基于语言学的知识约束算法优化动宾关系依存句法分析

本篇论文主要探讨了在格语法理论与汉语依存句法分析之间的差异性研究。格语法理论普遍认为，许多语言中的动词倾向于带有必须格，但在汉语中，当右侧动词对应于必须格时，它通常需要一个宾语来构成完整的结构。然而，在实际的依存句法分析过程中，可能会出现因理论迁移导致的错误，即缺失动宾关系的依存弧。 论文针对这一问题，提出了基于语言学知识的一种算法，该算法利用对动宾关系在语言学上的理解，对已有的依存句法分析结果进行修正。通过算法，研究人员可以有效地识别出那些在分析结果中缺少动宾关系的动词，并尝试补充这些缺失的依存弧。实验结果显示，这种知识驱动的方法显著提高了识别准确性，达到了93.80%。在评估指标上，改进后的系统的Unlabeled Attachment Score (UAS) 提升了0.21%，而动宾关系的UAS值更是提升了2.14%，这强有力地证明了语言学知识对于优化依存句法分析的有效性。 论文的作者团队由三位学者组成，张丹、周俏丽和张桂平，他们分别来自沈阳航空航天大学的人机智能中心，他们的研究领域涵盖了知识工程与知识管理、自然语言处理以及机器翻译。其中，张桂平教授作为主要研究者，她的研究方向对提升自然语言处理的精确度有着重要作用。 本文的研究不仅有助于提高汉语依存句法分析的精度，也为跨语言的自然语言处理提供了新的视角，尤其是在处理不同语言间的动宾关系时，语言学知识的应用显得尤为重要。此外，这项工作对于构建更加精准的语言模型和翻译系统具有实际应用价值。这篇论文为理解和改进依存句法分析技术，特别是在处理汉语这类依赖语境和语法特征丰富的语言时，提供了一种有力的工具和方法。