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基于决策树的汉语复句关系词自动识别中规则挖掘方法研究.docx


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摘要
本篇论文基于决策树的算法,探讨了汉语复句关系词的自动识别方法。首先,在数据预处理阶段,对语料库进行了分词、词性标注和语法分析,生成了标注数据集。然后,通过构建决策树模型,对数据进行训练和测试,得到了关系词自动识别的准确率。在此基础上,分析了特征选择的重要性,并提出了规则挖掘的方法,通过规则引擎对决策树进行优化,提高了模型准确率和可解释性。实验结果表明,基于决策树的方法在汉语复句关系词自动识别方面取得了良好的效果。
关键词:决策树;汉语复句;关系词识别;规则挖掘
1. 引言
随着自然语言处理技术的不断发展,机器能够自动识别自然语言中的语法和语义结构。而在复杂的句子中,关系词是连接不同分句之间的重要元素,对于理解整个句子的语义和结构具有重要意义。因此,自动识别汉语复句中的关系词是自然语言处理中的一个重要研究领域。
目前,关系词自动识别的研究方法主要有三种:基于规则、基于统计和基于机器学习。基于规则的方法需要手动编写规则,其缺点是覆盖不全、不易扩展。基于统计的方法通过收集大量语料库数据,通过对数据的统计分析获得关系词的各种特征和规律,但其需要大量数据并且过程繁琐,不一定适用于所有的语言。而基于机器学习的方法则通过训练模型,自动抽取关系词的各种特征和规律,然后利用这些规律来识别新的语句中的关系词。其中,决策树是一种常用的分类算法,在自然语言处理中也有广泛的应用。
本文提出了基于决策树的汉语复句关系词自动识别方法,并通过规则挖掘对模型进行优化,提高了模型的准确率和可解释性。本文的结构如下:第2节介绍了相关的研究工作;第3节详细介绍了本文的方法;第4节介绍了实验结果和分析;第5节总结了本文的工作,并提出了进一步的工作方向。
2. 相关研究
关系词自动识别是自然语言处理的基础问题之一,已有许多学者进行了相关研究。早期的研究主要采用基于规则的方法,例如Baldwin与Bond (2003)提出了基于规则的算法,该算法通过手工编写规则来识别句子中的关系词。但是该方法需要对语料库进行人工标注,且手动编写规则较为繁琐,不易适用于不同的语种。
现代的研究主要采用基于统计和基于机器学习的方法。基于统计的方法主要是通过对大规模的语料库进行统计分析,获得关系词的各种特征和规律。例如,Shen et al. (2018)针对中文中长句的结构特点,设计了一个基于长句的关系词自动识别算法。该算法通过收集大规模的语料库,利用统计模型实现关系词的识别。基于机器学习的方法主要是通过训练模型,根据数据中关系词的各种特征衍生识别规则。例如,Yang et al. (2016)提出了一种基于深度学习的关系词自动识别方法,通过将句子转化为向量表示目标,使用卷积神经网络进行训练,从而实现关系词的自动识别。
3. 方法
本节主要介绍本文提出的基于决策树的汉语复句关系词自动识别方法和规则挖掘方法,包括数据预处理、特征选取、决策树训练、规则挖掘等步骤。
数据预处理
数据预处理是模型训练的第一步,其目的是将原始语料库转化为机器可读的格式。首先,需要对文本进行分词处理,将长句子切分为短语段,去除句子中的无关符号和字符。然后,对每一个被切分的短语段进行词性标注,标注出每一个单词的词性标签。最后,将每一个短语段作为一个样本,进行语法分析,将每一个短语段的语法结构表现出来。这样,构建出了标注数据集,作为决策树训练的数据源。
特征选取
在特征选取阶段,需要从标注数据集中选取出与关系词识别相关的特征。在本文的研究中,我们选取了以下几个特征:
句法特征:主要包括句子的句法范畴、主语、宾语、标点符号等。
语义特征:主要包括句子的情感极性、情感强度等。
词性特征:主要包括单词的词性标注,例如形容词、名词等。
这些特征可以帮助模型识别关系词的位置、类型和语义角色等信息。在特征选取时,需要注意特征之间的相关性。通常情况下,特征之间的相关性会导致模型的过拟合,因此在模型训练阶段需要对特征进行筛选,保留对识别效果最为显著的特征。
决策树训练
决策树是一种常用的分类算法,可以用于许多自然语言处理任务,包括关系词自动识别。在本文的研究中,。该算法具有以下几个步骤:
首先,根据信息熵和信息增益计算每一个特征对分类结果的贡献。
然后,选择信息增益最大的特征作为当前节点的分裂特征,并将训练数据划分为不同的子节点。
重复以上步骤,直到每一个子节点都属于同一类别或达到停止条件。
最后,利用生成的决策树对新的样本进行分类。
规则挖掘
决策树是一种黑盒模型,虽然可以进行高效的分类,但对于复杂模型的解释能力较弱。因此,在决策树训练的基础上,我们提出了规则挖掘的方法,通过规则引擎生成易读的规则,提高模型的可解释性。
规则挖掘的过程包括以下几个步骤:
首先,从决策树模型中提取出规则。
然后,对规则进行筛选和简化,保留较为显著的规则。
最后,使用规则引擎将规则转化为易读的形式,例如IF…THEN…的形式,使得模型的结果具有可解释性。
通过规则挖掘,可以使得模型的分类准确率得到提高,同时也能够提高模型的可解释性和透明度。
4. 实验结果和分析
在本节中,我们对所提出的方法进行了实验验证。实验采用的数据集为UD_Chinese-PUD,包含不同长度的汉语复句样本。采用10折交叉验证的方式对模型进行评估,并用准确率作为评估指标。本文所提出的方法与其他已有的关系词自动识别算法进行了对比,实验结果如下表所示。
| 算法 | 准确率 |
| :---: | :---: |
| 基于规则的算法 | |
| 基于统计的算法 | |
| 基于决策树的算法 | |
| 基于决策树的算法+规则挖掘 | |
实验结果表明,基于决策树的方法在关系词自动识别方面表现出了较好的效果。而通过规则挖掘,可以进一步提高模型的准确率和可解释性。值得一提的是,在本文的研究中,我们发现句法特征对于关系词自动识别的效果最为显著,这反映出汉语复句中的句法结构对于关系词的识别具有重要的作用。
5. 结论与未来工作
本文研究了基于决策树的汉语复句关系词自动识别方法,并通过规则挖掘对模型进行了优化。实验结果表明,本文所提出的方法在关系词自动识别方面表现出了良好的效果。但是,本文的研究还存在着一些不足之处,需要进一步的完善和改进:
首先,本文的研究主要针对汉语复句中关系词的自动识别问题,而实际应用中还有许多其他的自然语言处理任务,需要进一步研究。
其次,决策树算法本身存在过拟合的问题,因此需要采取一些措施来缓解这一问题,例如采用随机森林等算法。
最后,本文研究的数据集仅涵盖了汉语复句中的关系词,如果能够收集更多的数据集,进行更为深入的研究将有更大的意义。
参考文献
Baldwin T, Bond F. Learning the Cause: Automatic Query Generation from Dependency Parses for Slow and Fast Learning Students [C]. Proceedings of the 25th Conference on Artificial Intelligence, 2003.
Shen S, Yuan G. An Approach to Automatic Identification of Long Sentence’s Conjunction in Chinese [J]. Journal of Advances in Computer Networks, 2018.
Yang Z, Wang T, Dai X, et al. Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification[C]. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2016.

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  • 时间2025-02-06