中文文本信息处理课件第十章语义分析.pptVIP

中文文本信息处理的原理与应用 语义驱动的分析技术(续5) 这个解释器可以进行分析名词短语吗？ 可以，需要引入一个和确定型分析器中的注意力转移相似的机制。如果在匹配过程中发现现有的活动规则中没有一个能匹配的，就允许模式在第一个以外的其他位置进行匹配，从而生成了一个注意力转移，激活的规则临时从活动表中删除，分析继续进行，好像新开的缓冲区是第一个缓冲区一样，当匹配完成后，分析器的原始状态就被称为弹出的新动作恢复，继续进行匹配。如此往复，直至分析结束。 中文文本信息处理的原理与应用 语义驱动的分析技术(续6) 这种方法可以很快的构建用于处理特定句子集的分析器，那么如果将这些系统作为分析的通用模型，会有什么效果？ 问题会呼啸而来 因为所有的规则都是按各个词进行编排索引的，因此很难用一种简便的方法来刻画语言学的一般规律，构造这么大的语法是一项繁重的工作 这些系统只能用局部句法信息，因为它们维护的唯一状态只包括特定的当前框架结构和当前的输入。 中文文本信息处理的原理与应用 Thanks 中文文本信息处理的原理与应用 基于语法关系的语义分析(续1) 语法关系如何表达？ Jack bought a ticket． (s1 PRED BUYS1)(s1 TNS PAST) (s1 LSUBJ(NAME j2 “Jack”)) (s1 LOBJA t1 TICKET1) A ticket was bought by Jill. (s2 PRED BUYS1)(s2 TNS PAST) (s2 LSUBJ(NAME j2 “Jill”)) (s2 LOBJA t1 TICKET1) Jill gave Jack a book.. (s3 PRED GIVES1)(TNS s3 PAST) (s3 LSUBJ(NAME j1 “Jill”)) (s3 LOBJA b1 BOOK1) (s3 IOBJ(NAME j2 “Jack”)) Jill gave a book to Jack． (s4 PRED GIVES1)(TNS s4 PAST) (s4 LSUBJ(NAME jl “Jill”)) (GIVES1 LOBJA bl BOOKl) (GIVES1 TO(NAME j2 “Jack”)) Jill thinks that Jack stole the book． (s5 PRED THINKS1) (s5 LSUBJ(NAME j1 “Jill”))(s5 LOBJ s6) (s6 PRED STEALS1)(s6 TNS PAST) (s6 LSUBJ(NAME j2 “Jack”)) (s6 LOBJ THE bl BOOK1) 几个简单句及其用语法关系表示的表达式 语法关系通常包括： 逻辑主语：LSUBL 逻辑宾语：LOBJ 间接宾语：IOBJ 也包括基于介词短语的关系等 注意：主动语态/被动语态 的区别在语法关系表示时 无法得到体现，因为无论 它是做主语(在被动句中)还 是宾语(主动句中)，LUBJ 总是视为动作的发出者， 而LOBJ则是施事的对象 中文文本信息处理的原理与应用 基于语法关系的语义分析(续2) 如何生成上述的语法表达式： 对上下文无关文法进行扩展，使之可以在句法分析中生成这样类型的表示形式。例如，将每个语法关系表示成一个特征，这样产生的特征结构很容易转化成三元组。 例：以下特征： (PRED BUYS1 LSUBJ (NAME j2 “Jack”) LOBJA t1 TICKET1) 可以很容易地转成为三元组： (s1 PRED BUYS1)(s1 LSUBJ(NAME j2 “Jack”)) (s1 LOBJA t1 TICKET1) 中文文本信息处理的原理与应用 基于语法关系的语义分析(续3) 如何解释上述的语法关系表达式？ 我们假定语义解释器生成的是以前章节用到的基于格与角色的逻辑形式。用模式将语法角色和表达式中所用到的格角色关联起来，是一种常见的构造这种表达式的技术。每个动词都可以定义自己的映射，，因为语法角色已经刻画了部分语义结构，所以这种映射常常是直截了当的。 中文文本信息处理的原理与应用 基于语法关系的语义分析(续4) 模式 逻辑形式 1. (VARPREDPRED) → (3 1) 2. (VERBATLOC1)