本文關(guān)鍵詞：融入背景知識(shí)的篇章語(yǔ)義分析方法研究　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：篇章語(yǔ)義分析以獲取篇章級(jí)語(yǔ)義信息為目標(biāo),以篇章語(yǔ)義結(jié)構(gòu)分析和篇章語(yǔ)義內(nèi)容分析為主要內(nèi)容,是一個(gè)新興的研究熱點(diǎn)。目前,篇章語(yǔ)義分析研究主要關(guān)注如何挖掘原文內(nèi)容語(yǔ)義信息。實(shí)際上,根據(jù)認(rèn)知心理學(xué)中的聯(lián)想主義理論,原文并不能脫離背景知識(shí)而存在,缺少背景知識(shí)必定會(huì)影響對(duì)原文語(yǔ)義的分析與理解。為了更好地進(jìn)行篇章語(yǔ)義分析,融入背景知識(shí)是必不可少的輔助手段。本文首先在背景知識(shí)獲取方面切入,出基于搜索引擎的篇章背景知識(shí)聯(lián)想模型,并在其基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)出基于分布式語(yǔ)義的篇章背景知識(shí)聯(lián)想模型,賦予機(jī)器獲取背景知識(shí)的能力;隨后,將背景知識(shí)融入篇章語(yǔ)義分析研究最重要的兩個(gè)方面:篇章語(yǔ)義結(jié)構(gòu)分析和篇章語(yǔ)義內(nèi)容分析,并相應(yīng)地探索了篇章語(yǔ)義關(guān)系分析和篇章語(yǔ)義連貫性分析兩個(gè)子問(wèn)題,其中篇章語(yǔ)義關(guān)系分析研究以獲取篇章語(yǔ)義結(jié)構(gòu)信息為目標(biāo),篇章語(yǔ)義連貫性分析則以篇章語(yǔ)義內(nèi)容信息為分析對(duì)象。本文主要研究?jī)?nèi)容可概括如下:1.基于搜索引擎的篇章背景知識(shí)聯(lián)想研究本文出基于搜索引擎的篇章背景知識(shí)聯(lián)想模型,采用“Subject,Predicate,Object”(主語(yǔ),指示詞,賓語(yǔ))三元組作為知識(shí)表示方案,從人工構(gòu)建知識(shí)庫(kù)和自動(dòng)抽取知識(shí)庫(kù)中引入背景知識(shí)候選。本文出基于三元組關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的篇章表示方案,將背景知識(shí)候選和原文信息統(tǒng)一表示起來(lái),并進(jìn)一步引入搜索引擎作為資源,出基于權(quán)重傳播的排序模型計(jì)算背景知識(shí)候選與原文的相關(guān)性,依此對(duì)背景知識(shí)候選進(jìn)行排序。在評(píng)價(jià)方面,我們采用排序問(wèn)題的方式評(píng)估模型性能,并采用人工標(biāo)注的方式判定結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:本文最終獲得MAP值為0.676,P@20值為0.417,取得了較好的性能。2.基于分布式語(yǔ)義的篇章背景知識(shí)聯(lián)想研究為了彌補(bǔ)上文方法計(jì)算效率低、評(píng)價(jià)不夠完整等缺點(diǎn),本文進(jìn)一步出基于分布式語(yǔ)義的篇章背景知識(shí)聯(lián)想模型。本文利用主題模型和深度學(xué)習(xí)等方法將背景知識(shí)候選和原文信息同時(shí)轉(zhuǎn)換為質(zhì)密的實(shí)值向量,并使用向量運(yùn)算代替搜索引擎計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間的語(yǔ)義相關(guān)度。本文隨后采用改進(jìn)的權(quán)重傳播模型對(duì)背景知識(shí)候選進(jìn)行排序,并選出相關(guān)性較高的背景知識(shí)引入文本分類(lèi)任務(wù)中,通過(guò)基于任務(wù)的評(píng)價(jià)方式驗(yàn)證背景知識(shí)聯(lián)想模型的分析效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:該模型在背景知識(shí)引入上取得的MAP值為0.649,P@5值為0.5596;同時(shí),通過(guò)引入背景知識(shí)使得文本分類(lèi)模型性能高2.55%。3.融入背景知識(shí)的中文篇章語(yǔ)義關(guān)系研究之后,本文將背景知識(shí)融入篇章語(yǔ)義分析的重要方面:篇章語(yǔ)義結(jié)構(gòu)分析,并通過(guò)探索篇章語(yǔ)義關(guān)系分析任務(wù)來(lái)獲取篇章語(yǔ)義結(jié)構(gòu)信息。考慮到中文篇章關(guān)系分析尚無(wú)成熟的任務(wù)定義和語(yǔ)料資源,本文首先出面向中文的篇章關(guān)系任務(wù)及關(guān)系類(lèi)型體系,并探索大規(guī)模篇章關(guān)系語(yǔ)料資源的構(gòu)建方法,出句群、復(fù)句、分句的三層標(biāo)注方案,構(gòu)建包含1096篇文檔、超過(guò)兩萬(wàn)個(gè)實(shí)例的高質(zhì)量中文資源。隨后,本文融合背景知識(shí)信息,探索了顯式篇章關(guān)系識(shí)別和隱式關(guān)系識(shí)別,并將結(jié)果應(yīng)用于傾向性分析任務(wù)中,取得了較好的效果,同時(shí)為后續(xù)研究供了資源基礎(chǔ)和模型參考。4.融入背景知識(shí)的篇章語(yǔ)義連貫性分析研究本文在篇章語(yǔ)義關(guān)系分析的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步,將背景知識(shí)融入篇章語(yǔ)義分析的另一個(gè)重要方面:篇章語(yǔ)義內(nèi)容分析,并通過(guò)探索篇章語(yǔ)義連貫性分析任務(wù)來(lái)獲取篇章語(yǔ)義內(nèi)容信息。給定一篇待分析的文章,本文使用前文介紹的方法獲取背景知識(shí),并將其融入已有連貫性分析模型中,包括基于圖的無(wú)指導(dǎo)模型和基于實(shí)體的有指導(dǎo)模型兩類(lèi)。我們?cè)诰渥优判蚝驼B貫性評(píng)估兩個(gè)任務(wù)上測(cè)試模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:融合背景知識(shí)的無(wú)指導(dǎo)、有指導(dǎo)兩類(lèi)模型,在兩個(gè)任務(wù)上均獲得了非常顯著的性能升,證明了本研究的實(shí)際價(jià)值。綜上,本文在背景知識(shí)獲取和融入背景知識(shí)的篇章語(yǔ)義分析兩方面都做了嘗試并取得一定成果,希望本文融入背景知識(shí)來(lái)支持相關(guān)研究的思路能對(duì)其他研究人員有所啟發(fā)。在本文的部分工作中,為了更好地與已有研究進(jìn)行對(duì)比,我們的實(shí)驗(yàn)針對(duì)英文語(yǔ)料展開(kāi),但需要指出的是本文所出的方法并沒(méi)有語(yǔ)言依賴性。相信隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的進(jìn)步,以及各種資源的不斷豐富,背景知識(shí)獲取和原文語(yǔ)義分析方法都將不斷進(jìn)步,并進(jìn)而促進(jìn)機(jī)器翻譯、自動(dòng)問(wèn)答、傾向性分析、自然語(yǔ)言生成、以及自動(dòng)文摘等相關(guān)研究的進(jìn)一步發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

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4 梁W，

本文編號(hào)：1336755