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基于主题相似度的宏观篇章主次关系识别方法

2018-04-04褚晓敏李培峰朱巧明

中文信息学报 2018年1期
关键词:语义结构

蒋 峰,褚晓敏,徐 昇,李培峰,朱巧明

(苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006;江苏省计算机信息技术处理重点实验室,江苏 苏州 215006)

0 引言

近年来,自然语言处理领域的研究内容,逐步从浅层次的词汇、句法分析延伸到了深层次的语义理解。因此,自然语言处理研究的文本颗粒度,从单个词、短语、句子,延伸至句群、段落、篇章。篇章分析是目前研究的热点和重点,其目的是进一步研究自然语言文本的内在结构,并理解文本单元间的语义关系,挖掘出文本的结构化和语义信息。

篇章主次关系表示了篇章内部或篇章与篇章间的主要内容和次要内容的关系。其中,主要内容是指篇章中居于支配地位、起决定作用的部分,而次要内容是指篇章中居于辅助地位、不起决定作用的部分[1]。篇章主次关系主要分为微观和宏观两个层面,微观主次关系是指篇章中的一个句子内部的主次关系或两个连续句子间的主次关系,而宏观主次关系则是更高层次的主次关系,表现为段落、章节间的主次关系。研究篇章主次关系,有助于更好地认识和理解篇章的中心主题,更有效地挖掘篇章的宏观主题和篇章各部分之间的语义关联,并为自然语言处理的相关应用,如信息抽取[2]、自动文摘[3]、问答系统[4]等提供支撑。

本文以CTB8.0中一个篇章(chtb_0056.nw.raw)为例来说明宏观篇章主次关系,如图1所示(完整的宏观篇章关系结构标注如图2所示)。在图2所示的树形结构中,自然段落是叶子节点(如段落a、b等),篇章关系为非叶子节点(如R2、R3等),箭头指向篇章关系中较为重要的部分。……

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