基于Highway-BiLSTM网络的汉语谓语中心词识别研究
2021-02-28黄瑞章靳文繁陈艳平秦永彬郑庆华
通信学报 2021年1期
黄瑞章,靳文繁,陈艳平,秦永彬,郑庆华
(1.贵州大学计算机科学与技术学院,贵州 贵阳 550025;2.贵州省公共大数据重点实验室,贵州 贵阳 550025;3.西安交通大学计算机科学与技术学院,陕西 西安 710049)
1 引言
谓语中心词是句子的焦点,是支配和关联句子其他语法成分的关键语法单元。在以谓语为中心的句法成分分析中,需要根据谓语中心词来解析句子结构。识别谓语中心词是正确理解句子的前提。正确识别谓语中心词可以解析句子结构、获取句子的语义信息,进一步支撑浅层句法分析的研究,从而支撑机器翻译、信息检索、情感分析等自然语言处理应用。
一个动词在句子中是否是谓语中心词既与它本身的语法属性有关,也与它的上下文环境有关。动词本身的语法属性称为静态特征,与识别谓语中心词有关的上下文环境称为动态特征。由于汉语句子结构松散,传统观点认为汉语句子没有形式上的谓语中心词。
此外,谓语中心词的识别还需要克服以下几个问题。1) 汉语是一种古老的象形文字,缺少分词信息。比如,《现代汉语规范词典》没有收录“撞向”为动词,但收录了“通向”“流向”等词为动词。类似的情况有“下雨”被收录为词,而“下雪”没有。无法正确分词给谓语中心词的识别带来困难。2) 汉语句子结构松散。汉语句子通常包含几个动词,它们中的每一个都可以作为谓语中心词或状语短语来处理,很难识别句子中单词之间的依赖关系。3) 汉语单词中的兼义现象非常严重,存在很多名词、形容词动词化的用法,但没有形态特征来表示它们的动词用法,使区分它们之间的句法作用变得困难。……
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