检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2012年第2期26卷 82-87页

作者：李文杰穗志方北京大学计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

在概念实例和属性的提取研究中,针对基于模式的方法召回率比较低的特点,该文提出了一种基于并列结构的概念实例和属性的同步提取方法。首先利用并列结构模式去网页集合中提取同类词语集合,然后再用基于种子的弱指导方法去学习实例和属... 详细信息

在概念实例和属性的提取研究中,针对基于模式的方法召回率比较低的特点,该文提出了一种基于并列结构的概念实例和属性的同步提取方法。首先利用并列结构模式去网页集合中提取同类词语集合,然后再用基于种子的弱指导方法去学习实例和属性共现的上下文模式,最后再通过模式去提取候选实例或候选属性。在此过程中,每提取出一个候选,就将该候选所在的同类词语集合合并到候选集合中。实验结果表明,该文的方法在不降低准确率的基础上,能大大提高提取结果的召回率。

关键词：并列结构搜索引擎实例提取属性提取上下文模式

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基于特征序列的语义分类体系的自动构建

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中文信息学报 2015年第3期29卷 52-57页

作者：陈刚刘扬北京大学计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

词义知识表示主要依赖属性描述或分类描述,这两种方式各有所长,但不同表示之间相互转换的可行性与现实状况还未被关注。在属性描述的基础上,该文引入序关系的思想,提出基于特征序列的概念与方法,以此来模拟、分析概念涵义从一般到特殊... 详细信息

词义知识表示主要依赖属性描述或分类描述,这两种方式各有所长,但不同表示之间相互转换的可行性与现实状况还未被关注。在属性描述的基础上,该文引入序关系的思想,提出基于特征序列的概念与方法,以此来模拟、分析概念涵义从一般到特殊的渐次生成过程,发掘尚未显性化的中间概念,自动构建出一个语义分类体系。以HowNet(2000版)数据为例,实验表明该方法可以生成一个性质优良、覆盖完全的新的语义分类体系,并反映此前的属性描述在语言知识工程实践中不易察觉的一些问题。

关键词：词义知识属性描述分类描述序关系特征序列语义分类体系

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基于多步聚类的汉语命名实体识别和歧义消解

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中文信息学报 2013年第5期27卷 29-34,42页

作者：李广一王厚峰北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 北京大学计算语言学研究所北京100871

命名实体识别和歧义消解是自然语言理解的重要研究内容。针对提供实体知识库情况下的命名实体识别和歧义消解任务,该文提出了一种基于多步聚类的方法。首先通过两轮聚类将命名实体与知识库实体定义链接,然后通过层次聚合式聚类对知识库... 详细信息

命名实体识别和歧义消解是自然语言理解的重要研究内容。针对提供实体知识库情况下的命名实体识别和歧义消解任务,该文提出了一种基于多步聚类的方法。首先通过两轮聚类将命名实体与知识库实体定义链接,然后通过层次聚合式聚类对知识库中未出现的实体进行聚类,最后进行普通词的识别和基于K-Means聚类的结果调整。在CLP-2012的汉语命名实体识别和歧义消解评测数据上的实验表明,该文的方法表现出良好的性能,在测试集上的F值高出评测参赛队伍最好水平6.46%,达到86.68%。

关键词：命名实体识别命名实体消歧聚类

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汉语形容词的自动词义区分研究

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中文信息学报 2009年第6期23卷 19-25页

作者：朱虹刘扬俞士汶北京大学计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

词义知识获取是词义知识库建设、词义消歧等任务的基础和起点,目前该工作基本依赖人类专家的智慧和洞察力,在大规模文本处理上缺乏意义计算的客观性和一致性。该文以汉语的中高频形容词为样本,深入挖掘词义特征并采用有参数初始化过程... 详细信息

词义知识获取是词义知识库建设、词义消歧等任务的基础和起点,目前该工作基本依赖人类专家的智慧和洞察力,在大规模文本处理上缺乏意义计算的客观性和一致性。该文以汉语的中高频形容词为样本,深入挖掘词义特征并采用有参数初始化过程的EM迭代算法,实现了从真实文本中自动发现并区分词语词义的过程。该词义区分算法选取易获取的词形特征、基于大规模语料的搭配特征、基于网络语料的属性—宿主关系特征,替代以往难以获取的句法结构特征,并进一步利用HowNet优化了词形特征的选择。该工作可以应用于信息检索等领域,能够对现有词典起到修改和补充的作用,该思路亦可扩展到其他汉语词类上去。

关键词：计算机应用中文信息处理知识获取词义区分特征选择 EM算法

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《同义词词林》的嵌入表示与应用评估

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厦门大学学报（自然科学版） 2018年第6期57卷 867-875页

作者：段宇光刘扬俞士汶北京大学计算语言学教育部重点实验室北京大学元培学院北京大学计算语言学研究所北京100871

在自然语言处理中,嵌入表示是表达语言知识的重要途径和手段,以《同义词词林》为例,提出基于知识库训练嵌入表示的伪句式构造方法,并在多项任务上测试新方法的有效性.根据《同义词词林》词义编码反映的层级结构,将这些编码扩展为多种伪... 详细信息

在自然语言处理中,嵌入表示是表达语言知识的重要途径和手段,以《同义词词林》为例,提出基于知识库训练嵌入表示的伪句式构造方法,并在多项任务上测试新方法的有效性.根据《同义词词林》词义编码反映的层级结构,将这些编码扩展为多种伪句式,并据此生成不同的伪语料库,采用word2vec模型在伪语料库上训练义素向量及词向量,得到CiLin2Vec资源,并应用于词义合成、类比推理和词义相似度计算等任务.在词义合成、类比推理任务上的准确率达到90%以上,超过了以往在语料库上训得的结果.证明该方法可以有效地将知识库中的理性知识注入嵌入表示中,也显示了CiLin2Vec嵌入表示资源在应用上的巨大潜力.

关键词：《同义词词林》嵌入表示词义合成类比推理相似度

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基于深度学习的图解码依存分析研究进展

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山西大学学报(自然科学版) 2017年第3期40卷 442-453页

作者：常宝宝北京大学计算语言学教育部重点实验室北京大学计算语言学研究所

图解码依存分析方法是一种重要的依存分析方法,优点是解码具有全局最优的特点,能够找到模型意义下的全局最佳依存树。传统图解码依存分析模型大多采用基于特征的线性评分模型,常常需要选取大量的人工特征,这一方面耗时费力,加剧了模型... 详细信息

图解码依存分析方法是一种重要的依存分析方法,优点是解码具有全局最优的特点,能够找到模型意义下的全局最佳依存树。传统图解码依存分析模型大多采用基于特征的线性评分模型,常常需要选取大量的人工特征,这一方面耗时费力,加剧了模型过拟合的风险,另一方面也显著降低了系统的运行效率。同时由于采用子图分解策略,传统图解码分析中的特征提取严重受到子图规模的限制,无法提取具有全局意义的分析特征。深度图解码依存分析研究部分解决了这些问题,本文概要介绍了近年来几个代表性的深度图解码依存分析研究工作,总结了国内外在深度图解码依存分析方面的现状和进展。

关键词：依存句法分析图解码深度学习

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汉英双语概念对应的实证研究

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云南师范大学学报（哲学社会科学版） 2012年第1期44卷 35-39页

作者：刘扬陆顾婧北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 北京大学计算语言学研究所北京100871

揭示并评估不同语言之间的概念对应状况及词汇化程度,在语言对比研究和跨语言计算应用方面均有指标意义。北京大学开发的《中文概念词典》以WordNet框架为基础,在语言层面上较好地反映了汉语与英语之间的概念对应关系,以该资源为数据基... 详细信息

揭示并评估不同语言之间的概念对应状况及词汇化程度,在语言对比研究和跨语言计算应用方面均有指标意义。北京大学开发的《中文概念词典》以WordNet框架为基础,在语言层面上较好地反映了汉语与英语之间的概念对应关系,以该资源为数据基础,并参照从《现代汉语语法信息词典》、《同义词词林》、《知网》等资源中提取的词集,本文实证地考察了汉英双语概念对应的实际情况及所能达到的词汇化程度,探讨了不同语言概念体系的异同,有助于在多语框架上做出更符合汉语特点的语义知识描写。

关键词：概念词汇化双语概念对应中文概念词典Wordnet

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整体与部分关系在汉语词汇系统中的表现及在汉语句法中的突显性

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世界汉语教学 2009年第4期23卷 435-442页

作者：董秀芳北京大学中文系北京大学汉语语言学研究中心北京大学计算语言学教育部重点实验室

本文从共时与历时角度揭示了整体与部分关系在汉语构词中的突显性。汉语要指称部分可以用"整体+部分"式偏正复合词来表达,这种构词方式是随着双音化的发展而多起来的。在句法层面,也有一些特殊的格式适于突出表达整体与部分... 详细信息

本文从共时与历时角度揭示了整体与部分关系在汉语构词中的突显性。汉语要指称部分可以用"整体+部分"式偏正复合词来表达,这种构词方式是随着双音化的发展而多起来的。在句法层面,也有一些特殊的格式适于突出表达整体与部分的关系,其特点是通过描写部分来说明整体,这些句式将整体和部分都放在突出的句法位置上。本文提出一个假设:一个语言的词汇与句法有着密切的关联,词汇组织中重要的、得到词汇编码的语义关系,在句法中也是突显的,会体现在专门的句法结构中。而且,在词汇组织与句法结构中所突显的侧面也是一致的。

关键词：整体部分关系词汇语义词法句法

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语料库技术及其应用

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外语研究 2009年第5期26卷 43-51页

作者：常宝宝俞士汶北京大学计算语言学研究所/计算语言学教育部重点实验室北京100871

现代意义上的语料库最早出现于20世纪60年代,40多年来,发展迅速,不但规模越来越大,而且加工深度越来越深,语料库方法在语言研究和计算语言学研究领域发挥了重要作用。本文首先概要介绍了语料库的概念、发展和应用,然后介绍了北京大学的... 详细信息

现代意义上的语料库最早出现于20世纪60年代,40多年来,发展迅速,不但规模越来越大,而且加工深度越来越深,语料库方法在语言研究和计算语言学研究领域发挥了重要作用。本文首先概要介绍了语料库的概念、发展和应用,然后介绍了北京大学的现代汉语基本标注语料库和汉英双语平行语料库,最后介绍了北京大学计算语言学所开发的基于语料库的双语词典编纂平台,重点介绍了其中的词汇分析技术。

关键词：语料库汉语语料库汉英平行语料库词典编纂平台

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从现代汉语个体量词的名性特征看其内部差异

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世界汉语教学 2013年第1期27卷 18-26页

作者：董秀芳北京大学中文系北京大学中国语言学研究中心北京大学计算语言学教育部重点实验室

汉语中的个体量词(分类词)比度量衡量词的语义虚化,可以看作一种功能词,但是语法化程度不是很高。个体量词来源于名词等实词类。在现代汉语中,从句法角度来看,一些个体名量词身上仍残存名词的特征,比如,个体量词可以重叠,一些个体量词... 详细信息

汉语中的个体量词(分类词)比度量衡量词的语义虚化,可以看作一种功能词,但是语法化程度不是很高。个体量词来源于名词等实词类。在现代汉语中,从句法角度来看,一些个体名量词身上仍残存名词的特征,比如,个体量词可以重叠,一些个体量词可以被形容词修饰,可以后加名词词缀。这证明了去范畴化是一个渐进的过程。总体来看,与有生名词搭配的个体量词的语法化程度高于与无生名词搭配的个体量词的语法化程度。

关键词：个体量词语法化去范畴化连续性

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