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现代汉语未登录词词类和语义类标注研究


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现代汉语未登录词词类和语义类标注研究
  • 书号：9787030491800
    作者：邱立坤
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：180
    字数：250
    语种：zh-Hans
  • 出版社：
    出版时间：2016-06-30
  • 所属分类：
  • 定价： ￥66.00元
    售价： ￥52.14元
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本书是语言学与计算机科学相结合的产物。作者不仅用语言学理论来指导计算机算法的设计，而且通过计算机算法的实验结果反过来验证并丰富语言学的理论。在大量统计、算法的基础上，提出与目前主流的分布词类观相反的论点，并用实验数据证明：在自动判断汉语新词语类别时词语内部结构特征比上下文分布特征更有效，进而提出内外结合原则，即判断新词语类别时应同时使用内部结构特征和外部上下文特征。基于这一原则，设计了相应的算法，实验结果表明这些算法要明显优于单独使用内部特征或者外部特征的算法。
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    第1章 绪论1
    1.1研究对象、背景、问题及应用价值1
    1.2研究原则、方法与技术路线4
    1.3本书的组织结构6
    第2章 方法论8
    2.1语言本体方面的相关研究8
    2.2计算方面的相关研究14
    2.3本书工作的方法论基础18
    第3章 相关资源、方法和工具23
    3.1相关语言资源23
    3.2条件随机场24
    3.3评测方法与评测指标24
    3.4软件工具25
    第4章 现代汉语复合词内部结构词典的构造26
    4.1汉语复合词的基本构造类型26
    4.2词典构建方案27
    4.3自动标注方法28
    4.4结构分析方案、原则和方法30
    4.5结构关系类型的判断31
    4.6成分语法类的判断32
    4.7成分语义类的判断34
    4.8计算机辅助人工标注35
    第5章 未登录词词类自动标注37
    5.1基于内部特征的模型38
    5.2可信度计算40
    5.3基于外部特征的词类标注模型41
    5.4实验结果43
    5.5实验结果分析46
    第6章 基于内部特征的未登录词语义类自动标注47
    6.1基线模型48
    6.2基于内部特征的模型（模型1）50
    6.3双向平行类推规则与成对替换类推规则的分析58
    6.4实验59
    第7章 结合内部与外部特征的未登录词语义类自动标注66
    7.1结合内部特征与外部特征的模型（模型2）67
    7.2实验72
    第8章 未登录词语义类自动标注的应用81
    8.1语义词典修正81
    8.2语义词典扩充97
    第9章基于分布式词表示的类比识别与类比挖掘99
    9.1关系相似度任务与词嵌入模型100
    9.2服务于类比识别的基于依存上下文的词语embedding表示102
    9.3改进的类比识别方法：使用句法依存减少搜索空间103
    9.4基于依存embedding的类比挖掘104
    9.5实验106
    结语114
    参考文献116
    附录123
    附录A双向平行类推规则示例（后字为共同成分）123
    附录B双向平行类推规则示例（前字为共同成分）133
    附录C成对替换类推规则示例（前字为替换成分）134
    附录D成对替换类推规则示例（后字为替换成分）150
    后记163
    表目录
    表4.1语义词典义项分类列表26
    表4.2自动分析方法标注结果汇总30
    表5.1四种特征分析方案39
    表5.2低可信度序列示例41
    表5.3句法模板列表（以“喜欢”为例）42
    表5.4训练数据和测试数据中的词长分布43
    表5.5基于内部特征的四种方案的实验结果44
    表5.6使用基于全局上下文的模型及规则之后的结果45
    表5.7与Wu和Jiang（2000）所提方法的比较46
    表6.1未登录词“文化部门”的训练词语51
    表6.2序列化子模型使用的特征模板54
    表6.3SSM方法字类关联模型在《词林》IV测试集上的结果61
    表6.4SSM方法规则子模型在《词林》IV测试集上的结果61
    表6.5SSM方法混合模型在《词林》IV测试集上的结果61
    表6.6模型1类类关联子模型在《词林》IV集上的结果62
    表6.7各种方法在《词林》IV集上的结果比较63
    表6.8SSM方法规则子模型在《HowNet》IV集上的结果63
    表6.9模型1类类关联子模型在《HowNet》IV集上的结果64
    表6.10各模型在《HowNet》IV集上的结果比较64
    表6.11各方法在《词林》TSOOV集上的结果比较65
    表7.1哈尔滨工业大学依存句法标注体系及其含义69
    表7.2上下文词语频次示例70
    表7.3模型2与其他方法的比较74
    表7.4权重计算方法的比较76
    表7.5模型2中三个选项的比较77
    表8.1基于成对替换类推规则的词典修正算法1结果分析示例84
    表8.2基于双向平行类推规则的词典修正算法1结果分析示例86
    表8.3TS1义项缺失或不当自动发现结果分析90
    表8.4五个昀佳候选结果98
    表9.《同义词词林》和CWS上的汉语embedding评价结果108
    表9.CAQS上的汉语embedding评价结果109
    表9.Google数据集上的英语embedding评价结果109
    表9.NG2、NG5、DEP相似词示例110
    表9.类比挖掘实验结果112
    图目录
    图5.1特征模板40
    图5.2投票标准42
    图6.1模型1步骤说明57
    图7.1依存句法分析示例70
    图7.2权重计算方法71
    图7.3模型2F值随K值变化曲线（0<K<80）76
    图9.1依存句法树示例103
    图9.2基于自举的类比挖掘算法105
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