面向数据的句法分析消歧

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (3): 174-178.

面向数据的句法分析消歧

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文得到国家自然科学基金（编号：60203010、70501018与605333100）和上海财经大学“211工程”（2004年）资助.

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 面向数据的分析技术（Data-Oriented Parsing，DOP）是一种概率分析策略，其概率模型的主要目的在于为一个给定的句子找到最可能的分析，即分析消歧.实际上，有关算法计算复杂度的大量研究证明，该类消歧问题属于NP-完全问题.因此，为有效实现最可能的分析，国外学者提出许多近似分析算法.本文主要论述在DOP框架中，基于Monte Carlo方法找到最可能分析的近似分析算法，并说明该方法可在合理的算法时间代价范围内实现，而且在统计上受控，以确保所获得的近似解确实对应着分析消歧后的精确解.

关键词: 面向数据的句法分析随机树替换文法消歧 Monte Carlo方法

Abstract: Data-Oriented Parsing（DOP）technique is a kind of probabilistic parsing strategy. The main goal of DOP model is to find the most probable parse for a given input sentence, that is, parse disambiguation. In fact, it is proved through a lot of research work

Key words: Data-oriented parsing（DOP）, Stochastic tree substitution grammar （STSG）, Disambiguation, Monte carlo method

. 面向数据的句法分析消歧[J]. 计算机科学, 2006, 33(3): 174-178. https://doi.org/

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