基于神经网络的句法分析研究

发布时间：2024-02-03 07:34

　　随着人工智能的蓬勃发展,自然语言处理作为机器理解人类语言的一项关键技术变得越来越重要。自然语言处理的基本任务主要分为词法分析、句法分析和语义分析,其中,句法分析处于承上启下的核心地位,它承接底层的词法分析,把词法分析的结果句法化之后输出给上层的语义分析使用。因此,句法分析在自然语言处理中的地位非常重要。传统的句法分析模型虽然取得了较高的分析性能,但它们使用了大量手工设计的原子特征和基于这些原子特征的高阶组合特征。而基于这些手工设计的组合特征的句法分析模型需要做大量的特征工程,代价很大。近年来,随着机器学习,特别是深度学习的流行,涌现出一批基于神经网络的句法分析模型。这些模型的优点是神经网络能够对特征进行自动建模,充分利用了神经网络极强的表示学习能力,自动对原子特征进行组合,避免了大量的特征工程,并且,基于神经网络的句法分析模型也获得了比传统的句法分析模型高得多的性能。但是现有的基于神经网络的句法分析模型依然有很多问题。首先现有的基于神经网络的句法分析模型采用通用的神经网络对句法结构和句法标记进行统一建模。然而句法预测本身是有内在层次的,当前的网络结构没有考虑到句法分析的层次关系。其次句...

【文章页数】：105 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１：自然语言处理分析技术层级结构示意图??

这些信息进行筛选和处理显然是不现实的，而自然语言处理技术可Ｗ让机器自??动地对这些信息进行处理和理解，大大提高了信息处理的效率。??自然语言处理的基本任务可１＾＾＞大致分为Ｈ个层面（如图１－１所示）。第一层??是词法分析，包括分词（Ｗｏｒｄ?Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）、词性标注（....

图１－５：使用基于转移的句法分析算法处理句子＂Ｊｏｈｎｌｏｖｅｓ?Ｍａｒｙ＂的执行过程示意图（＇其??中，＂Ｓ，Ｒ，?Ｌ’?＇分别表示移进，右归约和左归约动作）??

?Ａ?＋?１?：?Ｌ／，Ｌ?Ｕ?｛ｓｉ?—＞??图１－４：移进归约依存句法分析的演绎系统示意图??Ｓｔａｃｋ?Ｑｕｅｕｅ?＇?｜??????ｌｏｖｅｓ??Ｊｏｈｎ?ｌｏｖｅｓ?Ｍａｒｙ?／??０?Ｓ?甘Ｒ??Ｊｏｈｎ?ｌｏｖｅｓ?Ｍａｒｙ?ｌｏｖｅｓ?Ｍａｒｙ??。Ｓ?ｊＺ＂?０....

图１－７：基于神经网络的句法分析模型示意图??

图１－８：论文的主要工作示意图??

本文编号：3893967