1、经是正确切分好的汉语句子，分词是自然语言处理领域中的另个基础性问题，不属于本文的研究范围，也不是本文研究的着力点，这里不做详细论述。在第二个步骤中，每个谓词对应个句子拷贝是针对未知实例来说的，本文实验语料的测试集是中的文本，不存在这个问题。以上两个步骤具有普适性对于所有的汉语句子来说，在经过这两个步骤后，都可以使用语义组块识别系统建立的模型来进行语义组块的标记，也就是说适合任何属于或不属于语料库的句子。当然，科学的研究方法是需要验证和评测的，在最后个步骤中。
2、应用的广泛性，考虑与相似系统的对比性，本文针对汉语语义组块分析使用汉语的宾州命题库，所用版本是，对应的汉语宾州树库的版本是。的语料内容起初标注的是新华社的万词次的新闻文本，后又增加了人民日报香港新闻电讯和从其它自然语言翻译过来的中文语料，规模扩大到万词次。语料库中例子中行行的句法树如图所示。图例子图中的和是论元标记，语料库和内容是样的，具有对应关系，区别只在于多了这些语义标记，本文统用来描述实验语料库。中的论元标注根据的是的原型理论，包含多个论元标林中，鸟。
3、将数据划分为训练集和测试集两部分，于各种条件下使用训练集来训练模型，得出不同的统计模型，在测试集上评价这些模型之间的测试误差，选择误差最小的模型。折交叉验证将数据平均地划分为个部分，使用其中个部分的数据作为训练集来训练模型，剩下的个部分作为测试集来测试模型，这个过程可以重复进行次将个部分依次作为测试集，然后选出误差最小的模型。留交叉验证是折交叉验证的特殊情况，在数据量很少的时候使用。本文在对语义组块识别系统的具体实验中，将语料库中划分出训练集测试集和开发集。
4、构有可能不同，考虑句法的因素以额外的标识进行区分有利于标注的致性。该例子标记出了“伴”的三个论元“林中”“鸟的鸣啭”“花的欢颜”。其中，“鸟的鸣啭”是“伴”的核心论元，表示它是原型施事论元，在句子中有自立性和使动性的特点，描述了谓词所代表事项的独立存在，并且实施了动作。同样的，“花的欢颜”的标识表示它是核心论元且是原型受事论元，描述在谓词所代表事项中受到的影响。“林中”是“伴”的非核心论元，由标识，当中的是非核心论元的标记，是二级功能标记，表示谓词“伴”的。
5、文对于语义组块的研究目的是服务于机器翻译的，其它应用方向不再赘述。语义组块识别系统语义组块识别流程在英语句子中，单词之间是分隔开来的，而汉语的词语之间并没有这种语言自身的界限。因此，在汉语的自然语言处理的些问题中，正确的分词以及词性标注是必要的前提条件，汉语语义组块识别也是如此，语义组块识别系统的起点是分词后且带有词性标注的句子。汉语句子的组成是复杂的，同个句子可能包含不同的谓词，针对不同的谓词，有不同的谓词论元结构，在这种情况下，需要将句子中每个谓词都对。
6、鸣啭伴着花的欢颜万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文记，分为核心论元和非核心论元两大类，核心论元又分为施事受事与事等多种论元，共有六种，包括的词语范围较广，这些核心论元可以组成个基础的汉语句子。这六种类型之外的论元是非核心论元，按照功能分为不同的小类，如方式时间地点材料等，通常在句子中起修饰性的作用。图的句子里，目标谓词是“伴”这个动词，标识表示该句子中的“伴”属于谓词“伴”的第个子语类框架，子语类框架的划分是因为同个谓词可能有多重语义，不同的语义下的句法。
7、需要进行严格的实验设置，利用有效的评价方法来评估整个系统的性能。利用机器学习的方法对目标谓词语义组块进行标注识别是整个语义组块识别系统的核心部分，也本文后续章节要分析的内容。语义组块识别语料库任何信息处理系统都需要数据和知识库的支撑，自然语言处理系统也是如此，统计学习方法在自然语言处理中的广泛应用使得语料库语言学得到了不断发展，并且对语言研究的相关领域产生越来越大的影响。语料库包含的是在实际生活中真实应用的语言语料，语料库的信息往往需要经过分析和处理才能运。
8、到特定的研究领域中。与自然语言处理领域其它基于统计机器学习的研究方法样，语义组块分析需要在经过加工处理的大规模真实文本的语料库上进行研究。英语方面标注了语义信息的语料库比较成熟，主要有和。开发的是以框架语义作为标注理论的语义型词典，描述了谓词的语义框架以及各框架元素间的联系。宾夕法尼亚大学对宾州树库语料中的动词做出语义标记，建立了命题库，也就是。基于手工标注的句法分析结果标注了句子中各谓语动词的谓词论元结构，准确率高，在语义标完整的汉语句子分词词性标注每个。
9、万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文对独立的语言片段划分成个单位，结合语义信息进行组块切分的研究意义正在于此。句子中包含主要语义信息的组块被标识出来，在翻译过程中，双语之间有相对应的语义组块，翻译结果保证了句子意思的完整性，因此，对汉语和英语句子进行语义组块分析对改善汉英机器翻译系统有着重要的研究意义。除此之外，语义组块分析在自动问答信息抽取和信息检索等领域也有着诸多应用前景，由于本。
10、这个句子的个副本，分别对其进行语义组块识别。由以上分析，将语义组块识别的整体流程简单罗列如下首先，对汉语句子进行分词和词性标注其次，确定句子的目标谓词，如果个句子包含多个谓词，可将句子进行同等数量的拷贝，对于不同的谓词分析各自的语义组块最后，对句子进行语义组块识别，标注出目标谓词的语义组块。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文完整的语义组块识别流程如图所示。图语义组块识别流程在第个步骤中，假设句子的分词和词性标注都是正确的。本文实验所使用的语料库的文本内容。
11、点信息，此类二级功能标记有多种类型，比如表示程度表示方向表示时间信息等。这三个词语块表征了整个句子的主要语义成分，即为该句子的语义组块。语义组块识别验证方法不同的统计学习方法会给出不同的模型，在建立统计语言模型的过程中要进行验证，在自然语言处理领域，般采取正则化验证和交叉验证两种方法。正则化验证是种结构风险最小化策略的实现，而交叉验证在组块分析的研究中使用更为广泛。语义组块识别采取的是交叉验证方法，该方法又分为简单交叉验证折交叉验证和留交叉验证。简单交叉验。
12、词对应个句子拷贝标注目标谓词的语义组块人工切分或自动切分基于机器学习的方法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文注评测中被广泛使用，共享任务就以作为语料库。中的谓词仅包含动词，作为补充，纽约大学标注了，其与标注的是同批树库，区别是将句子中的名词性谓词及其论元结构也标注了出来，并且里的语义角色可以互相覆盖。对应于英语中这三种语料库，汉语有和。以为参照，形式化的描述了汉语的语义。与英语的类似，将汉语的宾州树库加入语义信息的标注，也是如此，对应于英语的。鉴于宾州树。
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