公开(公告)号：CN101446944A

公开(公告)日：2009-06-03

申请号：CN200810243607.7

申请日：2008-12-10

Applicant: 苏州大学

Inventor： 周国栋 ,  钱培德 ,  朱巧明 ,  李培峰 ,  李军辉 ,  孔芳 ,  王红玲 ,  钱龙华

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种自然语言句子的语义关系树的构造方法，其特征在于，对于句子中待建立语义关系树的两个实体，首先构建最短路径包含树；如果两实体之间的结构类型不是谓词结构，则最短路径包含树即为所需的语义关系树；如果两实体之间的结构类型是谓词链接结构，则扩展与谓词相关的上下文信息，得到上下文相关的路径包含树，作为语义关系树。本发明的方法获得的语义关系树，既能涵盖关键的结构化句法信息，又能减少不必要的噪音，能在基本不影响关系抽取速度的前提下，提高关系抽取的性能；采用该语义关系树进行比较，结果更具有普遍性。

公开(公告)号：CN101446942A

公开(公告)日：2009-06-03

申请号：CN200810243605.8

申请日：2008-12-10

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王红玲 ,  朱巧明 ,  钱培德 ,  孔芳 ,  李培峰 ,  周国栋 ,  钱龙华

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种自然语言句子的语义角色标注方法，其特征在于：采用联合学习模型，同时实现中文句法分析和语义角色标注。本发明通过联合模型的使用，能够同时输出一个句子的句法分析结果和给定谓词的语义角色标注结果。在联合学习模型中，由于句法分析模型中增加了语义信息，使得训练出来的模型更适合于语义角色标注任务，因此由此模型输出的语义角色标注性能更高。同时联合模型输出的句法分析结果同单个句法分析模型的结果相比，两者性能不会有很大差别，甚至由于语义信息的加入，还能够提高句法分析的性能。

公开(公告)号：CN101446941A

公开(公告)日：2009-06-03

申请号：CN200810243604.3

申请日：2008-12-10

Applicant: 苏州大学

Inventor： 朱巧明 ,  周国栋 ,  李培峰 ,  李军辉 ,  钱龙华 ,  孔芳 ,  王红玲 ,  钱培德

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于历史信息的自然语言层次句法分析方法，其特征在于：对已完成分词的句子，首先将各个词看成是初始组块，采用分层方式，根据上下文信息进行组块识别，将可以组合的组块构成新的组块，获得中间结果，对中间结果重复根据上下文信息进行组块识别及组合，直至只包含一个组块为止，该组块为句法树的根结点，由此获得表达自然语言的句法树。本发明在每层处理过程中，优先识别出容易识别的组块，能提供更丰富的上下文信息进行复杂组块识别，提高决策预测的正确率，从而提高了句法分析的性能。

公开(公告)号：CN101446943A

公开(公告)日：2009-06-03

申请号：CN200810243606.2

申请日：2008-12-10

Applicant: 苏州大学

Inventor： 朱巧明 ,  周国栋 ,  孔芳 ,  李培峰 ,  钱龙华 ,  李军辉 ,  钱培德

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种中文处理中基于语义角色信息的指代消解方法，包括下列步骤：(1)对文本进行预处理，所述预处理包括：段落、语句识别；命名实体识别；词性标注；组块识别；句法分析；语义角色标注；(2)根据组对规则生成正负例，在生成过程中针对数、性、语义类别进行简单的正负例的过滤；按分类器的算法要求，根据特征模板生成训练文件；采用训练文件对分类器进行训练，生成分类器模型；(3)对待处理的文本采用步骤(1)的方式进行预处理；按特征模板生成特征向量；将特征向量依次提交给已经训练生成的分类器模型进行分类，所得结果大于阈值，判断为正例，即具有指代关系，否则为负例，即无指代关系。本发明极大地提升了指代消解的性能，且其提升是稳定的。