【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，底層信息抽取技術(shù)發(fā)展的日趨成熟，搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用也對(duì)文本分析提出了更高的要求，不僅僅希望理解一個(gè)句子，更希望理解篇章，篇章語(yǔ)義分析逐漸引起了大家的重視。句間關(guān)系對(duì)篇章語(yǔ)義的分析具有重要的作用，在自然語(yǔ)言處理和信息檢索的各個(gè)領(lǐng)域都有著重要的作用。句間關(guān)系中的因果關(guān)系對(duì)于問(wèn)答系統(tǒng)的應(yīng)用顯而易見(jiàn)。所謂句間關(guān)系就是指在一個(gè)篇章中兩個(gè)文本單元之間具有的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。 本文針對(duì)中文句間關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)性的研究。首先我們構(gòu)建了由1096篇文本構(gòu)成的句間關(guān)系語(yǔ)料，針對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的標(biāo)注內(nèi)容進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析，用以挖掘中文句間關(guān)系的語(yǔ)言表述特點(diǎn)。分析句間關(guān)系各關(guān)系之間語(yǔ)義歧義性等問(wèn)題。句間關(guān)系可以分為顯示句間關(guān)系和隱式句間關(guān)系兩大類，，本文分別針對(duì)這兩類關(guān)系根據(jù)其語(yǔ)言特點(diǎn)進(jìn)行了識(shí)別研究。 顯示句間關(guān)系是指具有明顯關(guān)聯(lián)詞詞連接的兩個(gè)文本單元之間的關(guān)系，通過(guò)對(duì)語(yǔ)料的分析發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)詞對(duì)于句間關(guān)系具有很強(qiáng)的代表性，因此利用關(guān)聯(lián)詞規(guī)則的方法對(duì)顯式句間關(guān)系識(shí)別進(jìn)行了研究，研究發(fā)現(xiàn)利用關(guān)聯(lián)詞規(guī)則的方法針對(duì)顯式關(guān)系的識(shí)別取得了較好的效果，更近一步利用機(jī)器學(xué)習(xí)與規(guī)則結(jié)合的方法取得了更為理想的效果，其中條件關(guān)系的F值達(dá)到了94.93%。 隱式句間關(guān)系相對(duì)于顯式關(guān)系則相對(duì)具有更大的難度和挑戰(zhàn)性，因?yàn)闆](méi)有明顯的關(guān)聯(lián)詞來(lái)關(guān)聯(lián)兩個(gè)文本單元。所以采用了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行識(shí)別研究。分別利用最大熵模型和SVM模型進(jìn)行建模，針對(duì)隱式關(guān)系抽取了相應(yīng)的特征，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)SVM模型取得了更好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最高擴(kuò)展關(guān)系的F值達(dá)到了72.36%。同時(shí)針對(duì)實(shí)驗(yàn)所用特征進(jìn)行了特征分析，其中關(guān)鍵詞特征的表現(xiàn)最為出色，對(duì)各個(gè)關(guān)系都起到了很大的表征作用。由于有指導(dǎo)的構(gòu)建訓(xùn)練語(yǔ)料對(duì)語(yǔ)料數(shù)量的限制，本文利用過(guò)濾后的顯式關(guān)聯(lián)詞針對(duì)因果關(guān)系抽取了大量的關(guān)系實(shí)例，去掉關(guān)聯(lián)詞后構(gòu)成了隱式關(guān)系，加入到訓(xùn)練語(yǔ)料中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此種方法使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果的F值有了較為明顯的提高。 最后，本文考察了句間關(guān)系在事件關(guān)系識(shí)別問(wèn)題上的應(yīng)用，以事件因果關(guān)系為例，發(fā)現(xiàn)加入句間關(guān)系特征后事件因果關(guān)系的識(shí)別效果要比傳統(tǒng)的方法實(shí)驗(yàn)效果有明顯的提升。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet and the maturation of the underlying information extraction technology, Internet applications, such as search engines, have put forward higher requirements for text analysis, not only to understand a sentence, but also to understand a text. Text semantic analysis has gradually attracted much attention. Intersentence relations play an important role in the analysis of text semantics and in all fields of natural language processing and information retrieval. The application of causality in intersentence relations is obvious. The relationship between sentences refers to the semantic relation between two text units in a text. This paper makes a systematic study on the relationship between Chinese sentences. First of all, we construct a corpus of 1096 texts to analyze the tagging content of the corpus, so as to explore the linguistic characteristics of the relationship between Chinese sentences. This paper analyzes the semantic ambiguity among the relationships between sentences. The relationship between sentences can be divided into two categories: the explicit relationship and the implicit one. This paper studies the two types of relations according to their linguistic characteristics. Showing the relationship between sentences refers to the relationship between two text units with obvious connection words. Through the analysis of the corpus, it is found that the correlation words have strong representativeness for the relationship between sentences. Therefore, the method of association word rules is used to study the relationship recognition between explicit sentences, and it is found that the method of association word rules has achieved good results in the recognition of explicit relations. A more ideal result is obtained by combining machine learning with rules in a further step, in which the F value of conditional relation reaches 94.93. The relationship between implicit sentences is more difficult and challenging than the explicit relation because there are no obvious relevance words to correlate two text units. Therefore, the recognition method based on machine learning is adopted. The maximum entropy model and the SVM model are used to model the model, and the corresponding characteristics are extracted for the implicit relation. The experimental results show that the SVM model has better experimental results, and the F value of the maximum extended relationship reaches 72.36. At the same time, the features used in the experiment are analyzed, among which the key words are the most excellent, which plays a very important role in each relationship. Because of the restrictions on the quantity of the training corpus, this paper uses the filtered explicit relevance words to extract a large number of relational examples for causality, and forms an implicit relationship after removing the associated words, and adds them to the training corpus. The experimental results show that the F value of the experimental results is obviously improved by this method. Finally, this paper investigates the application of intersentence relationship in event relationship recognition. Taking event causality as an example, it is found that the effect of event causality recognition after adding the feature of inter-sentence relationship is significantly improved than that of the traditional experimental method.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2421103