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自然语言显式命题自动识别和解析方法

2021-03-17彭诗雅

中文信息学报 2021年2期
关键词:自动识别关键模型

刘 璐,彭诗雅,玉 郴,于 东

(北京语言大学 信息科学学院,北京 100083)

0 引言

自然语言中存在大量命题,这些命题中大都包含文本中的关键信息。正确理解这些命题可以辅助自然语言理解,促进相关任务的发展,如文本摘要、阅读理解、文本推断等。命题和命题形式是形式逻辑的研究对象。在形式逻辑中,判断是对于思维对象有所肯定或否定的一种思维形式[1],命题是判断的语言表达[2]。命题是表达了对事物情况有所肯定或否定的陈述句,它蕴含了或真或假的思想。如果一个句子是命题,它的陈述就一定能区分真假,否则,它就不是命题[2]。自然语言中,大部分命题都是由逻辑联结词引导的,本文将这类命题称为显式命题。《形式逻辑》[2]一书对命题类型做了细致的划分,我们关注其中的四个类型的命题在自然语言文本中的表现,这四种类型分别是性质命题、联言命题、选言命题和假言命题。

自然语言中有逻辑联结词的句子不一定是显式命题,显式命题也往往包含阻碍理解的冗余信息。本文提出两个任务: 自然语言显式命题自动识别和命题关键成分解析。自然语言显式命题自动识别任务要求判断一个子句是否为命题,如表1中,S1不是命题,S2是命题;命题关键成分解析要求解析出支撑命题成立的关键成分,S2中的“子囊果是子囊壳的核菌纲真菌”和“归于球壳目”就是该命题的关键成分。我们基于百度百科(1)https://baike.baidu.com/语料为两个任务建立了大规模人工标注语料库。……

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