类型、显隐式篇章关系等),并且制定了相应的标注流程,确保所标注数据集的准确率和标注的效率。本文标注了331篇阅读理解篇章,存在5996类篇章关系,标注结果的Kappa值大于0.7表明了本文所构建数据集的有效性。(2)基于二分图结构的隐式论元识别中文隐式论元识别旨在无显式连接词的前提下识别论元间的界限。目前关于论元识别的相关研究大都集中于研究显式论元识别。因此本文着重研究隐式论元识别,并且提出了基于二分图结构的隐式论元识别方法。本文借鉴命名体识别的方法对论元识别展开研究。首先通过预训练语言模型对论元对论元进行编码处理,然后通过二分图结构神经网络训练论元内部各个部分的关联特征,最后通过条件随机场得到论元的标签序列。本文在自建的数据集上展开实验,结果显示论元识别的F1值高于基线模型,从而验证本文方法的有效性。(3)融合词语语义和标签依赖的隐式篇章关系识别中文隐式篇章关系识别旨在推断出两个论元间的篇章关系类型。然而,现有的方法往往忽略了论元中词语所蕴含的关键信息,并且仅考虑单个层级内的篇章关系类型,而忽略了各层级间篇章关系的依赖关联。因此,本文提出了融合词语语义和标签依赖的方法以序列生成的方式实现篇章关系识别。首先,根据相似度权重将词向量嵌入到字编码表示中,应用字词对齐注意力机制强调关键字、词信息。接着采用标签注意力编码从蕴含词语语义的论元表示和篇章关系表示中获取篇章关系依赖性的上下文表示,以自下而上的方式预测顶层的篇章关系类型。本文在自建的阅读理解篇章关系数据集上展开实验,结果显示隐式篇章关系识别的准确率和F1值分别达到74.19%和73.81%,最终验证了该方法的有效性。

关键词：篇章关系隐式论元识别隐式篇章关系识别图神经网络

基于篇章关系和图结构的阅读理解答案抽取方法研究

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基于篇章关系和图结构的阅读理解答案抽取方法研究

作者：许玲玲山西大学

学位级别：硕士

机器阅读理解是自然语言处理领域最具挑战性的任务之一。随着深度学习技术的不断发展以及大规模机器阅读理解数据集的发布,机器阅读理解模型性能不断刷新记录。但是以往的模型在深层语义理解、逻辑推理等方面仍存在不足。为了缓解这些问... 详细信息

机器阅读理解是自然语言处理领域最具挑战性的任务之一。随着深度学习技术的不断发展以及大规模机器阅读理解数据集的发布,机器阅读理解模型性能不断刷新记录。但是以往的模型在深层语义理解、逻辑推理等方面仍存在不足。为了缓解这些问题,本文提出了基于篇章关系和图结构的阅读理解答案抽取方法。主要研究内容包括:(1)提出一种基于基本篇章单元的篇章关系识别方法。篇章关系是在语义独立的基本篇章单元的基础上进行分析,本文首先采用基于词语相关性的方法得到基本篇章单元,其次进行基本篇章单元之间的显式和隐式篇章关系判别,该方法综合考虑了篇章的上下文信息和语义因素,实验表明本文的方法可以有效提升篇章关系模型准确率,为下一步阅读理解答案抽取提供更多的知识。(2)提出一种基于CFN和图结构的阅读理解答案抽取方法。为了解决模型在逻辑推理和深层语义理解方面存在的问题,本文提出基于CFN和图结构的阅读理解答案抽取方法。首先利用CFN筛选出问题相关句,其次通过提取篇章中的实体,并根据实体所在篇章单元之间存在的篇章关系以及实体间存在的依存句法、语义关系构建实体关系图,最后将篇章以及实体关系图融入图注意力网络进行动态逻辑推理,完成阅读理解答案抽取。本文提出的方法应用在Du Reader-robust数据集上,取得了比基线模型更好的效果,证明本文方法确实能够有效提高阅读理解答案抽取模型性能。本文提出一个基于篇章关系和图结构的阅读理解答案抽取方法以增强模型的阅读理解能力,并对文本间篇章关系的研究提出了有效的解决策略,在机器阅读理解问题解答上取得很好的效果。同时,这些方法和技术的发展对于信息检索、自动问答等领域也有很好的推动作用。

关键词：机器阅读理解篇章关系 CFN 实体关系图图注意网络

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篇章关系分析研究综述

中文信息学报 2016年第4期30卷 1-11页

作者：严为绒徐扬朱珊珊洪宇姚建民朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

篇章关系研究,旨在推断同一篇章内相邻或跨度在一定范围内的文本片段之间的语义连接关系。语义连接关系对篇章内容理解和结构分析都具有重要作用,成为目前篇章分析领域的重点研究内容。该文针对三个中英文篇章关系研究领域的语料库:基... 详细信息

篇章关系研究,旨在推断同一篇章内相邻或跨度在一定范围内的文本片段之间的语义连接关系。语义连接关系对篇章内容理解和结构分析都具有重要作用,成为目前篇章分析领域的重点研究内容。该文针对三个中英文篇章关系研究领域的语料库:基于修辞结构理论的篇章树库(Rhetorical Structure Theory Discourse Treebank,RSTDT)、宾州篇章树库(Penn Discourse Treebank,PDTB)和哈尔滨工业大学中文篇章关系语料库(HIT Chinese Discourse Treebank,HIT-CDTB),主要介绍篇章关系分析理论的语料资源与研究背景、标注与评测体系以及国内外研究现状。此外,总结相关工作,指出目前篇章关系,尤其是隐式篇章关系研究的主要难题。

关键词：篇章关系篇章修辞结构 RSTDT PDTB CDTB

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汉语隐式篇章关系识别

北京大学学报（自然科学版） 2014年第1期50卷 111-117页

作者：孙静李艳翠周国栋冯文贺苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 河南科技学院信息工程学院新乡453003 河南科技学院人文学院新乡453003

采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次,第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上,利用上下文特征、词汇特征、依存树特征,采用最大熵的分类方法对四大类关系进... 详细信息

采用一个自建的汉语篇章结构语料库(隐式关系占80%)进行隐式关系识别。语料中将篇章关系分成3个层次,第一层包含因果、并列、转折、解说四大类。在此语料上,利用上下文特征、词汇特征、依存树特征,采用最大熵的分类方法对四大类关系进行识别。实验结果显示,总正确率为62.15%,其中并列类识别效果最好,F1值达到75.26%。

关键词：篇章结构分析篇章关系隐式关系识别汉语篇章语料库

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基于框架语义的隐式篇章关系推理

中文信息学报 2015年第3期29卷 88-99页

作者：严为绒朱珊珊洪宇姚建民朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

篇章关系分析是一种专门针对篇章语义关系及修辞结构进行分析与处理的自然语言理解任务。隐式篇章关系分析是其中重要的研究子任务,要求在显式关联线索缺失的情况下,自动检测特定论元对之间的语义关系类别。目前,隐式篇章关系分析性能较... 详细信息

篇章关系分析是一种专门针对篇章语义关系及修辞结构进行分析与处理的自然语言理解任务。隐式篇章关系分析是其中重要的研究子任务,要求在显式关联线索缺失的情况下,自动检测特定论元对之间的语义关系类别。目前,隐式篇章关系分析性能较低,主流检测方法的准确率仅约为40%。造成这一现状的主要原因是:现有方法脱离论元的语义框架进行关系分析与检测,仅仅局限于特定论元特征的关联分析。针对这一问题,该文提出一种基于框架语义的隐式篇章关系推理方法,这一方法有效利用了框架语义知识库(即FrameNet)和相关识别技术,实现了论元语义框架的自动识别,并在此基础上,借助大规模文本数据中框架语义关联关系的分布概率,进行论元语义一级的关系判定。实验结果显示,仅仅利用第一层框架语义知识,即可提高隐式篇章关系检测性能至少5.14%;同时,在考虑关系类别平衡性的情况下,这一方法能提高至少10.68%。

关键词：篇章关系隐式篇章关系框架语义

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基于汉语框架语义网的篇章关系识别

中文信息学报 2017年第6期31卷 172-179,189页

作者：李国臣张雅星李茹山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 太原工业学院计算机工程系山西太原030008 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

篇章关系识别是篇章分析中一项具有挑战性的子任务。传统的篇章关系分析主要是用篇章的局部特征对篇章关系进行分析,但是局部特征无法直接诠释篇章单元的外部语义关系,因此该文基于汉语框架语义网识别篇章关系,在框架语义层面对篇章单... 详细信息

篇章关系识别是篇章分析中一项具有挑战性的子任务。传统的篇章关系分析主要是用篇章的局部特征对篇章关系进行分析,但是局部特征无法直接诠释篇章单元的外部语义关系,因此该文基于汉语框架语义网识别篇章关系,在框架语义层面对篇章单元进行分析。该文主要利用汉语框架语义网中的目标词,对篇章单元进行分析,从而识别出篇章关系。实验结果表明,核心目标词能更完整地表达篇章单元的核心语义,对篇章关系的识别有较好的效果。

关键词：篇章关系汉语框架语义网篇章单元核心目标词

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基于框架的汉语篇章结构生成和篇章关系识别

中文信息学报 2015年第6期29卷 98-109页

作者：吕国英苏娜李茹王智强柴清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 山西大学外国语学院山西太原030006

针对汉语篇章分析的三个任务:篇章单元切割、篇章结构生成和篇章关系识别,该文提出引入框架语义进行分析研究。首先基于框架构建了汉语篇章连贯性描述体系以及相应语料库;然后抽取句首、依存句法、短语结构、目标词、框架等特征,分别训... 详细信息

针对汉语篇章分析的三个任务:篇章单元切割、篇章结构生成和篇章关系识别,该文提出引入框架语义进行分析研究。首先基于框架构建了汉语篇章连贯性描述体系以及相应语料库;然后抽取句首、依存句法、短语结构、目标词、框架等特征,分别训练基于最大熵的篇章单元间有无关系分类器和篇章关系分类器;最后采用贪婪算法自下向上生成篇章结构树。实验证明,框架语义可以有效切割篇章单元,并且框架特征可以有效提升篇章结构以及篇章关系的识别效果。

关键词：篇章单元篇章结构篇章关系贪婪算法

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基于语义场景的隐式篇章关系检测方法

山东大学学报（理学版） 2014年第11期49卷 59-67,81页

作者：严为绒洪宇朱珊珊车婷婷姚建民朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

针对篇章隐式关系检测较难的问题,提出了一种基于语义场景匹配的平行推理方法。该方法利用框架语义学,将论元抽象为概念一级的语义描述(简称语义场景),实现描述形式的压缩。基于大规模静态数据,通过语义场景的匹配挖掘可比较论元辅助关... 详细信息

针对篇章隐式关系检测较难的问题,提出了一种基于语义场景匹配的平行推理方法。该方法利用框架语义学,将论元抽象为概念一级的语义描述(简称语义场景),实现描述形式的压缩。基于大规模静态数据,通过语义场景的匹配挖掘可比较论元辅助关系推理。该方法能够在保证检测精度的同时,提升检测效率。利用宾州篇章树库(penn discourse tree bank,PDTB)对这一检测方法进行评测,检测精度为55.26%。

关键词：篇章关系隐式篇章关系语义场景

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主谓之间有篇章关系的句子

湖南师范大学社会科学学报 2007年第2期36卷 121-124页

作者：高增霞中国人民大学对外语言文化学院北京100872

书面语中存在主谓之间具有篇章关系的一类句子。这种句子可按定语的功能明显地分为两类:限定性定语句和非限定性定语句,前者大多出现在规约性的文体中,用于客观分类;后者出现在文学性文体中,具有评价表情的作用。

关键词：篇章关系限定性定语非限定性定语