基于翻译关系图的复述获取方法研究

发布时间：2018-10-08 14:09

【摘要】：复述是同一语言内,相同语义的不同表述方式,是语言活动中普遍存在的现象,反映了自然语言的多样性和复杂性,是机器理解自然语言的标准之一。随着自然语言处理中词语切分、句法分析等底层技术不断发展,复述研究越来越受到研究者的关注,其中,复述的研究内容主要包括复述知识获取和复述生成。由于复述实例库在领域和规模上的局限性,研究人员尝试利用更易获取的大规模双语平行语料来抽取复述知识,提出基于“枢轴”的复述知识获取方法。“枢轴”法的基本假设是:若同一语言中的两个短语对应相同的外文翻译,那么它们之间就可能存在复述关系。在利用大规模双语语料获取复述知识中,传统“枢轴”法只能考虑两步以内的复述现象。本文针对传统方法的局限性,提出了改进方法并设计实验验证本文所提方法的有效性。具体工作包括以下几方面:(1)提出基于短语翻译表的翻译关系图构建方法。在大规模短语翻译表中,同一语言某个短语可能对应多个外文翻译。传统“枢轴”法在利用大规模短语表获取复述短语的方法中,只考虑对应同一外文翻译的两个短语之间复述的可能性,有局限性。本文提出基于短语翻译表构建翻译关系图的方法,用以表示大规模短语翻译表中短语之间丰富的翻译关系,成为本文利用翻译关系图设计复述短语获取算法的基础。(2)设计基于随机行走N步的复述获取算法和基于期望步数的复述短语可信度计算方法。解决图中相似节点搜索问题的典型方法是基于随机行走的排序算法。研究者尝试在排序算法中融合取样技术与剪枝方法,提出一种高效的图中节点相似度的量化计算方法,本文采用该方法实现基于随机行走的复述短语获取。同时,我们使用期望步数对复述短语可信度进行评价,并按照可信度从大到小对复述短语结果排序。(3)提出利用多语言对扩展翻译关系图的方法。本文在(1)中利用双语短语翻译表构建的翻译关系图,两个短语通过与同一个外文短语的翻译关系建立复述联系。但是,本文研究发现这样图中会出现很多孤立的子图。为了解决这个问题,本文进一步提出引入新的语言对扩展翻译关系图的方法,有效提升复述短语获取的效率。(4)基于词向量的复述短语语义计算。词向量是一种基于神经网络的语言表示方法,本文基于词向量实现复述短语的语义表示,进而计算不同短语之间的语义距离,并与期望步数进行相关性比较。本文对所提出的改进方法进行实验验证,实验数据采用NTCIR汉英和英日双语平行语料,分别设计不同实验,并与传统基于“枢轴”的复述获取方法进行了对比。实验结果表明,本文所提出的方法能够获取更多的复述知识,而且扩展语言对的翻译关系图能够有效获取更多潜在的复述知识。同时,本文利用期望步数作为复述短语可信度的评价依据对输出复述短语排序,能够将与测试短语语义最相近的复述短语结果排在靠前的位置,证明了期望步数作为复述短语可信度的评价依据是有效可行的。另外,利用词向量构建的复述短语义向量表示和期望步数之间具有负相关性,更进一步证明了期望步数作为复述短语可信度的评价依据是正确有效的。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2257053