基于markov网络模型的复述自动抽取方法的研究

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3、人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将

4、学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要复述是含义相同而表达方式不同的词、短语和句子。例如，英文单词“film”和“movie”为单词级别复述又称同义词或近义词；英文短语“takecareof”和“lookafter”为复述短语；英文句子“Chinagrowsfastineconomy.”和“China’seconomicgrowthisfas

5、t.”为复述句对。复述现象在自然语言中大量存在，这一方面增强了语言表达的灵活多样性，另一方面也给自然语言处理带来了新的挑战。其中，在机器译文自动评价时，为了匹配同义词和近义词，复述的自动抽取方法尤其引起学者们的重视。在机器译文自动评价中，传统的方法是利用枢轴法从双语平行语料中抽取复述，然而双语平行语料不仅构建成本高，而且对少数语言对难以大量获取。针对这个问题，我们提出了通过构建词项Markov网络，从目标语言的单语文本中抽取复述的方法，并利用该复述提高机器译文自动评价方法与人工评价方法的相关性。由于单语文

6、本不仅在网络中大量存在，而且容易获取，这大大增加了复述抽取的数量，提高了抽取方法的泛化性。为了验证我们提出的方法，本文利用词项Markov网络分别提取英语、法语、德语、俄语、捷克语、印度语等六种语言的复述表。并将复述表应用在机器译文自动评价方法METEOR和TER上进行复述匹配，以对这六种语言的机器译文进行自动评价。在WMT'14Metricstask上的实验结果表明，我们从单语文本中提取复述方法的性能与从双语平行语料中提取复述方法的性能具有很强的可比性。这些实验结果和抽取复述的详细分析揭示基于Marko

7、v网络模型抽取的复述具有较高的质量。关键词：机器翻译；复述；自动评价；Markov网络；相关性IAbstractParaphrasesarethewords,phrases,orsentenceswhicharealternativewaysofconveyingthesamemeaning.Forinstance,thewords”film”and”movie”aretheparaphrasesofwordlevelnamedsynonymsornear-synonyms,thephrases”take

8、careof”and”lookafter”areparaphrasesofphraselevel,thesentences”Chinagrowsfastineconomy.”and”China’seconomicgrowthisfast.”areparaphraseofsentencelevel.Thephenomenaofparaphraseaboundinthenaturallanguage,whichontheoneha