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《中国人工智能学会通讯》——7.15 篇章语义分析 :让机器读懂文章

7.15 篇章语义分析 :让机器读懂文章 自然语言处理的研究从词汇、词典的研究起步,近年来一直把句子作为核心的研究对象,对篇章的语义分析多是语言学家从理论上进行探索,计算机科学家对篇章范围语义现象的关注有限。但是,很多语义问题必须在篇章层面上才能够得到根本性的解决,比如“共指消解”、“语义关系识别”和“事件融合与关系识别”等。同时,这些篇章级语义问题的解决对于词汇级和句子级的分析同样具有反哺性的指导意义。近年来,中文词汇、句子级自然语言处理技术的发展,特别是词义消歧、句法分析和语义角色标注等研究工作的进展,为篇章语义分析的研究创造了技术条件。同时,搜索引擎等重大互联网应用也向篇章语义分析提出了应用上的强烈需求。如果能够建立一套既具有理论深度,又具有现实可行性的篇章语义分析的理论和方法体系,对于自然语言处理学术和应用的发展无疑都将具有重要意义。本文概述了目前主流的篇章语义分析方法,并简要介绍了其应用前景。

《中国人工智能学会通讯》——7.18 篇章语义分析的应用

7.18 篇章语义分析的应用 由于篇章语义分析以篇章结构和语义信息为分析目标,因此对机器翻译研究(MT,MachineTranslation)的促进作用最为直接。在已有的工作中,研究人员利用篇章语义分析技术从很多角度辅助机器翻译系统的性能提升。首先,篇章语义分析研究结果能够刻画 MT 系统的输入文本块之间的语义关系,这对 MT 系统更合理地组织翻译结果无疑是有益的[36] 。此外,篇章语义分析对关联词、文档结构都进行了比较深入的分析,这些信息有助于提升翻译文本的连贯性,生成可读性更好的翻译结果[37-38] 。 另外,篇章级别的机器翻译评价始终是一个难题,通过引入篇章语义分析研究结果,可以在篇章层面上利用核函数捕捉结构信息,有助于更好地进行翻译质量评估[39-40] 。 自动问答系统(QA,Question Answering)是另一个从篇章语义分析研究中受益的重量级应用。通常情况下问答系统包括问句理解和答案抽取两个模块。在问句理解部分,篇章语义分析有助于理解题干各部分之间的语义关系,从而加深对问题的理解[41] ;在答案抽取方面,篇章语义分析可以用来更精确地分析答案所在文本[42] ...

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