發(fā)布時(shí)間：2022-01-04 18:25

　　自然語(yǔ)言處理的研究歷程是從基于規(guī)則的研究過(guò)渡到基于統(tǒng)計(jì)的研究,在這期間,該研究領(lǐng)域已取得了很多輝煌的成就。然而,不管是基于何種方法,最終的目的都是實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間的自由溝通,即所謂的語(yǔ)義理解。設(shè)想人類學(xué)習(xí)和理解語(yǔ)言的過(guò)程,總是處在相應(yīng)的環(huán)境中去完成的,基于此,在20世紀(jì)70年代,語(yǔ)言學(xué)家Fillmore提出了框架語(yǔ)義學(xué)的概念,框架,即是為了理解語(yǔ)言中詞語(yǔ)的含義應(yīng)具備的概念結(jié)構(gòu),不同的框架具有不同的概念結(jié)構(gòu)�？蚣苷Z(yǔ)義學(xué)的提出使得理解句子的語(yǔ)義可以在一定的環(huán)境下進(jìn)行,從而在一定程度上避免了自然語(yǔ)言中出現(xiàn)的歧義問(wèn)題,提高計(jì)算機(jī)理解語(yǔ)義的準(zhǔn)確性。但即使有了框架,仍舊還是存在歧義問(wèn)題,如:隆重的節(jié)日即將到來(lái)之際,我<tgt想>向中國(guó)朋友致以新春祝福;“想”作為此句的目標(biāo)詞,可以激起有“觀點(diǎn)”,“思考”,“渴望”三個(gè)框架,處在不同框架下句子的含義完全不同,所以此時(shí)就需要對(duì)框架進(jìn)行消歧�？蚣芟�,即根據(jù)目標(biāo)詞的上下文信息,從現(xiàn)有的框架庫(kù)中,自動(dòng)為該目標(biāo)詞標(biāo)注一個(gè)合適的框架。當(dāng)前對(duì)于框架消歧的研究,可以將其看作分類問(wèn)題來(lái)解決。通過(guò)用自然語(yǔ)言處理工具分析句子,并人工提取分析后得到的特征,然后... 

【文章來(lái)源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 框架語(yǔ)義學(xué)與框架語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)
    2.1 框架語(yǔ)義學(xué)
    2.2 FRAMENET
    2.3 漢語(yǔ)框架語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)
    2.4 漢語(yǔ)框架語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)語(yǔ)義標(biāo)注
    2.5 本章總結(jié)
第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的框架消歧模型
    3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架消歧模型結(jié)構(gòu)
        3.1.1 隱藏層激活函數(shù)
        3.1.2 輸出層激活函數(shù)
    3.2 交叉熵?fù)p失函數(shù)
    3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的獲取
    3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建框架消歧模型
    3.5 本章總結(jié)
第四章 基于支持向量機(jī)構(gòu)建的框架消歧模型
    4.1 支持向量機(jī)模型簡(jiǎn)介
    4.2 核函數(shù)
        4.2.1 高斯核函數(shù)(Gaussian Kernel function)
        4.2.2 多項(xiàng)式核函數(shù)(Polynomial Kernal function)
        4.2.3 Sigmoid核函數(shù)
    4.3 解決支持向量機(jī)中框架排歧多分類問(wèn)題的方法
    4.4 支持向量機(jī)構(gòu)建框架消歧模型
    4.5 本章總結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 特征提取
    5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及工具
    5.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建的框架消歧模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.4.1 采用詞性和依存句法關(guān)系
        5.4.2 采用詞性和依存句法關(guān)系和語(yǔ)義分析關(guān)系
    5.5 基于SVM模型搭建的框架消歧模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.5.1 采用詞性和句法依存關(guān)系
        5.5.2 采用詞性和句法依存關(guān)系和語(yǔ)義依存分析關(guān)系
    5.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)消歧模型結(jié)果比較
    5.7 本章總結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于漢語(yǔ)框架語(yǔ)義關(guān)系的零形式識(shí)別與消解[J]. 李茹,郭倩.  山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)
[2]基于詞分布式表征的漢語(yǔ)框架排歧模型[J]. 張力文,王瑞波,李茹,張晟.  中文信息學(xué)報(bào). 2017(06)
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和關(guān)鍵詞策略的實(shí)體關(guān)系抽取方法[J]. 王林玉,王莉,鄭婷一.  模式識(shí)別與人工智能. 2017(05)
[4]基于事件卷積特征的新聞文本分類[J]. 夏從零,錢(qián)濤,姬東鴻.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(04)
[5]圖像理解中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 常亮,鄧小明,周明全,武仲科,袁野,楊碩,王宏安.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(09)
[6]基于漢語(yǔ)篇章框架語(yǔ)義分析的閱讀理解問(wèn)答研究[J]. 王智強(qiáng),李茹,梁吉業(yè),張旭華,武娟,蘇娜.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(04)
[7]基于詞分布表征的漢語(yǔ)框架排歧研究[J]. 黨帥兵,李國(guó)臣,王瑞波,李濟(jì)洪.  中北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(03)
[8]漢語(yǔ)核心框架語(yǔ)義分析[J]. 石佼,李茹,王智強(qiáng).  中文信息學(xué)報(bào). 2014(06)
[9]基于條件隨機(jī)場(chǎng)的漢語(yǔ)框架語(yǔ)義角色自動(dòng)標(biāo)注[J]. 宋毅君,王瑞波,李濟(jì)洪,李國(guó)臣.  中文信息學(xué)報(bào). 2014(03)
[10]基于詞元語(yǔ)義特征的漢語(yǔ)框架排歧研究[J]. 李國(guó)臣,張立凡,李茹,劉海靜,石佼.  中文信息學(xué)報(bào). 2013(04)

博士論文
[1]漢語(yǔ)句子框架語(yǔ)義結(jié)構(gòu)分析技術(shù)研究[D]. 李茹.山西大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)的文本分類及其應(yīng)用研究[D]. 雷飛.電子科技大學(xué) 2018
[2]基于SVM的郵件內(nèi)容分類方法研究[D]. 蘇海.大連理工大學(xué) 2013
[3]SVM多分類關(guān)鍵技術(shù)研究及其在車牌字符識(shí)別中的應(yīng)用[D]. 郭萍萍.大連海事大學(xué) 2012
[4]漢語(yǔ)框架自動(dòng)識(shí)別中的歧義消解[D]. 高亞慧.山西大學(xué) 2011
[5]漢語(yǔ)框架排歧技術(shù)研究[D]. 劉海靜.山西大學(xué) 2011
[6]基于支持向量機(jī)的漢語(yǔ)框架語(yǔ)義角色自動(dòng)標(biāo)注[D]. 楊杏麗.山西大學(xué) 2010
[7]基于最大熵模型的漢語(yǔ)框架語(yǔ)義角色自動(dòng)標(biāo)注[D]. 王蔚林.山西大學(xué) 2010
[8]基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型的漢語(yǔ)框架語(yǔ)義角色自動(dòng)標(biāo)注研究[D]. 王瑞波.山西大學(xué) 2009
[9]基于條件隨機(jī)場(chǎng)的句法語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注探索[D]. 陳雪艷.山西大學(xué) 2009



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