“综述与前瞻” 栏目所有文章列表

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  • 语言计算的重要国际前沿
    孙茂松,刘挺,姬东鸿,穗志方,赵军,张钹,吾守尔·斯拉木,俞士汶,朱军,李建民,刘洋,王厚峰,吐尔根·依布拉音,刘群,刘知远
    2014, 28(1): 1-8.
    摘要 (1061) PDF (1094 KB) (2065)
    该文在互联网规模语言信息处理的语境下,从语言计算基础模型、语言分析、语言资源建设、机器翻译、文本内容理解与问答等多个方面,对国内外相关重要动态进行了评述,讨论了语言计算的若干前沿问题及其对中文信息处理近期研究工作所提出的要求。
  • 语言网络研究进展
    韩普,王东波,路高飞,苏新宁
    2014, 28(1): 9-18.
    摘要 (858) PDF (1390 KB) (1019)
    语言网络作为一个新的研究领域,其研究正在迅速崛起,目前已经吸引了不少领域的研究者们的关注。该文首先简要介绍了语言网络的特点、常用的统计特征以及相关的网络模型;其次,根据语言构成单位以及当前语言网络研究热点,将语言网络分为语音网络、共现网络、依存句法网络、概念语义网络,并详细介绍了各类语言网络研究的主要进展。最后总结了语言网络研究的现状并给出了展望。
  • 基于语言模型的有监督词义消歧模型优化研究
    杨陟卓,黄河燕
    2014, 28(1): 19-25.
    摘要 (1054) PDF (1764 KB) (1039)
    词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义。该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果。在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task #5评测任务的最好的有监督词义消歧系统。
  • 多种语义特征在突发事件新闻中的共指消解研究
    庞宁,杨尔弘
    2014, 28(1): 26-32.
    摘要 (787) PDF (841 KB) (1181)
    提高突发事件应对的关键在于快速地收集和提取相关新闻报道中的有用信息,共指消解是信息提取研究的重要子任务。该文采用最大熵模型对汉语突发事件新闻报道中的共指现象进行消解,综合对比了语义类特征、语义角色特征,以及基于维基百科的语义相关特征,重定向特征及上下文特征在测试集上的效果。实验结果表明,除单纯使用语义角色特征会使系统F值下降1.31％以外,其余各种语义知识对共指消解模型的结果均有所提高。
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