基于最大生成树的三阶中文依存句法分析

应用,逐渐受到许多专家和Р学者及研究人员的重视。依存语法可应用于多国语言的处理。计算语言学国际会Рputational Natural Language Learning,CoNLL)于 2006 年和 2007 年分Р别举行了包括汉语在内的十几种语言的依存句法分析评测比赛[8,9]。CoNLL 吸引Р了众多国家的研究人员。随着信息化社会的发展,自然语言处理的应用领域越来Р越大,作为的底层核心技术之一,句法分析可在自然语言处理的各项应用中提供Р直接和间接的帮助。Р1.2 研究现状Р 目前,中文依存句法分析近几年来逐渐受到研究人员的重视。周明[64]是较早Р从事中文依存句法分析工作的研究者之一。首先利用语法规则对句子找出关系固Р定的语块,然后再对整个句子进行依存句法分析。Jin 等人提出了两阶段移进-归Р约(Two-Phase Shift-Reduce)方法 c 对中文进行依存关系的分析[65]。在训练时对РCTB 4.0 转换成依存树库,并抽取了其中的部分句子来进行实验, 实验结果达到Р了 84.42%的依存分析准确率。其转换的标准主要基于周明依存规范。罗强等通Р过把产生式模型和 SVM 分类器结合起来进行了实验。主要原理是第一步先用产Р生式模型进行依存分析, 第二步用 SVM 分类器训练,训练出来的模型在哈工大Р中文树库语料库进行对比测试,依存解析准确率达到 86.4%[66]。段湘煜[20 ]等在Р传统的决策式依存句法分析方法基础上提出了一种基于动作建模的汉语依存句Р法分析方法,其主要思想是利用两种模型用来对句法分析动作进行建模,从而避Р免决策式依式分析方法的贪婪性。在转换为依存树库的 CTB 上的实验结果达到Р了 88.64%的依存正确率,同时保持了较低的时间复杂度。马若策等人[21]针对决Р策式依存分析时分析动作独立性引致的错误累积,通过引进局部搜索算法和两阶Р 2