基于结构和语义信息的模糊限制信息范围检测

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1、乂連殘＾义＇爹ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＴＹＯＩＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ破±享恆巧文Ｍ乂ＳＴＥ民乂ＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ３Ｈ６幽基于结构和语义信息的模糊限制信息范围检测计算机应用技术学科专业—＿作者姓名迎全查指导教师周惠巍昆緻授＿＿６答辩日期堂＿＿写硕±学位论文基于结构和语义信息的模糊限制信息范围检测ＨｅｄｅＳｃｏｐｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄＳｅｍａｎｔｉｃｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ：邓会杰作者姓名学科、专业：计算机应用技术学号２１３０９１５１

2、：指导教师：周惠巍副教授完成日期：２０１６年０５月１１日乂違巧义乂＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明：作者郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中己经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。辦学位论文题目：《子託狗余辣人結臭於據挪惟聲

3、Ｉ偉憂茫涵後Ｉ＞，么日《作者签名：也日期：年《月／甲大连理工大学硕止学位论文摘要一＂＂模糊限制语是指些有意把事情弄的模模糊糊的词语。由模糊限制语引导的模糊限制信息表达不确定的、含糊的或推测的观点。化物医学文献中含有许多模糊限制信息，，。在生物医学信息抽取中为防止把模糊限制信息作为真实信息使用模糊限制信息检测具有重耍意义。模糊限制信息检测可分为模糊限制语识别和模糊限制信息范围检测两个任务。模糊限制语识别已经取得较乂发展，而模糊限制信息范围检测比较复杂，化能仍有待提离。本文通过深入探索模糊限制信息范围的句法结构和语义倍息，研究模糊限制信息

4、范围检测任务，研究工作包括如下内容；研究基于依存结构的候选边界选择算法。传统的范围检测研究是把模糊限制语及其左（右）侧的词作为范围的左（右）候选边界，正负样例数量不。送会产生大量负样例，。相邻的正负样例具有相似的结构和上下文信息，分类器难Ｗ区分平衡误导分类器。本文提出基于依存结构的候选边界选择算法，利用词之间的依存关系选择候选。实验显，正负样例数量的比值由１：１５变为：，２．７６示１３性能提高％Ｆ１值。这表明候选边界选择算法能够大幅度减少负样例数量，提高正负样例的区分度，提高范围检测性能。研究基于结构信息的模糊限制信息范围检测。模糊限制信息范围在结构上是与模糊

5、一限制语相关的个短语或从句，因此范围检测对句法结构具有较强的依赖性。本文利用卷积树核函数，基于依存和短语结构，探索了模糊限制信息范園的结构化表示方法。实验显示，基于依存结构、短语结构Ｗ及依存和短语结合的检测性能分别达到６４，．５７％６３．５１％和６６．６７％Ｆ１值。这表明依存和短语结构对范围检测都是有效的，依存结构和短一，它们的结合能进步提高系统性能语结构具有互补关系。研究了基于语义信息的模糊限制信息范围检测。模糊限制信息范围在语义上是包含模糊限制语的一段完整连续的语义片断，因此范围检测对语义信息具有较强的依赖性。，探索了模糊限制信息范围的语义表示方法，本

6、文基于ＬＳＴＭ深度学习模型。此外为了综合基于词汇，、句法及语义系统的优势，融合Ｈ者的检测结果。实验湿示基于语义表示的检测性能达到６５．２３％Ｆ１值，Ｈ个系统融合的性能达到７０．４９％Ｆ１值，优于其中任意一个系统的性能。送表明模糊限制语语义信息对范围检测是有效的，Ｈ个系统融合能实现词汇、句法和语义之间的优势互补。这些研究有效地提高了范围检测性能，同样这些研究也适用于其它与结构和语义信息相关的任务，如关系抽取任务等。关键词：模糊限制信息范围；候选边界；结构信息；语义信息－－Ｉ基于结构巧晒义信息的模糊限制信总范阳检巧｜［ＨｅｄｇｅＳｃｏｐｅ

7、ＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄＳｅｍａｎｔｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＡｂｓｔｒａｃｔ；４，，Ｈｅｄｅｃｕｅｓａｒｅｄｅｆｉｎｅｄａｓｏｂｌｇｗｈｏｓｅｉｓｔｏｍａｋｅｔｈｉｎｓｆｕｚｚｉｅｒｏｒｅｓｓｆｕｚｚ．Ｈｅｄｅｊｇｙｇｔｏｎｔｏｌｅｃｕｅｉｎｄｉｃａ１：ｅｓｕｎｃｅｒｔａｉｎｏｒ１；ｅｍｏｒａｒｖｉｅｗｓ．Ｈｅｉｎｆｏｒｍａｉｏｎ