导读:本文包含了依存文法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自然语言查询接口,语料库,语义依存,文法识别
依存文法论文文献综述
宋甜[1]（2017）在《基于语义依存文法分析模型的受限自然语言查询接口研究》一文中研究指出随着现代科学技术的发展,计算机已经成为这个时代标志性的产物,人们越来越强烈地希望与计算机进行交流,而自然语言作为人与计算机进行交流的重要媒介,使得自然语言理解成为计算机了解用户意图的关键技术。其中汉语查询语言理解是自然语言理解的核心内容之一,受到人们越来越广泛的关注。自然语言查询接口允许人们用某种自然语言的子集在限制领域内同计算机进行通讯、交互,将非结构化的自然语言转化为结构化的查询语言。为了增加自然语言查询接口的可用性,对输入的语句加以限制,设计并实现了一个自然语言查询接口,用户可以通过输入自然语言来表明查询需求,将非结构化的自然语言输入转换为计算机能够理解的结构化语言,实现对用户查询意图的理解。本文对自然查询语言的理解是以数据库为支撑形式,采用基于数据库语义的词法分析和句法分析方法,提出了一种基于语义依存分析模型与文法识别的汉语查询语言解析方法,中间语言采用了语义依存树的形式,然后通过依存关系划分和文法识别实现自然语言的转述,将查询语言解析为结构化的信息。主要包括了语料库设计、词法分析、句法分析相关工作:(1)本文设计的语料库是一个自然语言查询系统所应包含的知识库,以数据库为表现形式,在知识的表示和知识库的构造上,强调了语言知识,领域知识和数据库知识叁者的融合,将数据库语义作为整个处理流程的关键。(2)词法分析部分提出了基于数据库语义的改进的最短路径分词方法。在分词时优先匹配领域专用分词知识库,再使用通用知识库,以反映不同的词对查询语句的重要程度。(3)本文提出了基于数据库语义的依存文法分析模型与文法识别的汉语查询语言解析方法,将基于规则和基于统计的理解方法结合,很好的提高了解析的准确性和完善性。通过依存文法分析词语序列的依存关系,用以判断查询语言单位内各成分之间的依存关系,最后结合文法识别方法生成相应的查询目标和查询条件。本文构建了一种信息查询系统,用于验证本文设计的自然语言查询接口的可行性。实验表明,本文采用的方法具有较好的解析结果,该系统基本能够有效地处理各种常见形式的查询语句,具有良好的可用性。(本文来源于《武汉大学》期刊2017-05-01）
易军凯,罗会明[2]（2013）在《基于依存文法的垃圾短信自动识别》一文中研究指出针对现今垃圾短信泛滥的现状,给出了一种基于依存文法的组合特征选取的中文短信过滤方法。该方法通过对短信进行句法分析,将依存关系较强的词合并处理,组合成更能代表短信内容的组合特征,并通过使用文本分类算法来对短信进行分类。基于依存文法的组合特征方法考虑了词与词之间的关系,以一种更符合人类思考问题的方式来选择短信特征,在一定程序上融合了部分语义信息。实验结果表明,基于依存文法的中文文本短信的分类方法在中文短信过滤中有更好的分类效果。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2013年S1期）
李天颍,刘璘,赵德旺,曹原[3]（2013）在《一种基于依存文法的需求文本策略依赖关系抽取方法》一文中研究指出从基于自然语言的需求文本中抽取概念模型已有很多相关研究,然而,抽取模型中的关系信息因其复杂性而较少被研究者系统地分析和处理.文中提出了一个通用的关系信息抽取方法,给出抽取规则,从需求文本中确定和抽取关系信息.基于该方法设计并实现了一个系统CREAT3,从中文需求文本自动生成i*框架中的SD(StrategyDependency,策略依赖)模型,侧重抽取策略依赖关系信息.将得到的模型和专家抽取结果进行对比,结果显示该系统可以获得相当高的准确率,同时也保证了很高的召回率,证明了方法的可用性.并且较相关工作具有更好的可扩展性.(本文来源于《计算机学报》期刊2013年01期）
刘宝艳,林鸿飞,赵晶[4]（2008）在《基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算》一文中研究指出句子相似度计算在中文自然语言处理领域有着广泛的应用背景。要准确地刻画一个句子所表达的意思,必须深入到语义层面级并结合语法结构信息,提出了一种基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算方法。依存文法考虑到句子内部的结构和词语之间的相互作用关系,而编辑距离由于《同义词词林》的应用可以兼顾同义词之间的替换,因此该方法与其他方法相比,描述句子的信息更加全面,试验结果表明该方法是有效的。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2008年07期）
贾剑峰[5]（2008）在《依存文法在汉英统计机器翻译中的应用》一文中研究指出基于句法的统计机器翻译模型近年来成为了统计机器翻译研究的热点,相对于经典的短语模型,句法模型能够将更多的语言学知识融入翻译过程,更好的指导翻译以及重排序。本文以依存句法作为切入点,考察依存句法结构和语言知识标记在翻译过程中所起的作用,提出了加入语法标记的泛化翻译模型,设计并实现了一个跨语言的依存句法分析器和两个基于依存句法结构的机器翻译系统。在依存句法分析方面,构建了一个基于动作序列预测的确定性依存句法分析器;该分析器以移进归约(shift-reduce)方法为基础,加入了基于统计信息的在线错误修正和全局动作序列的选优工作,减小了错误动作的影响;在CoNLL2007的评测集上,中文依存弧标记准确率为(LAS)76.36%,英语LAS为82.93%。在机器翻译方面,本文在依存句法分析的基础上搭建了两个基于依存树到串的统计机器翻译模型;其中模型1采用的是完全词汇化的翻译模板,在源语言端抽取依存子图(treelet),并在目标语言中寻找与之对齐的连续词串信息;在实验中,结合短语规则的系统成绩略低于经典的短语翻译系统;模型2采用了泛化的方法来对已经学习到的词汇化模板进行归纳,与之前的模型不同,本文提出使用语法知识标记对泛化模板进行约束,使用了3种泛化变量的形式,分别代表3种类型的语法信息;具有语法标记的泛化模板加入了语法约束,因而可以更加有效的指导译文的选择和调序;其实验结果超越了基于短语的翻译系统。(本文来源于《厦门大学》期刊2008-04-01）
车万翔,刘挺,秦兵,李生[6]（2001）在《面向依存文法分析的搭配抽取方法研究》一文中研究指出本文通过对经分词和词性标注的大规模语料库(1.8GB)的统计,计算出语料库中出现的词对个数、距离及方差,并应用t检验的改进方法,得到了词对之间的“搭配强度系数”值R,以此来衡量它们之间这种搭配关系的强弱.这一系数直接面向依存文法分析,以此得到一个句子中各个词的搭配关系强弱序列表,以后将要从此表中得到依存文法树.目前我们可以在智能搜索引擎等多种场合找到此种方法的应用.(本文来源于《自然语言理解与机器翻译——全国第六届计算语言学联合学术会议论文集》期刊2001-08-01）
依存文法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对现今垃圾短信泛滥的现状,给出了一种基于依存文法的组合特征选取的中文短信过滤方法。该方法通过对短信进行句法分析,将依存关系较强的词合并处理,组合成更能代表短信内容的组合特征,并通过使用文本分类算法来对短信进行分类。基于依存文法的组合特征方法考虑了词与词之间的关系,以一种更符合人类思考问题的方式来选择短信特征,在一定程序上融合了部分语义信息。实验结果表明,基于依存文法的中文文本短信的分类方法在中文短信过滤中有更好的分类效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
依存文法论文参考文献
[1].宋甜.基于语义依存文法分析模型的受限自然语言查询接口研究[D].武汉大学.2017
[2].易军凯,罗会明.基于依存文法的垃圾短信自动识别[J].北京化工大学学报(自然科学版).2013
[3].李天颍,刘璘,赵德旺,曹原.一种基于依存文法的需求文本策略依赖关系抽取方法[J].计算机学报.2013
[4].刘宝艳,林鸿飞,赵晶.基于改进编辑距离和依存文法的汉语句子相似度计算[J].计算机应用与软件.2008
[5].贾剑峰.依存文法在汉英统计机器翻译中的应用[D].厦门大学.2008
[6].车万翔,刘挺,秦兵,李生.面向依存文法分析的搭配抽取方法研究[C].自然语言理解与机器翻译——全国第六届计算语言学联合学术会议论文集.2001