袁里驰
- 作品数：20 被引量：96H指数：6
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 中心词驱动句法分析中的平滑技术被引量：1
- 2013年
- 解决数据稀疏问题是中心词驱动句法分析中的一个重要问题,基于词类的统计语言模型是解决统计模型数据稀疏问题的重要方法.本文在分析经典平滑算法的基础上,提出一种基于语义依存信息和互信息的词聚类算法,并利用绝对权重差分方法构造了一种可变长语言模型,即根据历史词对当前词预测所作的贡献不同,n值的大小也随之变化.进而提出了一种基于语义类和可变长模型的中心词驱动句法分析改进模型,既增强了句法分析模型的消歧能力,又解决了严重的数据稀疏问题.改进模型性能有了明显的提高,精确率和召回率分别为84.53%和82.41%,综合指标F值比Collins的中心词驱动句法分析模型提高了2.02个百分点.
- 袁里驰
- 关键词：聚类算法
- 融合语言知识的统计句法分析被引量：5
- 2012年
- 利用语义、语法等语言知识,建立一种分层句法分析统计模型,并进行句法分析实验。研究结果表明:该模型具有规则和统计相结合的特点,且在层次分析的不同阶段,根据不同的语法、语义、语用特性采用不同的方法和不同的统计模型;该模型结合分词、词性标注进行句法分析,是一个词汇化的句法分析模型,可同时考虑多个语义依存关系;采用该模型,精确率和召回率分别为87.23%和86.15%,其综合指标F与头驱动句法分析模型的相比提高了5.25%。
- 袁里驰
- 关键词：自然语言处理词聚类
- 利用配价信息的语义角色标注被引量：4
- 2017年
- 语义角色标注是一种浅层语义分析.现有的汉语语义分析方法和语义角色标注体系没有结合汉语的特点并有效刻画出汉语的本质特性,导致目前汉语语义角色标注性能与英语相比相差较大.在汉语中,配价结构可以较好地刻画汉语句子的句法结构和语义构成关系,因此,我们在考察配价语法的基础上适当修改了语义角色标注体系并将谓词本身的配价信息融入语义角色标注.实验结果表明,配价信息的使用能够较大幅度提高动名词性谓词的语义角色标注性能:基于正确句法树和正确谓词识别,动词性谓词的SRL性能F1值达到93.69%;名词性谓词的SRL性能F1值达到79.23%;均优于目前国内外的同类系统.
- 袁里驰
- 关键词：语义角色标注
- 基于配价结构和语义依存关系的句法分析统计模型被引量：6
- 2013年
- 目前主流的词汇化句法分析方法仅仅考虑词语之间的语义依存关系,而没有引入语义搭配和语义类等语义信息./配价0是词语的一个比较本质的特点,一旦一个词语的配价结构确定下来,它应该和怎样的词进行搭配也就比较清楚了,从而也可以比较直接地导出句子的结构.本文结合中心词驱动句法分析模型,提出了基于配价结构和语义依存关系的句法分析模型.模型在规则的分解及概率计算中引入丰富的语义信息,既包括语义依存信息,也包括配价结构等语义搭配信息.用改进的句法分析模型进行句法分析实验,实验结果表明,精确率和召回率分别为88176%和87143%,综合指标F值比Collins的中心词驱动句法分析模型提高了6.65个百分点.
- 袁里驰
- 基于改进的隐马尔科夫模型的语音识别方法被引量：20
- 2008年
- 针对隐马尔可夫(HMM)语音识别模型状态输出独立同分布等与语音实际特性不够协调的假设以及在使用段长信息时存在的缺陷,对隐马尔可夫模型进行改进,提出马尔可夫族模型。马尔可夫族模型可看作一个数学上由多个马尔可夫链构成的多重随机过程,HMM模型则是双重随机过程,因而,HMM模型可视为马尔可夫族模型的特例。马尔可夫族模型用条件独立性假设取代了HMM模型的独立性假设。相对条件独立性假设,独立性假设是过强假设,因而,基于马尔可夫族模型的语音模型更符合语音实际物理过程。在马尔可夫族语音识别模型中引入状态段长信息,能自动根据语速对语音单元段长进行调整。非特定人连续语音实验结果表明,利用状态段长信息的改进语音识别模型比经典HMM模型的性能明显提高。
- 袁里驰
- 关键词：隐马尔可夫模型语音识别
- 基于统计的句法分析方法被引量：6
- 2014年
- 句法分析是自然语言处理的一个基本问题,随着大规模标注树库的建立,基于树库的统计句法分析逐渐成为现代句法分析的主流技术。在介绍句法分析树库及句法分析性能评测方法的基础上,对主要句法分析统计模型和中文句法分析的研究现状进行简要综述和分析,并探讨和总结了基于统计的句法分析模型的不足之处和发展趋势,指出现有的汉语句法分析方法不适合汉语的特点,没有有效刻画出汉语的本质特性,导致目前汉语句法分析性能与英语相比相差较大;将语义信息融入句法分析,并在此基础上建立句法分析与语义角色标注联合学习统计模型,将是句法分析的一个重要研究方向。
- 袁里驰
- 关键词：句法分析统计模型语义分析自然语言处理
- 基于相似度的词聚类算法被引量：6
- 2005年
- 基于类的统计语言模型是解决统计模型数据稀疏问题的重要方法。传统的统计方法基于贪婪原则,常以语料的似然函数或困惑度(perplexity)作为评价标准。传统的聚类方法的主要缺点是聚类速度慢,初值对结果影响大,易陷入局部最优。本文提出了词相似度定义、词集合相似度定义,一种自下而上的分层聚类算法。这种方法不但能改善聚类效果,而且可根据不同的模型选择不同的相似度定义,从而提高聚类的使用效果。
- 袁里驰钟义信
- 关键词：词聚类统计语言模型
- 一种新颖的词性标注模型被引量：6
- 2005年
- 文章首次提出一种统计模型,即马氏族模型,该模型假定一个词出现概率既与当前词的词性标记有关,也与它前面的词有关,但其前面的词和该词词性标记关于该词条件独立。将马氏族模型适当加以简化,能成功地用于词性标记,实验结果证明:在相同的测试条件下,这种基于马氏族模型的词性标注方法标记成功率大大高于传统的基于隐马尔可夫模型的词性标注方法。马氏族模型在其它一些自然语言处理领域如分词、句法分析、语音识别、机器翻译也有广泛的应用前景。
- 袁里驰钟义信
- 关键词：词性标注隐马尔可夫模型VITERBI算法
- 基于改进的隐马尔科夫模型的词性标注方法被引量：15
- 2012年
- 针对隐马尔可夫(HMM)词性标注模型状态输出独立同分布等与语言实际特性不够协调的假设,对隐马尔可夫模型进行改进,引入马尔可夫族模型。,该模型用条件独立性假设取代HMM模型的独立性假设。将马尔可夫族模型应用于词性标注,并结合句法分析进行词性标注。用改进的隐马尔可夫模型进行词性标注实验。实验结果表明:与条件独立性假设相比,独立性假设是过强假设,因而基于马尔可夫族模型的语言模型更符合语言等实际物理过程;在相同的测试条件下,马尔可夫族模型明显好于隐马尔可夫模型,词性标注准确率从94.642%提高到97.126%。
- 袁里驰
- 关键词：隐马尔可夫模型词性标注VITERBI算法
- 基于配价结构的词汇化句法分析模型被引量：2
- 2012年
- 基于"配价"是汉语词语的一个比较本质的特点,一旦1个词语的配价结构确定下来,它应该和怎样的词进行搭配就比较清楚,从而也可以比较直接地导出句子的结构,为此,结合中心词驱动句法分析模型,提出基于配价结构的词汇化句法分析模型,引入丰富的语义信息如语义依存信息和配价结构等语义搭配信息,并用改进的句法分析模型进行句法分析实验。实验结果表明:模型的精确率和召回率分别为88.65%和87.26%,综合指标F与Collins的中心词驱动句法分析模型的相比提高6.51%。
- 袁里驰
