發(fā)布時(shí)間：2020-10-15 10:36

　　 哈薩克語的信息處理目前已經(jīng)完成了基本短語自動(dòng)識(shí)別、固定短語抽取和詞性標(biāo)注。本文對(duì)哈薩克語進(jìn)行短語結(jié)構(gòu)的句法分析研究,主要采用了基于移進(jìn)-歸約的句法分析方法,使用感知器算法和柱搜索算法在句法分析過程中進(jìn)行訓(xùn)練與解碼,并通過加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為解碼過程添加輔助特征,幫助更高效地解析出哈薩克語句法結(jié)構(gòu)。本文的主要研究工作如下:1.在哈薩克語句法分析過程中,以基于移進(jìn)-歸約的句法分析方法為整體框架,通過每一步的移進(jìn)-歸約動(dòng)作,最終得出哈薩克語短語結(jié)構(gòu)的句法樹。2.在哈薩克語句法分析訓(xùn)練階段,采用感知器算法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的哈薩克語句法結(jié)構(gòu)的句子進(jìn)行訓(xùn)練,傳統(tǒng)的句法分析主要依賴語言的規(guī)則庫,而感知器算法訓(xùn)練是一個(gè)不斷調(diào)整參數(shù)不斷學(xué)習(xí)哈薩克語句子特征的過程。它初始化參數(shù)向量全為零,并通過對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行解碼來更新參數(shù)。3.在哈薩克語句法分析解碼階段,采用柱搜索算法進(jìn)行解碼,在解析句子過程中,通過放棄一些權(quán)重比較小的小概率節(jié)點(diǎn),來控制搜索空間的大小,以獲得概率較大的句法樹。既控制了解碼過程中所占用的搜索空間,又通過統(tǒng)計(jì)的方法獲得最合適的句法樹。4.在解碼過程中通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)添加輔助特征,在解析句子過程中,本文構(gòu)建了一個(gè)雙向LSTM模型,利用它提取句子中每個(gè)單詞之間組成結(jié)構(gòu)的信息,以預(yù)測(cè)每個(gè)單詞在句法樹中的句法組成部分,然后將結(jié)果作為輔助特征傳遞給句法分析過程,幫助生成哈薩克語句法樹。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,使用基于移進(jìn)-歸約的句法分析方法可以解析出哈薩克語句法結(jié)構(gòu),對(duì)于句法分析過程中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取一些輔助特征來輔助解碼后,在解析速度和準(zhǔn)確性上都有所提高。
【學(xué)位單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.1
【部分圖文】：

單層感知器原理圖
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2842062