引入层次成分分析的依存句法分析

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1、第34卷第1S2017年2月沈阳航空航天大学学报Jou—rn—alof—S—henyangAerospaceUniversityV01．34NO．1Feb．2017文章编号：2095—1248(2017)Ol一0076—07引入层次成分分析的依存句法分析张丹，周俏丽，张桂平(沈阳航空航天大学人机智能中心，沈阳110136)摘要：长距离依存分析准确率低是依存句法分析中很重要的问题，针对该问题，提出了一种引入层次成分分析的依存句法分析方法，在依存分析之前进行包括非核心成分和核心成分的成分识别，对成分

2、内部和成分之间进行依存分析，该方法能避免产生长距离依存关系。同时，针对不同成分训练不同模型。在CoNLL2009评测语料中，UAS值在develop数据集上提升了2．53％，在test数据集上提升了1．39％。实验结果表明，结合语言学知识，引入层次成分分析，能够有效地改善依存分析效果。关键词：层次成分分析；成分识别；依存句法分析中图分类号：TP391．1文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2017．01．012Usinghierarchicalcomponen

3、tanalysisfordependencyparsingZHANGDan，ZHOUQiao—li，ZHANGGui—ping(ResearchCenterforHuman—computerIntelligence，ShenyangAerospaceUniversity，Shenyang110136，China)Abstract：Atpresent，thelowaccuracyoflong—distancedependencyanalysisisavitalproblemindependen—c

4、yparsing．Toaddressthisproblem，thispaperproposesahierarchicalcomponentanalysismethodforde—pendencyparsing．Thismethodperformedcomponentidentificationbeforetheprocessofdependencyanaly—sis．Thecomponentsincludedcorecomponentsandnon-corecomponents．Thedepen

5、dencyanalysiswasper—formedwithincomponentsandamongcomponents．Inthiscontext，themethodcanavoidgeneratingthelong-distancedependencyrelationships．Atthesametime，differentmodelsweretrainedfordifferentcompo—nents．OnCoNLL2009’Sevaluationcorpus，theUASisincrea

6、sedby2．53％onthedevelopdatasetandby1．39％onthetestdataset．Experimentalresultsshowthatusinghierarchicalcomponentanalysisbasedonlinguisticknowledgecanimprovethedependencyparsingperformanceeffectively．Keywords：hierarchicalcomponentanalysis；componentidenti

7、fication；dependencyparsing近年来，依存句法分析一直是自然语言处理领域的热点和难点问题之一，受到了越来越多的关注，目前主流的依存句法分析技术是基于依存树库的统计依存句法分析。但统计的依存句法分析存在数据稀疏、长距离分析准确率低等问题，因此，针对汉语句子的句法结构，利用语法、语义、语用等语言学知识对其进行多方面、多角度的分析已成为汉语语言学界的共识。层次分析法是分析句子结构的一种方法，层次分析法认为任何一个复杂的语言单位都是由较收稿日期：2016—1l一28基金项目：国家自

8、然科学基金项目(项目编号：691403262)；教育部社科青年基金项目(项目编号：14YJC740216)作者简介：张丹(1992一)，女，辽宁葫芦岛人，硕士研究生，主要研究方向：知识工程与知识管理，E-mail：630029794@qq．com；张桂平(1962一)，女，辽宁本溪人，教授，主要研究方向：自然语言处理、机器翻译，E。mail：zgp@ge。soft．com。第1期张丹，等：引入层次成分分析的依存句法分析77小的语言单位组成的，但不是一次组成的，而是由小到大逐层组织起来的⋯。而依存