以語法分析為輔建立新聞名詞知識庫 (Construction of Knowledge Base for News Names by Applying Syntactic Rules) [In Chinese]
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Automatic labeling of troponymy for Chinese verbs
以同義詞集與詞彙語意關係架構而成的詞彙知識庫,如英語詞網 (Wordnet)、歐語詞 網 (EuroWordnet)等,已有充分的研究,詞網的建構也已相當完善。基於相同的目的,中 研院語言所亦已建立大規模之中文詞彙網路 (Chinese Wordnet,CWN),旨在提供完整的 中文辭彙之詞義區分。然而,在目前之中文詞彙網路系統中,由於目前主要是採用人為判 定來標記同義詞集之間的語意關係,因此這些標記之數量尚未達成可行應用之一定規模。 因此,本篇文章特別針對動詞之間的上下位詞彙語意關係 (Troponymy),提出一種自動標 記的方法。我們希望藉由句法上特定的句型 (lexical syntactic pattern),建立一個能夠自 動抽取出動詞上下位的系統。透過詞義意判定原則的評估,結果顯示,此系統自動抽取出 的動詞上位詞,正確率將近百分之七十。本研究盼能將本方法應用於正在發展中...
متن کاملSemantic Associative Topic Models for Information Retrieval
主題模型(topic model)被廣泛地應用在各種文件建 模以及語音識別、資訊檢索和本文探勘系統中,有 效地擷取文件或字詞的語意和統計資料。大多數主 題模式,例如機率潛在語意分析(probabilistic latent semantic analysis) 和 潛 在 狄 利 克 里 分 配 (latent Dirichlet allocation),主要都透過一組潛藏的主題機 率分布來描述文件與字詞之間的關係,並用以擷取 文件的潛在語意資訊。然而,傳統的主題模型受限 於詞袋(bag-of-words)的假設,其潛藏主題僅能用來 擷取個體詞(individual word)之間的語意資訊。雖然 個體詞可傳達主題信息,但有時會缺乏本文準確的 語意知識,容易造成文件的誤判,降低檢索的品 質。為了改善主題模型的缺點,本論文提出一種新 穎的語意關聯主題模型(semantic associ...
متن کامل使用關聯法則為主之語言模型於擷取長距離中文文字關聯性 (Association Rule Based Language Models for Discovering Long Distance Dependency in Chinese) [In Chinese]
摘要 本論文提出一種能擷取長距離資訊的語言模型,它可以擷取多詞彙之間的關 聯性,擷取的方式是使用資料探勘中十分流行的 Apriori 演算法,傳統上 n-gram 語言模型只能在 n-gram 視窗內擷取到有限距離的資訊,較長距離的資訊也就因 此而流失,然而這些失去的長距離資訊對於語言模型是十分重要的,所以如何克 服 n-gram 模型缺乏長距離資訊一直是非常熱門的研究課題,觸發序對就是其中 一種有效的方法,其主要功能是在擷取長距離之詞序對資訊,也就是建立起詞與 詞之間的關聯性,然而我們所提出的關聯法則技術能擷取多元詞組間的關聯性, 可以說是進一步改良詞組數並建立更長距離資訊,而實驗結果也顯示本論文方法 比起傳統觸發序對獲得較低的 perplexity,此關聯法則技術也可以有效的與其他 模型調整及模型平滑化的技術結合,在語言模型的效率改善方面能有更良好的效 果,最後本論文也將提出的語...
متن کامل多語聲學單位分類之最佳化研究 (The Study of Acoustic Model Clustering in Multilingual Speech Recognition) [In Chinese]
由於全球化的形成,人與人之間的溝通不再限於同一種語言,因此多語的語音辨識也變 的格外的重要。如何有效整合多語的聲學模型是一個關鍵議題,因為一組好的多語聲學 單位將影響辨識結果。本論文提出了一套整合專家背景知識與實際語音分析的方法,來 產生一組新的聲學單位,並且對這組聲學單位的數目,使用差分貝式資訊法則來做最佳 的處理。從訓練好的隱藏式馬可夫聲學模型中,計算其單位間的相似度矩陣,之後透過 語音學和音韻學的知識,限定了各個聲學單位能群化的上限,根據不同限定的群化上 限,使用聚合階層式分群法,來建立不同的結構樹。之後,利用差分貝式資訊法則,將 每個結構樹中發音相近的聲學單位做合併,當差分貝式資訊法則的值小於零的時候,就 停止合併,而新合併成一群的聲學單位則為新的聲學單。我們將用 ForSDAT01 華台雙語 語料庫來實驗評量,而實驗結果顯示,本論文所提出的新方法比只用專家知識所定義的 聲學...
متن کامل相似度比率式鑑別分析應用於大詞彙連續語音辨識 (Likelihood Ratio Based Discriminant Analysis for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition) [In Chinese]
在近十年來所發展出的自動語音辨識(automatic speech recognition, ASR)技術中,仍 有許多研究者嘗試僅藉由前端處理來產生具有鑑別性的語音特徵,而獨立於後端模型訓 練與分類器特性。本論文即在此思維下提出嶄新的鑑別式特徵轉換方法,稱為普遍化相 似度比率鑑別分析(generalized likelihood ratio discriminant analysis, GLRDA),其旨在利 用相似度比率檢驗(likelihood ratio test)的概念尋求一個維度較低的特徵空間。在此子空 間中,我們不僅考慮了全體資料的異方差性(heteroscedasticity),即所有類別之共變異矩 陣可被彈性地視為相異,並且在分類上,因著我們也將類別間最混淆之情況(由虛無假 設(null hypothesis)所描述)的發生率降至最低,而達到有助於分類正確率提升的效...
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تاریخ انتشار 2004