汉语增强依存句法自动转换研究(Transformation of Enhanced Dependencies in Chinese)

Jingsi Yu (余婧思), Shi Jialu (师佳璐), Liner Yang (杨麟儿), Dan Xiao (肖丹), Erhong Yang (杨尔弘)


Abstract
“自动句法分析是自然语言处理中的一项核心任务,受限于依存句法中每个节点只能有一条入弧的规则,基础依存句法中许多实词之间的关系无法用依存弧和依存标签直接标明;同时,已有的依存句法体系中的依存关系还有进一步细化、提升的空间,以便从中提取连贯的语义关系。面对这种情况,本文在斯坦福基础依存句法规范的基础上,研制了汉语增强依存句法规范,主要贡献在于:介词和连词的增强、并列项的传播、句式转换和特殊句式的增强。此外,本文提供了基于Python的汉语增强依存句法转换的转换器,以及一个基于Web的演示,该演示将句子从基础依存句法树通过本文的规范解析成依存图。最后,本文探索了增强依存句法的实际应用,并以搭配抽取和信息抽取为例进行相关讨论。”
Anthology ID:
2022.ccl-1.10
Volume:
Proceedings of the 21st Chinese National Conference on Computational Linguistics
Month:
October
Year:
2022
Address:
Nanchang, China
Venue:
CCL
SIG:
Publisher:
Chinese Information Processing Society of China
Note:
Pages:
99–109
Language:
Chinese
URL:
https://aclanthology.org/2022.ccl-1.10
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Jingsi Yu, Shi Jialu, Liner Yang, Dan Xiao, and Erhong Yang. 2022. 汉语增强依存句法自动转换研究(Transformation of Enhanced Dependencies in Chinese). In Proceedings of the 21st Chinese National Conference on Computational Linguistics, pages 99–109, Nanchang, China. Chinese Information Processing Society of China.
Cite (Informal):
汉语增强依存句法自动转换研究(Transformation of Enhanced Dependencies in Chinese) (Yu et al., CCL 2022)
Copy Citation:
PDF:
https://preview.aclanthology.org/ingestion-script-update/2022.ccl-1.10.pdf
Data
Universal Dependencies