【摘 要】
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HowNet是目前中文自然语言处理领域使用最为广泛的语义知识库,它拥有成熟的构建方法和结构化很强的表述语言。目前领域术语How Net构建方法大多无法脱离人力。在此背景下,本文开展了DEF自动生成方法研究,具体包括:借鉴了同样输出为结构化语言的语义解析任务中的方法,研究了基于Seq2Tree的DEF自动生成方法,实现了完全自动的“端到端”DEF生成。针对Seq2Tree模型所使用的树形结构中冗余符
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HowNet是目前中文自然语言处理领域使用最为广泛的语义知识库,它拥有成熟的构建方法和结构化很强的表述语言。目前领域术语How Net构建方法大多无法脱离人力。在此背景下,本文开展了DEF自动生成方法研究,具体包括:借鉴了同样输出为结构化语言的语义解析任务中的方法,研究了基于Seq2Tree的DEF自动生成方法,实现了完全自动的“端到端”DEF生成。针对Seq2Tree模型所使用的树形结构中冗余符号多的问题,以DEF的义原树结构为基础,研究了两种基于义原和关系分化解码器的DEF自动生成方法,经实验效果最好的模型总义原F1达50.47%、总关系F1达51.67%。表明了该方法能学习到术语语义与DEF中义原和动态角色的关系,适用于DEF自动生成任务。针对领域术语DEF样本较少和模型编码器端输入长度较短的问题,研究了利用术语定义和术语子词对模型进行信息增强的方法以及使用通用领域How Net补充训练集的方法,增加了编码器端携带的信息和训练样本数量,提升了模型的鲁棒性和泛化能力。效果最好的模型总义原F1达55.06%、总关系F1达53.33%。基于上述方法设计了软件系统,允许用户在生成前预设基础DEF,并在基础DEF的框架上进行生成。用户可以对生成结果人工修改,系统会对人工修改的结果进行格式检查。本文首次将语义解析领域的Seq2Tree方法应用于DEF自动生成任务,拓宽了端到端模型的应用范围,具有理论意义。在DEF自动生成任务上,首次研究了基于义原关系分化解码器的DEF自动生成方法以及利用外部信息的方法,为领域术语How Net的构建提供新的解决思路,具有重要的应用意义。
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