汉语篇章话题结构:形式化表示体系、语料库构建及其关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61673290
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F03.自动化
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The analysis of discourse topic structure focuses on the discourse intension and plays a fundamental role to discourse-level semantic analysis. Currently, most of research in NLP focuses on morphological and syntactic levels and there is much less research on the inherent regulations in discourse. This results in the lack of theoretical and computational methodologies towards effective discourse topic analysis and severely restricts its wide applications. This project addresses Chinese discourse topic structure analysis from following aspects:.1) Studying the general regulations and special characteristics in the structure organization of Chinese discourse topic and building a theoretical framework suitable to the representation and analysis of Chinese discourse topic structure. Specially, a micro-topic scheme based on theme-rheme theory is proposed to represent Chinese discourse topic structure and a Chinese discourse topic framework will be constructed on micro-topic chains..2) Proposing an annotation scheme for Chinese discourse topic structure and semi-automatically building a certain-scale Chinese discourse topic corpus of high quality via integrating bootstrapping and active learning methods..3) Studying the dynamic forming process of discourse topic structure. Based on the thematic progression theory, a dynamic computational model to implement Chinese discourse topic analysis is proposed.
篇章话题结构分析针对篇章的意图性,是篇章级语义分析的基础。目前自然语言处理研究的重点聚焦在词法和句法层面,对篇章内在规律的研究相对较少,缺乏对篇章话题进行有效分析的理论方法体系,严重制约了基于篇章级语义分析的相关应用。本项目将从理论体系探索、语料库构建和计算模型研究等方面系统深入开展汉语篇章话题结构分析的研究:1)研究汉语篇章话题结构组织的规律和特点,建立一套适用于汉语篇章话题结构表示与分析的理论体系,拟采用一种基于主述位理论的汉语篇章话题结构表示方式,基于微观话题链构建汉语篇章话题结构表示体系;2)提出一套汉语篇章微观话题结构标注规范,并结合自举学习和主动学习方法半自动构建一定规模的高质量汉语篇章话题结构标注语料库资源;3)研究篇章话题结构的动态生成过程,提出并实现一套基于主位推进理论的汉语篇章话题结构分析动态计算模型。

结项摘要

篇章话题结构分析针对篇章的意图性,是篇章级语义分析的基础。目前自然语言处理研究的重点聚焦在词法和句法层面,对篇章内在规律的研究相对较少,缺乏对篇章话题进行有效分析的理论方法体系,严重制约了基于篇章级语义分析的相关应用。..本项目从理论体系探索、语料库构建和计算模型研究等方面系统深入开展了汉语篇章话题结构分析的研究:.1)研究汉语篇章话题结构组织的规律和特点,建立了一套适用于汉语篇章话题结构表示与分析的理论体系,并采用一种基于主述位理论的汉语篇章话题结构表示方式,基于微观话题链,构建了汉语篇章话题结构表示体系。.2)提出了一套汉语篇章微观话题结构标注规范,并构建了相关标注语料库资源。目前,已经手工标注了一个一定规模高质量(500个文本2200多个篇章)的语料库资源,已有20多家国内外研究机构试用。另外,正在结合自举学习和主动学习方法半自动构建一个较大规模一定质量(2000个文本10000多个篇章)的标注语料库资源,以扩大其影响力和实用性。.3)研究篇章话题结构的动态生成过程,提出并实现了一套基于主位推进理论的汉语篇章话题结构分析动态计算模型和实验平台。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
Chemical-induced disease relation extraction via attention-based distant supervision
通过基于注意力的远程监督提取化学诱发的疾病关系
  • DOI:
    10.1186/s12859-019-2884-4
  • 发表时间:
    2019-07-22
  • 期刊:
    BMC BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Gu, Jinghang;Sun, Fuqing;Zhou, Guodong
  • 通讯作者:
    Zhou, Guodong
汉语篇章微观话题结构建模与语料库构建
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    奚雪峰;褚晓敏;孙庆英;周国栋
  • 通讯作者:
    周国栋

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其他文献

面向自然语言文本的否定性与不确定性信息抽取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹博伟;钱忠;陈占成;朱巧明;周国栋
  • 通讯作者:
    周国栋
汉语表述识别与指代消解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄学华;孔芳;周国栋
  • 通讯作者:
    周国栋
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机科学与探索
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王凯;洪宇;邱盈盈;姚建民;周国栋
  • 通讯作者:
    周国栋
衔接性驱动的篇章一致性建模研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐凡;朱巧明;周国栋;王明文
  • 通讯作者:
    王明文
基于简介和评论的标签推荐方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    褚晓敏;王中卿;朱巧明;周国栋
  • 通讯作者:
    周国栋

其他文献

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AI技术路线图

周国栋的其他基金

面向信息安全领域的事件分析及态势感知研究
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  • 资助金额:
    30.0 万元
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    面上项目
基于机器学习的高性能自适应信息抽取关键技术研究
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    60673041
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    27.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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  • 财政年份:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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