摘要汉语复合名词短语因其使用范围广泛、结构独特、内部语义复杂的特点,一直是语言学分析和中文信息处理领域的重要研究对象。国内关于复合名词短语的语言资源极其匮乏,且现有知识库只研究名名复合形式的短语,包含动词的复合名词短语的知识库构建仍处于空白阶段,同时现有的复合名词短语知识库大部分脱离了语境,没有句子级别的信息。针对这一现状,该文从多个领域搜集语料,建立了一套新的语义关系体系,标注构建了一个具有相当规模的带有句子信息的基本复合名词语义关系知识库。该库的标注重点是标注句子中基本复合名词短语的边界以及短语内部成分之间的语义关系,总共收录27 007条句子。该文对标注后的知识库做了详细的计量统计分析。最后基于标注得到的知识库,使用基线模型对基本复合名词短语进行了自动定界和语义分类实验,并对实验结果和未来可能的改进方向做了总结分析。
PDF全文下载地址:
http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2873
删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)
汉语基本复合名词短语语义关系知识库构建与识别
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
相关话题/信息 实验 结构 语言学 中文
领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19中文字粒度切分在蒙汉机器翻译的应用
摘要在机器翻译任务中,主流的深度学习算法大多使用词或子词作为基础的语义单元,在词或子词层面学习嵌入表征。然而,词粒度层面存在一系列缺点。该文基于LSTM和Transformer蒙汉翻译模型,对蒙文进行子词粒度切分,对中文分别进行子词和字粒度切分对比实验。实验结果显示,相比于子词粒度切分,基于Tran ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合词结构特征的多任务老挝语词性标注方法
摘要目前,老挝语词性标注研究处于初期,可用标注语料有限,且老挝语吸收了多种外来词,导致标注语料库存在大量稀疏词。多任务学习是有效识别稀疏词的一种方法,该文研究了老挝词的结构特征,并构建了结合词性标注损失和主辅音辅助损失的多任务老挝语词性标注模型。老挝词有很多词缀可以表达词性信息,因此模型还采用了字符 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究
摘要近些年,网络表示学习问题吸引了大量研究者的关注,而异构信息网络由于其丰富的结构语义信息及其广阔的应用领域,更是成为了网络表示学习领域的重中之重。目前面向异构信息网络的表示学习模型主要可以分为基于生成式模型的表示学习方法和基于判别式模型的表示学习方法,但是很少有工作同时结合两种模型进行表示学习的优 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合字词模型的中文命名实体识别研究
摘要命名实体识别(NER)是自然语言处理中一项非常重要的基础任务。传统的机器学习方法在处理该任务时,主要依赖于人们的专业领域知识和人工提取的特征。为了在不需要人工特征的条件下获得较好的结果,该文提出了一种融合字词BiLSTM模型的命名实体识别方法。首先分别用BiLSTM-CRF训练得到基于字的模型C ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02中文医学知识图谱CMeKG构建初探
摘要医学知识图谱是智慧医疗应用的基石,可以为机器阅读理解医学文本、智能咨询、智能诊断提供知识基础。现有的医学知识图谱从规模化、规范化、体系性、形式化等方面还不足以满足智慧医疗应用的需求。此外,对复杂医学知识的精准描述更是构建医学知识图谱面临的重要挑战。针对上述问题,该文利用自然语言处理与文本挖掘技术 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于多源信息融合的分布式词表示学习
摘要分布式词表示学习旨在用神经网络框架训练得到低维、压缩、稠密的词语表示向量。然而,这类基于神经网络的词表示模型有以下不足:(1)罕见词由于缺乏充分上下文训练数据,训练所得的罕见词向量表示不能充分地反映其在语料中的语义信息;(2)中心词语的反义词出现于上下文时,会使意义完全相反的词却赋予更近的空间向 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于多特征自注意力BLSTM的中文实体关系抽取
摘要实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,同时也被广泛应用于文本摘要、自动问答系统、知识图谱、搜索引擎和机器翻译中。由于中文句式和语法结构复杂,并且汉语有更多歧义,会影响中文实体关系分类的效果。该文提出了基于多特征自注意力的实体关系抽取方法,充分考虑词汇、句法、语义和位置特征,使用 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于层次结构的生成式自动文摘
摘要基于编码器—解码器架构的序列到序列学习模型是近年来主流的生成式文摘方法。但是,传统的编码器尚不能有效地对长文档进行语义编码,并且只能学习线性链结构的信息,忽视了文档具有的层次结构。而文档的层次结构(字—句—文档)有助于自动文摘系统更加准确地判断文档内不同结构单元的语义信息和重要程度。为了使编码器 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于深度学习和迁移学习的领域自适应中文分词
摘要为了提高专业领域中文分词性能,以及弥补专业领域大规模标注语料难以获取的不足,该文提出基于深度学习以及迁移学习的领域自适应分词方法。首先,构建包含词典特征的基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BI-LSTM-CRF)分词模型,在通用领域分词语料上训练得到模型参数;接着,以建设工程法律领域文本作 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于联合学习的跨领域法律文书中文分词方法
摘要中文分词任务是自然语言处理的一项基本任务。但基于统计的中文分词方法需要大规模的训练样本,且拥有较差的领域适应性。然而,法律文书涉及众多领域,对大量的语料进行标注需要耗费大量的人力、物力。针对该问题,该文提出了一种基于联合学习的跨领域中文分词方法,该方法通过联合学习将大量的源领域样本辅助目标领域的 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
