漢語復(fù)句研究,屬于中文信息處理中的一小類。在中文信息處理這一領(lǐng)域中,對于字、詞等方面研究較多。但在漢語復(fù)句研究一塊,尤其是三分句復(fù)句,研究較少。復(fù)句,相比于簡單句,所包含的語義信息更豐富,表達(dá)形式更多樣,因此具有比簡單句更高的研究價值和意義。在漢語復(fù)句的分析研究任務(wù)中,二分句復(fù)句的分析研究已經(jīng)取得了良好的成果,但三分句復(fù)句的分析研究仍然止步不前。其中一個重要原因就是沒有相應(yīng)的語料庫,語料庫乃復(fù)句分析研究之本。目前用于復(fù)句研究的語料數(shù)據(jù)大都來源于CCCS語料庫,其中語料數(shù)據(jù)較為經(jīng)典,但語料數(shù)據(jù)太過陳舊。鑒于這種情況,本文圍繞著建立一個新的語料庫——漢語復(fù)句關(guān)系詞搭配知識庫展開,具體研究工作包括以下三個方面:第一,建立一個專門用于漢語復(fù)句研究的語料庫《漢語復(fù)句關(guān)系詞搭配知識庫》,標(biāo)記其中的三分句復(fù)句;并將這些三分句復(fù)句中的關(guān)系詞補(bǔ)全,補(bǔ)為充盈態(tài)三分句復(fù)句;同時記錄三分句復(fù)句中的關(guān)系詞、關(guān)系詞搭配組合情況、層次結(jié)構(gòu)與關(guān)系類別等,為后面的分析研究任務(wù)做準(zhǔn)備;第二,復(fù)句中的關(guān)系類別是可以根據(jù)關(guān)系詞確定的,由此可見,復(fù)句中的關(guān)系詞對于復(fù)句研究的重要性。在漢語表達(dá)中,字詞之間的界限并不是十分明確,且... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１：《漢語復(fù)句關(guān)系詞搭配知識庫》原始語料示例??２．３漢語三分句復(fù)句層次結(jié)構(gòu)與關(guān)系類別??

，其三分句復(fù)句為非充盈態(tài)復(fù)句，該復(fù)句含有兩個關(guān)系詞“不光，??還，ｋ”，ｋ表示該分句不含有關(guān)系詞；將其關(guān)系詞補(bǔ)全后，就可以得到充盈態(tài)三??分句復(fù)句，其三個分句含有四個關(guān)系詞“因為－不光，還，所以”，如例２．?５所示。??除去將三分句復(fù)句的關(guān)系詞補(bǔ)全，成為充盈態(tài)三分句復(fù)句外，《漢語復(fù)句關(guān)??系詞搭配知識庫》中語料數(shù)據(jù)的標(biāo)注內(nèi)容還包括：分句數(shù)量、原始語料關(guān)系詞、??補(bǔ)全為充盈態(tài)三分句復(fù)句語料后的關(guān)系詞、層次結(jié)構(gòu)（“２＋１”式、“１＋２”式、??“１＋１＋１”式）、關(guān)系類別等。其具體標(biāo)注如圖２．８所示。??論遇?ＩＶ．始講料?撲仝講料?樸紮辦料氕系ｉｄ?Ｇ次功構(gòu)?Ｘｉ系紀(jì)銦??？法小儀受呪場；Ｖ?塒條?．－４?ｒ?ｔ?Ａ?ｗ?ｎｉｔ?Ｖ）??３?（ｉ）＾＊?？?？?２?養(yǎng)．應(yīng)??狀僅?ｐ相伽人？強(qiáng)■人？、料屬．??ＩＩ們⑴場ｌ：Ｌｌ仃ｔｔ丨＆Ｗ丨?丨丨牝丨１／場ＩＫｉ的丨丨幼啤??坫．？機(jī)監(jiān)的動呦收系統(tǒng)役八＿ｆ？：?！．吡沏?？？＜?Ｈｘｔｍ?＼ｔｉ．?１．?ｆｌ！?ｕ?ｖ??ＷｆＴｓ咍奴ｆｔ統(tǒng)吐扣Ｋ！川，…唣ｆｅｋ動權(quán)吒?３?（ｋ．?（ＩＩ．?ｋ）?（閎為＞?幼軟透的１成＾，；．ｎ?＾?１?ｉｍｂ２ＷＵｌ??％?的成處！：人衫?代恥沉Ａｔ丨．人各丨ｊ，（所以）??ｌ?Ｕ：?ｉ．效本肽．?加１．效豐低．??仏（采川機(jī)壯ｗｉｉｒ檢＃ｍ－??加ｘｘｆｔｔ成崤膠權(quán)??硌覺的然丨ｒ，／ｉＵｉｎ？灼屯議冷范⑷?ｖ?＜?．??ｍｍｆｈｍ?＾?ｉｔｋ－?ｔ．?ｚ?以ｆ?．?ｃ??％?隊．似ｖ；側(cè)嘯機(jī)ｋ?ａ?Ｍ??ｆｅ憂丨ｂｉ；？動Ｕｉｆｃ進(jìn)丨］＂ｆｌｆｌｉ??免成養(yǎng)作牝，??圖２．?８：《

規(guī)則本身也具有一定的局限性，會給實(shí)驗結(jié)果帶來誤差。使用深度學(xué)習(xí)方法可以??很好地規(guī)避這一問題。尤其是選擇合適深度學(xué)習(xí)方法與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，可??以相互補(bǔ)充，彌補(bǔ)使用單一方法帶來的缺陷，使實(shí)驗結(jié)果更準(zhǔn)確。??３＿２．１循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——ＲＮＮ??ＲＮＮ，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一類專門用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入??層、隱藏層、輸出層等。不同于其他的祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它不僅考慮前一時刻的輸入，??而且對前面的內(nèi)容有一種“記憶”功能，即：一個序列的當(dāng)前輸出與前面的輸出??也有關(guān)。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖３．１所示。??１?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?１?｜?｜??１?Ｙ?１?１?Ｖｒ．ｌｌ?丨?ｙ，?Ｉ?Ｉ??ａ?ａ?ｎ?“??（．ｉ?—ｉ＇——ｈ＞）—ｋｂ??丫丫丫??Ｉ?Ｘ?ｊ?ＸＭ?［?Ｘｔ?丨?ＸＨ??圖３．?１：?ＲＮＮ網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??上圖中，左側(cè)是ＲＮＮ網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的折疊圖，右側(cè)是ＲＮＮ網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的展開圖。??其中，／－Ｉ、／、／?＋?１表示為時間序列，Ｘ表示輸入，Ｙ表示輸出，表示隱藏層。??從展開圖中可以看到，隨著時間的推移，序列的不斷推進(jìn)，前面的隱藏層輸出會??影響到后面的隱藏層。??３．２．２?ＬＳＴＭ??ＬＳＴＭ，長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種時間循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，是為／解決－？般的ＲＮＮ??１６??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[7]基于決策樹方法的漢語復(fù)句關(guān)系詞自動識別[D]. 鄒艷軍.華中師范大學(xué) 2018
[8]現(xiàn)代漢語復(fù)句語義及預(yù)設(shè)研究[D]. 馮莉.廣西師范學(xué)院 2018
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本文編號：3364045