【摘 要】
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随着深度学习的发展,自然语言处理技术得到了很好的研究,其中利用依存语法进行句法分析就是自然语言处理的重要手段之一。相比于短语结构分析,它的优点是只考虑词语之间的依存关系,是基于词法理论的。依存分析是自然语言理解的重要中间环节,它是许多自然语言处理任务的基础。围绕这一问题研究人员提出了不同的理论和模型。本文利用深度学习设计和实现了一个依存句法分析器。该分析器主要用于用户训练依存分析模型,以及使用模型
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随着深度学习的发展,自然语言处理技术得到了很好的研究,其中利用依存语法进行句法分析就是自然语言处理的重要手段之一。相比于短语结构分析,它的优点是只考虑词语之间的依存关系,是基于词法理论的。依存分析是自然语言理解的重要中间环节,它是许多自然语言处理任务的基础。围绕这一问题研究人员提出了不同的理论和模型。本文利用深度学习设计和实现了一个依存句法分析器。该分析器主要用于用户训练依存分析模型,以及使用模型对句子进行依存关系分析。论文简要的介绍了课题的研究背景、国内外现状,整理有关依存句法分析的基本知识,对论文中使用到的深度学习相关的技术作了简单介绍。通过对依存分析器的需求分析,设计了数据的预处理模块、构建和训练模型模块、解析和输出模块。其中主要实现了一种的指针网络的依存句法分析器模型,并且对该指针网络进行了优化,介绍并使用了一种新颖且简单高效的转换系统,该方法具有分类目标较少,转移序列较短的优点。同时利用对比学习实现全局归一化,该技术被证实在多项自然语言处理的序列任务中都起到了关键的作用,训练时采用的层次化、提前更新训练策略。在论文的最后,从多个方面对本次实验项目展开了详细的展示和分析,为用户使用该分析器提供了参考。考察了多头注意力对模型的影响,同时将全局归一化和局部归一化作了对比分析,训练策略对模型的影响,以及分析了束搜索的大小对全局归一化的影响。最终本模型在训练语料上的UAS值为86.85%,LAS值为85.45%,RA值为84.58%。
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