組塊分析是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)基本任務(wù),其分析目標(biāo)是識(shí)別出句子中某些句法相關(guān)、結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單、不交叉、非嵌套的句子成分。自從將計(jì)算機(jī)用于解決自然語(yǔ)言處理問題后,組塊分析也成為了語(yǔ)言學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)交叉性研究課題。由于它可以作為機(jī)器翻譯、完全句法分析、信息檢索、信息抽取等諸多重要任務(wù)的前處理階段,具有廣泛的應(yīng)用需求,故很受研究者的關(guān)注。盡管相關(guān)研究陸續(xù)被做出,但組塊分析問題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有被完全解決,它依然是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)需要長(zhǎng)期挑戰(zhàn)的目標(biāo)。隨著組塊分析處理技術(shù)從早期的主要基于規(guī)則慢慢轉(zhuǎn)變到了后來的主要基于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí),基于統(tǒng)計(jì)的相關(guān)技術(shù)成為了處理該任務(wù)的主要方法。其中,基于條件隨機(jī)場(chǎng)等結(jié)構(gòu)化模型來將其建模成一個(gè)序列化標(biāo)注任務(wù)進(jìn)行處理是目前最常用的手段。然而,這類模型在建模該任務(wù)時(shí)因?yàn)椴捎昧笋R爾科夫假設(shè)以致在局部對(duì)一個(gè)詞進(jìn)行類型決策時(shí)無法利用到所有當(dāng)前已標(biāo)注詞的標(biāo)注類型信息,從而影響標(biāo)注準(zhǔn)確度,如何緩解這方面限制的研究一直在持續(xù)。考慮到上述缺點(diǎn),本文嘗試了基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方法來對(duì)組塊分析任務(wù)進(jìn)行處理。同時(shí),在每一步對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的選擇進(jìn)行決策的過程中,本文使用能學(xué)習(xí)輸入與輸出之間非線性關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)各個(gè)合法的轉(zhuǎn)移操作進(jìn)行評(píng)估。本文的主要工作包括：首先,基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移和簡(jiǎn)單單隱層前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)問題進(jìn)行建模,然后采用樸素的貪心策略來對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和解碼,構(gòu)建了一個(gè)效果很強(qiáng)的基線組塊分析系統(tǒng)；然后,為了更全局地對(duì)整個(gè)句子所對(duì)應(yīng)的完整標(biāo)注序列進(jìn)行建模,本文接著在解碼和訓(xùn)練的過程中采用了柱搜索的搜索策略以及對(duì)比散度學(xué)習(xí)方法來對(duì)模型進(jìn)行學(xué)習(xí),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在結(jié)合了柱搜索策略對(duì)句子進(jìn)行更全局的建模后,模型在英文和中文的測(cè)試集上都比基線系統(tǒng)有了大幅度的提升；最后,針對(duì)簡(jiǎn)單單隱層前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于簡(jiǎn)單、在對(duì)單個(gè)轉(zhuǎn)移操作進(jìn)行局部得分計(jì)算時(shí)對(duì)當(dāng)前已標(biāo)注信息以及遠(yuǎn)距離信息的利用還不夠充分的缺點(diǎn),本文將長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入柱搜索框架中,從而更好地對(duì)整個(gè)候選序列進(jìn)行得分計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在融入長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,模型在英文和中文的測(cè)試集上都有所提升,達(dá)到了與當(dāng)前最好結(jié)果相當(dāng)?shù)乃�。從基線系統(tǒng)的構(gòu)建到最后長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融入,本文所用方法的效果在穩(wěn)步提升,最后的柱搜索與長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法除在中文文本組塊分析任務(wù)上達(dá)到與當(dāng)前最好結(jié)果相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果之外,在另外三個(gè)任務(wù)上都取得了當(dāng)前最好的結(jié)果。
【學(xué)位單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TP391.1

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本文編號(hào)：2823916