非結(jié)構(gòu)化文本是我軍政策、命令、指示等信息的主要載體,在軍事信息傳遞中發(fā)揮著重要作用。長期以來,軍事文本信息處理主要以人工方式為主,受限于人的專業(yè)知識和工作效率,與軍事信息化、智能化發(fā)展的要求日益不相適應(yīng)。如何實現(xiàn)軍事文本信息自動化、智能化處理,成為一項亟待研究的課題。自然語言處理是近年來發(fā)展迅速的一門語言學(xué)、數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)交叉的學(xué)科,主要研究如何讓計算機準(zhǔn)確處理、理解人類的語言文本。作為一種高效的文本信息處理方式,自然語言處理技術(shù)在軍事文本信息處理領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊。本文在分析軍事領(lǐng)域文本特點的基礎(chǔ)上,采用面向自然語言處理的統(tǒng)計學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對軍事文本分詞、詞性標(biāo)注和依存句法分析等問題作了深入研究,目的是將非結(jié)構(gòu)化文本處理成易于計算機理解的中間形式,為下一步工作奠定基礎(chǔ)。由于軍事文本領(lǐng)域詞語數(shù)量較多、長度偏長,導(dǎo)致普通分詞方法切分效果并不理想。本文通過分析軍事領(lǐng)域文本特點和術(shù)語特點,設(shè)計了一種統(tǒng)計模型與領(lǐng)域詞典相結(jié)合的分詞方案。該方案在現(xiàn)有條件隨機場(CRF)分詞模型基礎(chǔ)上,采用針對領(lǐng)域長術(shù)語的長詞位標(biāo)記法,利用專用領(lǐng)域詞典校正初步分詞結(jié)果,提升領(lǐng)域詞語識別率。在小規(guī)模領(lǐng)域語料庫上進(jìn)行實驗測試,結(jié)果表明該方案分詞效果優(yōu)于CRF直接切分效果,并具有良好的可擴展性。針對傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計模型的詞性標(biāo)注存在人工特征依賴的問題,提出了一種基于注意力長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的詞性標(biāo)注模型。該模型在網(wǎng)絡(luò)隱含層引入注意力機制,為各時刻隱單元分配不同權(quán)重大小,使隱含層更加關(guān)注重要特征;在輸出層加入標(biāo)簽狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,利用標(biāo)簽間轉(zhuǎn)移特征提升序列解碼效果。實驗結(jié)果表明,該模型標(biāo)注準(zhǔn)確率接近當(dāng)前最佳模型,并具有結(jié)構(gòu)簡單、無需人為設(shè)計特征等優(yōu)點。針對現(xiàn)有的基于LSTM的依存句法分析對句子全局結(jié)構(gòu)特征關(guān)注不夠的問題,提出了一種結(jié)合全局向量特征的依存句法分析模型。該模型中設(shè)計了一種分段池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)用于提取全局向量特征,并加入到LSTM句法分析模型,提升其全局關(guān)注能力。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有僅使用LSTM或CNN的句法分析模型相比,該模型在保證一定效率的同時,有效提升了依存句法分析準(zhǔn)確率。
【學(xué)位單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：E91

【參考文獻(xiàn)】

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3 馬學(xué)U

本文編號：2810908