漢語(yǔ)新詞語(yǔ)發(fā)現(xiàn)及其詞性標(biāo)注方法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的飛速發(fā)展,漢語(yǔ)也得到了豐富與發(fā)展,大量漢語(yǔ)新詞不斷出現(xiàn)在人們生活中。新詞語(yǔ)的出現(xiàn)給漢語(yǔ)分詞帶來(lái)更大的挑戰(zhàn)。新詞的存在使得漢語(yǔ)分詞結(jié)果中出現(xiàn)過(guò)多的“散串”,在很大程度上影響了分詞的準(zhǔn)確率。因此,新詞發(fā)現(xiàn)已經(jīng)成為漢語(yǔ)自動(dòng)分詞中的一個(gè)難點(diǎn)與瓶頸問(wèn)題。如何識(shí)別尋找漢語(yǔ)新詞成了一個(gè)重要的研究課題。詞性作為詞匯最重要的屬性,也是連接詞匯到句法的主要橋梁。因此,詞性標(biāo)注是必須為后續(xù)自然語(yǔ)言處理過(guò)程提供高質(zhì)量的中間結(jié)果,但新詞的出現(xiàn)同樣在

2、一定程度上降低了詞性標(biāo)注的性能。
　　 目前,許多研究者已提出多種新詞發(fā)現(xiàn)的方法。但其尋找新詞語(yǔ)都是限于領(lǐng)域或限于新詞語(yǔ)的詞頻。本文在分析前人的研究成果基礎(chǔ)上,提出一種基于支持向量機(jī)的新詞發(fā)現(xiàn)混合模式,試圖綜合基于統(tǒng)計(jì)的方法和基于規(guī)則方法的優(yōu)點(diǎn),以吸收了統(tǒng)計(jì)方法的快速,保留專家系統(tǒng)的質(zhì)量。在基于統(tǒng)計(jì)的模塊中,新詞發(fā)現(xiàn)過(guò)程被看作是一個(gè)二類分類問(wèn)題,已有的新詞特征主要考慮新詞內(nèi)部特征信息,文中綜合考慮這些特征,并加入上下文特征信息。

3、在統(tǒng)計(jì)處理之后,加入了規(guī)則過(guò)濾,以提高新詞發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確率。并在此基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步對(duì)新詞語(yǔ)詞性標(biāo)注。
　　 根據(jù)本文提出的方法,整個(gè)系統(tǒng)分為兩個(gè)部分,實(shí)現(xiàn)了新詞語(yǔ)的識(shí)別及其詞性的標(biāo)注。
　　 1.在新詞發(fā)現(xiàn)的算法方面,支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,SVM)被用來(lái)處理分類問(wèn)題。支持向量機(jī)已經(jīng)成功廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別和分類問(wèn)題,在高維數(shù)據(jù)空間中,其可以找到足以區(qū)分各類數(shù)據(jù)點(diǎn)的最優(yōu)分割超平面。在SVM的框架下

4、,少量人工規(guī)則的引入以彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)模型的固有不足,提高處理性能。文章詳細(xì)介紹了用于漢語(yǔ)新詞語(yǔ)識(shí)別的基于支持向量機(jī)的混合算法,及其主要的工作流程。
　　 2.在漢語(yǔ)新詞語(yǔ)詞性標(biāo)注方面,文中把這個(gè)問(wèn)題作為一個(gè)分類問(wèn)題,同樣采用支持向量機(jī)來(lái)處理這個(gè)問(wèn)題,綜合考慮了候選詞的內(nèi)部構(gòu)詞信息與外部連結(jié)信息,最后通過(guò)對(duì)問(wèn)題的轉(zhuǎn)換,將一個(gè)多類分類問(wèn)題轉(zhuǎn)換為兩類分類問(wèn)題。
　　 最后,對(duì)于1998年人民日?qǐng)?bào)一個(gè)月的語(yǔ)料的實(shí)驗(yàn)表明,新詞發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確