【摘 要】
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对非受限的自然语言文本进行自动句法分析目前仍是自然语言处理所面临的一个巨大挑战,即使对于英语这样得到充分研究的语言至今年内也还没有一个可以处理非受限文本的高性能
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对非受限的自然语言文本进行自动句法分析目前仍是自然语言处理所面临的一个巨大挑战,即使对于英语这样得到充分研究的语言至今年内也还没有一个可以处理非受限文本的高性能的句法分析器.解决句法分析难题的途径之一是采取"分而治之"的策略,即将复杂的句法分析任务分解为若干相互独立的子任务.该文提出的实语块分析就是根据这种思想而提出的一种浅层句法分析任务,其目标是从文本中连续的实词串中分析出可能的结构.由于可以在很大程度上避开跟许多虚词相关的远距离依赖问题,因而实语块分析可以得到很高的性能和效率.实语块分析的结果可以使句子的结构得到简化,从而降低完全句法分析的歧义和复杂度.该文的研究表明,实语块分析是一个可以明确定度、相对独立的句法分析子任务,与基本名词短语分析等浅层分析任务相比,它可以得到更多的句子结构信息.该文描述了一个完整的汉语实语块分析系统,该系统接受非受限的自然语言文本作为输入,输出包括分词、词性标注、命名实体识别和实语块分析的结果.
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