基于主动学习的中文依存句法分析

自然语言处理中的依存句法分析技术自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能领域的重要分支之一，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

依存句法分析是NLP中的一项核心任务，它通过分析句子中的词语与词语之间的句法关系，构建句子的依存语法树，从而帮助计算机更好地理解和处理自然语言。

依存句法分析的本质是识别并建立句子中单词之间的依存关系。

这些依存关系描述了单词之间的句法关系，例如主谓关系、动宾关系等。

通过建立依存关系，我们可以揭示句子的结构和意义，从而更好地理解句子。

依存句法分析技术有多种模型和算法。

其中，最常用的模型是基于转移的依存句法分析（transition-based dependency parsing）和基于图的依存句法分析（graph-based dependency parsing）。

基于转移的依存句法分析是一种基于动作序列的方法，通过一系列动作将句子中的词语逐步转换为依存关系树。

这种方法通常从一个初始状态开始，然后根据一定的规则和特征选择最佳的动作，直到生成依存关系树。

这种方法的优点是简单高效，但也存在一些问题，比如动作序列顺序选择可能不是最优的。

相比之下，基于图的依存句法分析将句子表示为一个图结构，其中节点表示单词，边表示依存关系。

图的构建可以使用不同的算法，如最大生成树（maximum spanning tree）算法、图格算法（graph gridalgorithm）等。

这种方法相对复杂一些，但通常能够提供更准确的结果。

除了模型和算法，特征工程也是依存句法分析中的关键环节。

通过选择和提取合适的特征，可以提高依存句法分析的准确性。

常用的特征包括词性、词形、上下文信息等。

同时，使用词嵌入（word embedding）技术也可以提供更准确和丰富的特征表示。

依存句法分析在自然语言处理中具有广泛的应用。

一方面，它可以用于句法分析任务，如语义角色标注、关系抽取等。

探索自然语言处理技术中的依存句法分析方法与应用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要研究方向之一。

在NLP中，依存句法分析是一项关键技术，用于分析句子中单词之间的依赖关系，以及句子中各个部分在语法结构中的作用。

本文将探索自然语言处理技术中的依存句法分析方法与应用。

一、依存句法分析方法1. 传统的依存句法分析方法传统的依存句法分析方法主要基于语言学规则和人工设计的特征模板。

这些方法需要依赖大量的手工标注数据，并且对不同的语言和语境难以泛化。

其中一些经典的传统方法包括基于图的方法（如依存图分析和依存图转移分析）和基于转换的方法（如Shift-Reduce转换和Arc-Standard转换）。

2. 基于机器学习的依存句法分析方法随着机器学习方法在自然语言处理中的应用不断深入，基于机器学习的依存句法分析方法逐渐兴起。

这些方法将依存句法分析任务转化为一个机器学习问题，通过学习从输入的句子到输出的依存树之间的映射关系来完成。

2.1. 基于特征的方法基于特征的方法使用诸如词性、句法性质、上下文等信息作为特征，并通过训练一个分类模型来预测依存关系。

其中一种常用的方法是基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM），它通过找到一个能够最大化正负样本间的间隔的超平面来进行分类。

2.2. 基于神经网络的方法近年来，基于神经网络的依存句法分析方法取得了显著的进展。

这些方法主要通过将自然语言处理任务建模为神经网络的学习过程，利用深层神经网络模型来提取句子中的上下文信息，并预测最佳的依存关系。

其中一种常见的方法是基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）的模型。

二、依存句法分析的应用1. 句法分析与语义分析依存句法分析不仅可以帮助我们理解句子的结构，还可以为其他自然语言处理任务提供基础。

自然语言处理中的依存句法分析算法介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向。

而在NLP中，依存句法分析是一项关键技术，它能够帮助计算机理解句子中单词之间的语法关系。

本文将介绍几种常见的依存句法分析算法。

一、基于规则的依存句法分析算法基于规则的依存句法分析算法是最早出现的一种方法。

它通过手工编写一系列规则来分析句子中单词之间的依存关系。

这些规则通常基于语言学知识和语法规则，例如主谓关系、动宾关系等。

然而，由于语言的复杂性和多样性，编写完备的规则是一项巨大的挑战。

因此，这种方法在实际应用中存在一定的局限性。

二、基于统计的依存句法分析算法随着机器学习和统计方法的发展，基于统计的依存句法分析算法逐渐兴起。

这种方法通过从大规模语料库中学习句子的依存关系模式，来预测新句子的依存结构。

其中最著名的算法是基于最大熵模型和支持向量机的依存句法分析算法。

这些算法通过将句子表示为特征向量，并使用机器学习算法来训练模型，从而预测句子的依存结构。

三、基于神经网络的依存句法分析算法近年来，随着深度学习和神经网络的发展，基于神经网络的依存句法分析算法取得了显著的进展。

这种方法使用神经网络模型来学习句子的依存关系。

其中最著名的算法是基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和转移系统的依存句法分析算法。

这些算法通过将句子表示为词向量序列，并使用神经网络来预测句子的依存结构。

四、混合方法的依存句法分析算法除了上述三种方法，还有一些混合方法被提出来改进依存句法分析的性能。

例如，一些研究者将基于规则和基于统计的方法相结合，通过规则引导统计模型来提高分析的准确性。

另外，一些研究者将基于统计和基于神经网络的方法相结合，通过融合不同方法的优势来改进依存句法分析的效果。

总结起来，自然语言处理中的依存句法分析算法有基于规则、基于统计、基于神经网络和混合方法等几种。

基于句法分析和机器学习的中文自动问答系统研究自动问答系统是为了应对信息爆炸的客观挑战和满足信息时代人们对于快速、准确地获取信息的主观需求而发展起来的。

它逐渐成为自然语言处理和自然语言理解领域的前沿。

本文首先对问答系统的整个框架结构进行了剖析,对问答系统的三个关键模块的实现任务和解决方案进行了细致的综述。

其次本文提出了基于汉语问句句型分析和支持向量机相结合的中文问题分类方法。

本文还提出了基于最大熵模型对候选答句进行二分类的方法对答案进行抽取。

综述部分全面介绍了问答系统三个关键模块的实现任务和解决方案,着重剖析和总结了问答系统中两个最关键的子模块:问题分类和答案抽取的实现方法。

本文分析指出,对问句进行句法分析的分类特征抽取和基于机器学习的分类方法成为问题分类的技术发展趋势;句法分析和机器学习成为答案抽取里面两个最重要的组成部分。

问题分类模块中,本文首次提出根据距离疑问词最近原则确定问句中的谓语动词,根据疑问词和谓语中心语的距离信息对汉语问句进行句型分析。

然后,在此分析的基础上,提取出疑问词、谓语动词、主语和宾语作为问题分类的特征。

最后采用支持向量机作为问题分类的机器学习算法,取得了良好的实验结果,准确率达到95.87%。

答案抽取模块中,本文首次提出把答案的抽取问题转化成一个对候选答句进行二分类的问题。

首先,在对问句进行句型分析的基础上,提取出问句词及词性序列、查询关键词、疑问词、主语、谓语和宾语作为问句特征集;然后,对候选答句进行浅层句法分析,提取出候选答句词序列,候选答句词性序列和正确答案词性标记作为答句特征集;基于问句特征集和答句特征集得到组合特征集;最后,引入最大熵模型,在组合特征集的基础上训练答案抽取的分类器。

良好的实验表现证明了这种方法的可行性。

依存句法分析研究综述作者：石翠来源：《智能计算机与应用》2013年第06期摘要：依存句法分析是对自然语言进行自动分析构建句子对应的依存树的一种方法，是自然语言处理重要的一部分，但目前依存句法分析的准确率并不高。

介绍了依存句法结构并对依存句法的分析方法进行了总结与综述，介绍了基于规则的依存句法、基于统计的依存句法和规则与统计相结合的依存句法的分析方法。

最后，分析了汉语依存句法分析的困难和优势。

关键词：依存句法；规则；统计；分析方法中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：2095-2163（2013）06-0047-030引言任何一种句法分析都是依赖于某种语法理论的。

依存语法的含义是用词与词之间的依存关系来描述语言结构。

计算语言学家Robinson总结了依存语法的4条公理[1]：（1）一个句子中只有一个独立成分不依存于其他任何成分；（2）句子的其他成分都必须依存于某一成分；（3）任何一个成分都不能依存于两个或两个以上的其他成分；（4）如果成分A直接依存于成分B，而成分C位于A和B之间，则C依存于A或者B，或者依存于A和B之间的某一成分。

为了直观描述句子的形式模型，可根据句法模型将一个句子中各成分之间的关系显式表达为某种句法结构图形式，以便于人对句子的理解以及机器的自动学习。

图1例示了一个句子的依存结构，（a）为依存树；（b）为有向图；（c）为依存投影树。

1依存句法分析方法依存句法分析是针对给定的句子序列应用某一依存语法体系对自然语言进行自动分析构建句子对应的依存树的一种方法。

一般来说，句法分析方法可分为基于规则的分析方法、基于统计的分析方法以及统计与规则相结合的方法。

1.1基于规则的依存句法分析方法基于规则方法的基本思路是由人工组织语法规则，建立语法知识库，通过条件约束和检查来实现句法结构歧义的消除[2]。

1.1.1基于泰尼埃理论的依存句法分析泰尼埃的句法理论本质上是一种基于虚图式的句法分析理论和实图式的分析表示体系。

#"研究现状
对于关系词自动识别的研究主要有基于规则的关系词自
动识别和基于统计的关系词自动识别两种 基于统计的研究方法是概率论和数理统计在自然语言模
型中的应用目前使用较多的是支持向量机和贝叶斯网络#" 统计模型的效果与统计模型训练中语料库的选取及数据量有 关训练语料应和模型应用领域相关数据量应越大越好如果 想要训练出一个好的模型最直接的办法就是增加数据量但 是即使如此仍会遇到零概率或者统计量不足的问题
((复句是由两个或两个以上的分Fra bibliotek构成关系词 也称关系 标志 是复句中能 够 标 明 分 句 间 的 语 义 关 系 关 联 分 句 构 成 复句句式的一种连接性成分#! 关系词充分体现了分句间 的逻辑语义关系也是分句结构的重要标志是研究复句语义 和层次关系的关键依据 关系词在句中出现形式灵活词性多 变及其搭配多样有些词在某类复句中充当关系词在另一类 复句中又不是关系词 给关系词的自动识别带来了一定的 难度
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计算机应用研究 @JJ;:=28:73 TFDF2G=6 7IU79J18FGD
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基于依存关系规则的汉语复句关系词自动识别!
杨进才 涂馨丹 沈显君 胡金柱
华中师范大学 计算机学院 武汉 &*""$)
摘(要 目前对关系词的自动识别主要使用分词的字面特征较少涉及语法特征的分析 在基于字面特征的关 系词搭配的约束条件基础上研究基于依存关系的约束条件 利用依存语法中依存关系的五条公理分析汉语复 句中关系词搭配的依存关系从中总结出七类约束条件并把这七类约束条件形成依存关系规则加入规则库运用 字面特征与语法特征相结合的规则自动识别汉语复句关系词 实验结果表明对关系词的识别率可以达到 )'W$$g 关键词 关系词搭配 依存关系 约束条件 自动识别 中图分类号 >?*)#((文献标志码 @(( 文章编号 #""#%*+)'!"#."+%#$'+%"' A7:#"<*)+) BC<:DD3<#""#%*+)'<!"#.<"+<"*&

Ｂ ｓｄｏ ｅ ｏｒｃ ａａ ｓ ｆ ｐｎｏ ｂｅｔｔｅ ｅｕｔ ｏ ｉ ｏ ｎｎ ａ ｅ ｃｕａ ｎ ｌｂｅ Ｂ ｓｄｏ ｅ ａｅ ｎｔ ｒ ｔ ｌ ｉ ｏ ｉｉｎｏｊｃ，ｈ ｓｌ ｆ ｐｎ ｎｍｉｉｇｃｎｂ ｃｒｔ ａ ｄ ｅ ａｌ． ａｅ ｎｔ ｈ ｃ ｅ ｙ ｓ ｏ ｎ ｒ ｓ ｏ ｉ ａ ｅ ｒｉ ｈ
性。
关键 词：意见挖掘；句法分析 ；依 存分析 ；评价对象；似然值检 验
Ｏｐｎｏ ｊｃ ｘｒｃｉｎＢ ｓｄｏ ｅＳ ｎａ ａｙｉ ａ ｄＤ ｐ ｎ ｅ ｃ ａ ｓ ｉｉｎ０ｂｅｔ ｔａ ｔ ａｅ ｎｔ ｙ ｔｘ Ｅ ｏ ｈ Ａｎ ｌｓ ｎ ｅ ｅｄ ｎ ｅ ｓ Ａｎ ｌ ｉ ｙｓ
１ 引言
随着 Ｉｔ ｔ ｎｅ 的迅猛发展和 电子 商务的不断普及 ， ｍｅ
互联 网以其独特 的优势吸引着各大 制造商在 网络上 出
意见挖掘是 当前 自然语言处 理的研 究热 点，它帮 助人 们在大量产 品评论 中快速 定位需要寻找 的相关产
品意见 。根据 Ｋ ｍ 和 Ｈ ｖ ｉ ｏｙ对意见的定义Ⅲ： 意见 由四
ｓ ｍ ｍａ ｉ ａｉｎ ｆ ｒ ｄ ｃ ｓｏ ｓ ａ ｈｉｖ ｍｅ ｔ， ｃ ｏ ｄ ｎ ｈ ｕ ｔｍｅ ｏ ｕ ｒｚ ｔｏ ｏ ｅ ｅ ｅ ｓ ｒ ’ ｃ ｅ ｅ ｎ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｔ ｅｃ ｓｏ ｒｃ ｍｍｅ ｔ ｎ ｔ ｅｎ ｔ ｒ ， ｈ ｓｐａ ｅ ｒ ｐ ｅ ｐ ｓ ｏ ｎ ｏ ｈ ｅｗｏ ｋ ｔ ｉ ｐ ｒｐ ｏ ｏｓ ｓ ｓ
ｐ ｅｉ ｎ ｒｌ ｅ ｉ ｅ ｅｖ ｌ ｉ ｆ ｈ ｓ ｔ ｏ ． ｒｌ ｍｉ ａ ｉ ｖ ｒ ｄｔ ａｉ ｔ ｏ ｉ ｈ ｄ ｙ ｉ ｆ ｈ ｄ ｙ ｔ ｍｅ
Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｉｉ ｉｉｇ ｓｎ ｃ ｃ ｎ ｌｓ ； ｅｅｄ ｎｅ ｎ ｌ ｉ ｏ ｉ ｏ ｊｃ；ｋ ｌ ｏ ｄｒｔ ｓ ｙ ｗｏｄ ：ｐｎｏ ｍ ｎｎ ；ｙ ｔ ｔ ａ ｉ ｄ ｐｎ ｅ ｃ ａ ｓ ； ｐｎ ｎｏ ｅｔｌ ｅ ｈ ｏ － ｉｔ ｔ ｎ ａ ｉａ ｙ ｓ ａ ｙｓ ｉ ｂ ｉ ｉ ａｏ ｅ

基于依存句法分析的汉语韵律层级自动预测技术研究邵艳秋;穗志方;韩纪庆;吴云芳【摘要】不同的韵律层级可以将文本划分成适合朗读与理解的韵律组块,从而保证合成语音能够以自然的节奏表现出来.目前对韵律层级预测所采用的特征绝大多数是较为浅层的特征,如词性、词长等,但这些浅层特征对有的韵律层次如韵律短语的预测能力比较弱.实际上,句法结构同韵律层级之间有着非常紧密的联系,二者相互影响,相互制约.本文根据依存句法分析的结果,抽取出若干同韵律层级相关的深层句法特征对韵律层级进行预测.实验证明,其中内孤跨度和内弧类型等特征,对浅层特征较难解决的类似韵律短语这种中间层次的韵律单元划分问题,可以起到很大的提高作用,使韵律短语标注的综合F值提高了11%.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2008(022)002【总页数】8页(P116-123)【关键词】计算机应用;中文信息处理;语音合成;韵律层级;句法结构;依存分析;停顿指数【作者】邵艳秋;穗志方;韩纪庆;吴云芳【作者单位】北京大学,计算语言学研究所,北京,100871;北京大学,计算语言学研究所,北京,100871;哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001;北京大学,计算语言学研究所,北京,100871【正文语种】中文【中图分类】TP391影响语音合成系统自然度表现的一个重要因素就是合成语音对韵律表现得不尽如人意。

韵律主要是一个感知的概念，韵律的变化可以帮助听者更好地理解说话人所要表达的内容和情感，如停顿可以将一段连续的语音通过人的自然呼吸划分为若干个片断，既可以增强节奏感，还可以用来消除句子歧义；而重音对强调重点、表达正确的语义和情感也起着重要作用。

如何在合成系统中对韵律特征进行合理预测，对合成语音的韵律表达将起到非常重要的作用。

在语音合成系统中，韵律预测通常包括对文本层韵律表示的预测和对声学层韵律参数的预测。

文本层的韵律表示包括如韵律层级、重音、音调、语调等；声学层韵律参数则包括音高、音强、时长等等，而文本层韵律的预测质量又将直接影响声学层参数的预测和实现。

自然语言处理中常见的句法分析工具自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的跨学科领域，旨在使计算机能够理解、解释和处理人类语言。

在NLP中，句法分析是其中一个重要的环节，它旨在理解句子中单词之间的关系，从而对句子的结构和语法进行分析。

在本文中，我们将介绍一些常见的句法分析工具，并探讨它们的优缺点及应用场景。

1. 依存句法分析工具依存句法分析（Dependency Parsing）是一种基于句子中单词之间的依存关系来分析句子结构的方法。

它通过识别句子中单词之间的依存关系，建立一个依存关系树，从而揭示句子中单词之间的语法关系。

依存句法分析工具的一个常见应用是在机器翻译中，通过分析句子中单词之间的依存关系，可以更准确地进行翻译。

目前，有一些开源的依存句法分析工具，如Stanford Parser、Spacy等。

这些工具在处理英文句子时表现较好，但在处理中文句子时性能有所下降。

因为中文语言的特殊性，依存句法分析在处理中文句子时需要考虑到词序和词性等因素，因此在中文NLP领域，还需要进一步改进和优化依存句法分析工具。

2. 短语结构句法分析工具短语结构句法分析（Constituency Parsing）是另一种常见的句法分析方法，它通过分析句子中的短语结构来推断句子的语法结构。

在短语结构句法分析中，句子被分解成各种短语，如名词短语、动词短语等，然后通过短语之间的嵌套关系来表示句子的结构。

短语结构句法分析在语法分析和语义分析中有着广泛的应用，特别是在问答系统和信息检索系统中。

像Stanford Parser、NLTK等工具都提供了短语结构句法分析的功能，它们可以较为准确地对英文句子进行句法分析。

然而，对于中文句子来说，短语结构句法分析工具的性能也存在一定的挑战，需要考虑到中文语言的特殊性和复杂性。

3. 神经网络句法分析模型随着深度学习技术的发展，神经网络在句法分析领域也取得了一些突破。

探索自然语言处理技术中的依存句法分析方法与应用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门涉及计算机与人类语言之间交互的技术领域。

在NLP中，依存句法分析（Dependency Parsing）是一种重要的技术，旨在确定句子中词汇之间的依赖关系，从而更好地理解和处理自然语言文本。

本文将深入探索自然语言处理技术中的依存句法分析方法与应用。

依存句法分析的目标是帮助计算机理解句子的结构，捕捉词汇之间的依赖关系，以便进行进一步的语义解析和语法分析。

依存关系可以看作是在句子中不同词之间建立的一种连接，描述了词汇之间的关系，例如主谓关系、动宾关系、定中关系等。

通过依存句法分析，可以将句子表示为一棵依存句法树，其中每个词汇作为节点，依存关系作为边连接。

在自然语言处理领域，有多种方法和算法可以用于依存句法分析。

其中，基于规则的依存句法分析方法早期被广泛采用。

这种方法基于语法规则和语言学知识，通过规则匹配和约束来构建依存关系。

然而，基于规则的方法通常需要大量的手工工作，并且在处理复杂句子时往往效果不佳。

随着深度学习的快速发展，基于统计的依存句法分析方法逐渐占据主导地位。

这些方法使用神经网络模型来学习句子的依存结构，并通过大规模的文本语料库进行训练。

其中，最常用的是基于神经网络的依存句法分析模型，如基于转移的依存句法分析模型（transition-based dependency parsing）和基于图的依存句法分析模型（graph-based dependency parsing）等。

基于转移的依存句法分析模型将句子表示为一系列转换动作的序列，每个动作都改变句子的状态，直到得到一棵完整的依存句法树。

这种方法的主要优点是速度快，适用于大规模文本的处理。

而基于图的依存句法分析模型将句子表示为一个图结构，其中每个词作为节点，依存关系作为边连接。

通过最小生成树算法或图转换算法，可以从图结构中提取出一棵依存句法树。

基于机器学习的句子分析技术研究在自然语言处理领域，句子分析技术一直是一个热门话题。

句子分析的目的是将自然语言的句子分解成基本的语法结构，以便分析句子的意思和内容。

随着机器学习技术的发展，句子分析技术也得到了相应的发展。

本文将探讨基于机器学习的句子分析技术的研究进展和应用。

一、机器学习的基础知识机器学习是一种人工智能的分支，主要研究如何通过算法和模型训练计算机，使其从数据中进行学习，以便预测未来的结果。

机器学习有监督学习和无监督学习两种形式。

有监督学习是指计算机在学习的过程中，需要有明确的目标变量，以便让计算机能够预测未来的结果。

无监督学习是指计算机在学习的过程中，没有明确的目标变量，只需要找出数据中的模式和结构。

二、基于机器学习的句子分析技术句子分析技术是将自然语言的句子分解成基本的语法结构。

在传统的句子分析方法中，需要手动编写规则和语法规范，复杂度较高。

但是，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的句子分析方法已经成为了主流。

基于机器学习的句子分析技术主要包括以下三个步骤:1. 分词：将自然语言的句子分解成一个个独立的单词。

2. 词性标注：为每个单词打上其所属的词性。

3. 依存句法分析：为句子中的单词建立一个依存关系树，以便分析句子的意思和内容。

在这三个步骤中，分词和词性标注都是比较成熟和非常准确的技术，主要采用马尔可夫模型或最大熵模型训练。

但是，句法分析的准确度仍然存在一些问题。

三、常见的句法分析方法基于机器学习的句法分析技术主要可以分为两种类型：基于数据驱动的方法和基于规则的方法。

1. 基于数据驱动的方法基于数据驱动的方法主要是通过构建大规模的语料库训练模型，以便学习句法结构和语义关系。

常见的数据驱动模型包括隐马尔可夫模型、条件随机场和神经网络等。

这些模型可以从大规模的数据中学习出句法结构和语义关系，从而提高句法分析的准确度。

2. 基于规则的方法基于规则的方法主要是通过手动编写规则和规范，以便将句子分解成基本的语法结构。

基于重排序的依存句法分析和语义分析联合学习
李鑫鑫王轩姚霖
哈尔滨二业大学深圳研究生院，５１８０５５
摘要：联合学习能够有效的利用全局特征，减少流水线学习方法造成的错误传递，但是直接联合学习又会带来高计算复杂性。

针对依存句法分析和语义角色标注问题，本文采用了两种联合学习方法：概率联合学习和最大熵重排序方法。

在最大熵重排序方法中，首次采用了句法树和语义框架双重特征。

实验结果表明，经过最大熵重排序联合学习后，依存句法和语义角色标注分别比流水线学习时的准确率提高了１．３１％，１．４７％，总体错误率减少了８．　２％。

关键词：依存句法分析；语义角色标注；联合学习；最大熵；重排序
口ＶＪ２／土’ｒ， 卅＼厂口，从而影响到上分析，我们定义
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基于n-gram及依存分析的中文自动查错方法*马金山刘挺李生（哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室 150001）E-mail: {mjs,tliu,ls}@摘要：自动校对是自然语言处理领域中一个有着广阔应用前景的研究方向。

本文使用字的三元模型对文本进行局部的分析与错误查找，同时将依存文法分析应用于自动校对中，由于依存文法对句子进行全局分析，指出了句子中词与词之间的依存关系，所以能够有效的查找出文本中的远距离搭配错误，补充了n元语法的不足。

结合对文本的散串分析，本文提出了一个较为理想的中文自动查错方法。

关键词：自动校对，自然语言处理，n-gram模型，依存分析A method of automatic detecting errors based on n-gram anddependency relationship analysisMa Jinshan Liu Ting Li Sheng(Information Retrieval Lab, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, 150001)E-mail: {mjs,tliu,ls}@Abstract: Automatic proofreading opens up broad possibilities for the application of natural language processing. In this paper, character trigram is used for analyzing the part of sentence and detecting local errors. Then dependency grammar is introduced into automatic proofreading. Dependency relationship analysis parses the whole sentence and denotes dominating and dominated relation among the words, so it is helpful to detect collocation errors with long distance, efficiently filling up the deficiency of n-gram. Finally an ideal system of automatic detecting errors is obtained with processing disperse string of text.Keywords: automatic proofreading, natural language processing, n-gram model, dependency relationship analysis1 前言自动校对是利用计算机自动查出在文本输入过程中产生的一些的错误，无论是对理论研究还是对实际应用，这项工作都有着重要的意义。

（ ｌ ， ， — ＜ ，ＩＡ＞ １ Ｓ ＩＡ＞ ・ Ｓ ，
当前 词（ 是 否位 于旬 首或 者旬尾 ，是设 为 ｌ ｗ） ，否 则为 ０
Ｗ 与旬 首词 或旬 尾词 之问是 否有 动词 ｔ
＜ ， ＩＡ＞ ＋ ｎＩ ，ＩＡ＞ Ｓ ｎｌ， — ＜ ， Ｓ
Ｓｅ・：＞ ＜ ｔｐｌ－ｓ 我们 ，知道 你是最好 的学 生之一 ，｛＞ ｝ Ｓｅ一：＞ Ａ ＜ ｔｐ２．Ｌ 知道 ，你 是最好的学 生之一， ｛ （ 知道一我们）） ｝ Ｓｅ 一：＞ ＜ 知道 ，是晟好 的学生之一 ，｛ ｔｐ３ 一 ｓ 你 （ 知道一 我们）＞ ｝ Ｓｅ－：＞ Ａ ＜ ｔｐ４－Ｌ 知道 ，是最好的学 生之 一，｛知道一我们） 是一你）＞ （ ，（ ｝ Ｓｅ－：＞ Ａ ＜ 知道 ，最好的学生之一 ，｛知道一我们） 是一 你） ｔｐ５－Ｒ 是 （ ，（ ， 卸道一是）＞ ｝ Ｓｅ－： Ｒ ＜ ｔｐ６． ＞ 知道 ，最好 的学生之一 ，｛ （ 知道一 我们） 是一休） 知道一是）＞ ，（ ，（ ｝
主要因素之一 。所以，首先识另 出介词短语单独分析（ ０ 分析算 法 和子句 相 同） ，然 后让 其 中 心词 代 替整 个短语 参与 子句 分析。 英语在 介词短语 方面的研究 主要是介 词短语 附加问题
Ｏ
Ｓｅ 一： ｔｐ０ ＜ ｉ，我们知道你是最好 的学生之一 ，｛＞ ｎｌ ｝
个二类分类问题。 如果 当前词是根 ， 则标记为 １ 否则为 ０ ， 。
因为 Ｓ Ｍ 能够处理高维特征空 间，所以从语料库中提取 出 Ｖ 多个特征组合进行训练得到训练模型 。表 １ 是构建根查找器 所用到的特征组合。
表 １ 根查找器所需特征
特征 特 征描 述 不 同位 置的词 和 词性 ， ＝２ －， ，， －， １０ １２