【摘要】：離合詞的自動識別在英漢機(jī)器翻譯、信息檢索和語音識別等許多領(lǐng)域都有非常重要的影響�，F(xiàn)有的針對離合詞自動識別問題的研究以少量個例的離合詞為主,而針對大規(guī)模語料的離合詞研究目前還乏善可陳。本課題以1991-2004年十四年的新華社新聞?wù)Z料作為原始語料進(jìn)行離合詞自動識別方法的研究,不僅規(guī)模較大,而且范圍更廣。本文研究的主要內(nèi)容包括:離合詞詞表和候選離合詞語料的構(gòu)建。從原始語料中提取原始候選語料,并通過原始候選語料動態(tài)地生成離合詞詞表。由于離合詞較強(qiáng)的規(guī)則性,使得本文所構(gòu)建的離合詞詞表的正確性較高,且不依賴于現(xiàn)有已標(biāo)注好的離合詞詞表。在得到離合詞詞表之后,將原始候選語料用該詞表進(jìn)行篩選得到后續(xù)工作所需的候選離合詞語料。基于規(guī)則匹配的離合詞自動識別方法研究。本文首先通過規(guī)則匹配的方式對候選離合詞語料中的離合詞進(jìn)行判斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,規(guī)則匹配的方式在本文所使用的語料中實(shí)現(xiàn)了較高的精確率�；趥鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的離合詞自動識別方法研究。由于規(guī)則匹配的方式對于規(guī)則性不強(qiáng)的句子無法進(jìn)行識別,因此本文嘗試采用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對這類句子進(jìn)行處理。首先針對這類句子的特點(diǎn)構(gòu)建了特征模板;其次使用特征模板提取正負(fù)例句子的特征;最后利用K-近鄰和支持向量機(jī)方法進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對規(guī)則匹配無法處理的句子取得了較為理想的識別效果。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離合詞自動識別方法研究。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法雖然可以識別規(guī)則性不強(qiáng)的句子,但是它的劣勢在于要設(shè)計(jì)大量的特征模板,特征的選取會對實(shí)驗(yàn)的結(jié)果造成一定的影響,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則很好地避免了特征提取的問題。因此,本文設(shè)計(jì)了基于注意力機(jī)制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對規(guī)則匹配無法處理的句子進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型相比較于機(jī)器學(xué)習(xí)方法,識別效果又有了一定提升。離合詞自動識別級聯(lián)模型的構(gòu)建。通過上述方法,本文分別構(gòu)建了(1)規(guī)則匹配+KNN、(2)規(guī)則匹配+SVM、(3)規(guī)則匹配+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3個級聯(lián)模型用于離合詞的自動識別,最后通過投票的方式綜合三個級聯(lián)模型的識別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,級聯(lián)模型對語料中的離合詞具有很好的識別效果,具有很強(qiáng)的實(shí)用性。
【圖文】：

因此本章嘗試使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的Ｋ－規(guī)則匹配識別不了的離合詞進(jìn)行處理。逡逑鄰算法基本原理逡逑鄰算法介紹逡逑（Ｋ－ＭｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ，ＫＮＮ）邋分類算法是最簡單的分類路是：如果一個樣本在特征空間中的Ｋ個最相似（即特本中的大多數(shù)屬于某一個類別，，則該樣本也屬于這個類別擇的鄰居都是己經(jīng)正確分類的對象。該方法在對分類的決或者幾個樣本的類別來決定待分類樣本所屬的類別［３３］。逡逑Ｎ中，通過計(jì)算對象間距離來作為各個對象之間的非相似間的匹配問題，在這里距離一般使用歐氏距離或曼哈頓距歐氏距離：逡逑離是最容易直觀理解的距離度量方法，我們?nèi)粘＝佑|到的離一般都是指歐氏距離。逡逑ｎＹ逡逑

KNN分類舉例
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：H136;TP18;TP391.1

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本文編號：2596966