基于啟發(fā)搜索與預(yù)標注的中文CCG句法分析.pdf

1、組合范疇語法（Combinatory Categorial Grammar, CCG）是一種詞例化的語法形式，可以通過一階邏輯實現(xiàn)從語法到語義的自動推理，因此十分適用于需要語義分析的應(yīng)用場景。同時組合范疇語法提供了相當(dāng)靈活的語法成分，使得其能夠有效地表示許多復(fù)雜的語法現(xiàn)象，以及涵蓋局部或是非局部的依賴關(guān)系。因此組合范疇語法在語義解析、文本推理、自動問答等人工智能任務(wù)當(dāng)中都有非常重要的應(yīng)用。
　　對組合范疇語法進行高效的句法分析是當(dāng)

2、前自然語言處理領(lǐng)域的一大難題。相較于一般的上下文無關(guān)語法，組合范疇語法的句法分析要困難得多。主要原因在于其產(chǎn)生的非終結(jié)符和語法規(guī)則的數(shù)量要遠遠大于普通的上下文無關(guān)語法，從而使得其句法分析的復(fù)雜度大大提高。
　　本文針對中文組合范疇語法分析困難的特點，重點研究了如何將兩種彼此相互獨立的技術(shù)共同應(yīng)用在中文組合范疇語法句法分析上。首先本文使用了預(yù)標注算法，通過經(jīng)典的對數(shù)線性概率模型，去除了句子當(dāng)中那些概率較低的詞匯范疇，從而實現(xiàn)了對句子

3、的潛在分析空間進行剪枝。然后又應(yīng)用了啟發(fā)式搜索算法進一步加速句法分析過程。最后本文從時間效率和分析精度兩個維度對所使用的方法進行了驗證。
　　在研究的過程中，本文主要取得了以下的研究成果:
　　1.據(jù)作者所知，本文是第一次提出了針對中文組合范疇語法的句法分析器，其中使用了生成式模型對中文組合范疇語法進行了上下文無關(guān)語法建模;
　　2.在句法分析過程中結(jié)合使用了預(yù)標注算法與啟發(fā)式搜索加速句法分析過程，提高了中文組合范疇語