近年來,隨著統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,對(duì)句子進(jìn)行語義分析逐漸受到重視起來。語義角色標(biāo)注（Semantic Role Labeling, SRL）是淺層語義分析的一種可行方案,并具有廣闊的應(yīng)用前景,如問答、信息抽取。本文的出發(fā)點(diǎn)是將詞義信息與語義角色標(biāo)注任務(wù)相融合。在CoNLL2009國(guó)際評(píng)測(cè)中,曾將謂詞詞義消歧作為語義角色標(biāo)注的一個(gè)子任務(wù)。當(dāng)時(shí),我們的方法是將最好的詞義消歧預(yù)測(cè)結(jié)果作為語義角色標(biāo)注的輸入,再進(jìn)行語義角色標(biāo)注處理。這種級(jí)聯(lián)方式的處理無法得出全局最優(yōu)解。我們的想法是通過馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)（Markov Logic Networks, MLNs）這種融合模型將詞義消歧與語義角色標(biāo)注融合起來,使兩個(gè)任務(wù)在預(yù)測(cè)過程中相互幫助,得出全局最優(yōu)解。本文將分為兩個(gè)階段。第一階段是驗(yàn)證全詞詞義信息對(duì)語義角色標(biāo)注的影響。謂詞詞義信息對(duì)語義角色標(biāo)注是有幫助的,但全詞詞義信息對(duì)語義角色標(biāo)注是否有幫助一直沒有定論。第二階段是如果全詞詞義信息對(duì)語義角色標(biāo)注有幫助,我們通過馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)將全詞詞義消歧與語義角色標(biāo)注進(jìn)行融合,將級(jí)聯(lián)方式和融合方式的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,進(jìn)行分析。 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省211工程院校985工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景
    1.2 課題的研究目的和意義
        1.2.1 語義角色標(biāo)注
        1.2.2 語義角色標(biāo)注存在的問題
        1.2.3 解決方法
    1.3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究
        1.3.1 理論分析
        1.3.2 研究現(xiàn)狀
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容
第2章 CIR-CoNLL2009 語義角色標(biāo)注系統(tǒng)
    2.1 語義角色標(biāo)注基礎(chǔ)知識(shí)
        2.1.1 語料資源
        2.1.2 評(píng)價(jià)方法和國(guó)際評(píng)測(cè)
    2.2 系統(tǒng)介紹
        2.2.1 整體結(jié)構(gòu)
        2.2.2 最大熵模型
        2.2.3 語義角色分類
        2.2.4 基于整數(shù)線性規(guī)劃的后處理
    2.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        2.3.1 特征介紹
        2.3.2 特征選擇方法
        2.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與評(píng)測(cè)成績(jī)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 詞義信息在語義角色標(biāo)注中的應(yīng)用
    3.1 語義角色標(biāo)注對(duì)詞義信息的需求
    3.2 語料庫(kù)預(yù)處理
        3.2.1 句法的轉(zhuǎn)換
        3.2.2 語義角色信息
        3.2.3 Lemma信息
        3.2.4 詞義信息
        3.2.5 語料庫(kù)切分
    3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
    3.4 本章小結(jié)
第4章 詞義消歧與語義角色標(biāo)注融合
    4.1 馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)定義
        4.1.1 一階謂詞邏輯
        4.1.2 馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)
        4.1.3 馬爾可夫邏輯網(wǎng)絡(luò)
    4.2 MLNs中謂詞與公式概念定義
        4.2.1 可見的MLNs謂詞
        4.2.2 隱含的MLNs謂詞
        4.2.3 局部公式
        4.2.4 全局公式
    4.3 基于MLNs語義角色標(biāo)注系統(tǒng)
    4.4 基于MLNs的詞義消歧系統(tǒng)
    4.5 基于MLNs的融合系統(tǒng)
    4.6 實(shí)驗(yàn)
        4.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3630444