融合多结构信息的中文句法分析方法

• 作者: 王文剑 赵国荣
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 结构化支持向量机 上下文无关文法 结构上下文相关 中文句法分析
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1114-1121
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1605034

摘要

句法分析是自然语言理解的一项基础技术,是迈向深层语言理解的基石.目前常用的句法分析方法的语法模型建立在上下文无关文法的假设上.事实上,短语结构树的节点之间具有很强的上下文相关性,充分利用结构信息,可进一步提高句法分析的准确性.融合了句法结构树中的多结构信息(在非终节点中增加父亲节点及左、右姐妹节点等标记)以加强语法规则的上下文约束,并采用结构化支持向量机的方法对句法进行了分析.实验表明,该融合多结构信息的句法分析方法可以消解结构歧义,提升句法分析精确率和F1值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文剑	山西大学计算机与信息技术学院	97	798	14.0	23.0
2	赵国荣	山西大学计算机与信息技术学院	4	6	1.0	2.0