【摘 要】
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词汇替换任务的目标是在给定的语境中不改变句子含义的情况下,用替代词替换句子中的目标词。国外对词汇替换的研究开展较早,并且已经取得了较多的研究成果。词汇替换一直是自然语言处理领域的重点研究方向,但由于问题的复杂性,汉语的词汇替换问题没有得到很好的解决。随着算法理论和技术不断引入,解决汉语词汇替换问题逐渐成为了可能。本研究的成果可应用到自然语言处理和生成的很多领域,比如词汇简化,词义消歧,摘要生成等等
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词汇替换任务的目标是在给定的语境中不改变句子含义的情况下,用替代词替换句子中的目标词。国外对词汇替换的研究开展较早,并且已经取得了较多的研究成果。词汇替换一直是自然语言处理领域的重点研究方向,但由于问题的复杂性,汉语的词汇替换问题没有得到很好的解决。随着算法理论和技术不断引入,解决汉语词汇替换问题逐渐成为了可能。本研究的成果可应用到自然语言处理和生成的很多领域,比如词汇简化,词义消歧,摘要生成等等领域。文章重点围绕着汉语作文用词方面的词汇替换任务,对其涉及到的理论与实际问题进行了大量探究,首先构建了基于词典的汉语作文词汇替换模型作为基线模型,然后构建了基于神经网络的汉语作文词汇替换模型,并在取得研究成果的基础之上,开发了汉语作文词汇替换辅助系统,其主要目标是将文本中不适合上下文或者写的不够精彩的词语识别并进行替换,从而提高作文质量。本文主要内容和创新点如下:（1）为了解决汉语词汇替换研究所需数据集匮乏的问题,构建了汉语词汇替换的数据集。针对汉语作文用词方面的词汇替换,本文采用HSK中的中级和初级词汇和国家语言委员会的现代汉语语料库和中文翻译语料库作为构建数据集的来源。参照英文词汇替换数据集的构建,遵循提出句子,提供替代词和合并注释的构建步骤,创建了汉语作文词汇替换数据集ch LS,数据集大约2000条数据,能够很好的应用于汉语词汇替换的研究。（2）为了解决汉语作文方面词汇替换研究匮乏的问题,对汉语词汇替换进行进一步研究,本文借鉴了英文词汇替换任务所用的方法,提出并构建了基于词典的汉语词汇替换模型作为汉语词汇替换研究的基线模型,为了提高汉语词汇替换的效率,本文又构建了基于上下文感知词嵌入的汉语词汇替换模型,基于Bert语言模型的汉语词汇替换模型和基于融合的汉语词汇替换模型来提高汉语词汇替换的替换效率,在汉语作文词汇替换数据集ch LS上实验结果表明,本文提出的用于汉语词汇替换的模型取得了比较好的效果。（3）为了使汉语作文词汇替换的研究得到很好的应用,本文将基于词典的词汇替换模型和基于神经网络的词汇替换模型相结合,设计并实现出一款使用Flask框架和B/S架构的汉语作文辅助词汇替换系统。系统会自动替换作文中不适合上下文和不精彩的词汇并生成一份个性化报告提供给用户。
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