汉语多层次语篇分析理论方法研究与应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61333018
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0305.生物、医学信息系统与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Based on the multi-level analysis of lexicon, phrase and sentence, discourse analysis has become one of the key issues in natural language processing research in recent years. However, Chinese discourse analysis is still in its very early stage, significantly lagging behind that of English in both theory and methodology. This project aims to establish the computational theory for the analysis of logical structure and semantics of Chinese discourse by leveraging on the state-of-the-art and apply the research results to practical applications empirically. In particular, the project focuses on the following researches: .1) propose the theory and model for the analysis of Chinese discourse logical structure, topic structure, cohesion and coherence; 2) based on the proposed theory, develop the annotation scheme and build up a large scale of Chinese discourse-annotated corpus; 3) study and implement the core algorithms of Chinese discourse analysis; 4) apply the research results to machine translation and question answering. .We believe that the research achievements from this proposal have great scientific significance and application value to Chinese information processing and Chinese computational linguistics by advancing the state-of-the-art and filling up the research gaps of automatic analysis and application of Chinese discourse.
建立在词汇、短语和句子级分析基础上的语篇分析是目前自然语言处理研究的核心问题之一。与英语的篇章理论与方法研究相比,关于汉语篇章级分析的理论方法研究相对滞后,在自然语言处理领域才刚刚起步。本项目将充分借鉴国内外已有的理论方法,针对汉语自身的特点和规律,建立一套适用于汉语篇章结构描述和语义分析的、可计算的理论体系,并将其应用于具体系统。主要研究内容包括:①提出汉语篇章结构关系分析、话题分析和衔接性、连贯性描述的多层次语篇分析的理论方法和模型;②基于所提出的理论模型,建立汉语篇章的多层次标注规范,并构建大规模汉语篇章标注语料库;③研究实现篇章分析的核心算法;④将篇章分析技术应用于机器翻译和问答系统。本研究工作对于丰富和发展计算语言学和中文信息处理研究,推动相关技术的发展,具有重要的科学意义和应用价值。

结项摘要

本项目在深入分析汉语篇章结构特点的基础上,提出了多视角、多层次的汉语篇章分析方法,建立了一套实用的描述汉语篇章衔接性和连贯性的理论方法,研究制订了一套汉语篇章结构表示方法和标注规范,提出了分阶段的移进-规约篇章关系分析算法,有效提升了篇章关系分析的效率和准确率,实现了一套汉语篇章分析工具和实验平台。标注完成了一批用于汉语篇章理论研究和应用系统实现的篇章语料,已授权给数十家国内外研究机构和企业使用。项目执行期间,发表论文58篇,出版学术专著一部,申请发明专利8项,获得软件著作权登记9个,组织学术会议4个,培养了一批高水平的专门技术人才,获得国家科技进步奖二等奖等多个奖励和荣誉。完成了项目任务,达到了预期的目标。

项目成果

期刊论文数量(20)
专著数量(1)
科研奖励数量(6)
会议论文数量(38)
专利数量(8)
Exploring Diverse Features for Statistical Machine Translation Model Filtering
探索统计机器翻译模型过滤的多种特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Mei Tu;Yu Zhou;Chengqing Zong
  • 通讯作者:
    Chengqing Zong
基于神经语言模型的范畴标注方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴惠甲;张家俊;宗成庆
  • 通讯作者:
    宗成庆
一种基于双通道LDA模型的汉语词义表示与归纳方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王少楠;宗成庆
  • 通讯作者:
    宗成庆
Deep Neural Networks in Machine Translation: An Overview
机器翻译中的深度神经网络:概述
  • DOI:
    10.1109/mis.2015.69
  • 发表时间:
    2015-09-01
  • 期刊:
    IEEE INTELLIGENT SYSTEMS
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Zhang, Jiajun;Zong, Chengqing
  • 通讯作者:
    Zong, Chengqing
Abstractive Cross-Language Summarization via Translation Model Enhanced Predicate Argument Structure Fusing
通过翻译模型增强谓词论证结构融合进行抽象跨语言摘要
  • DOI:
    10.1109/taslp.2016.2586608
  • 发表时间:
    2016-10
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiajun Zhang;Yu Zhou;Chengqing Zong
  • 通讯作者:
    Chengqing Zong

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其他文献

人机互助的交互式口语翻译方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宗成庆;刘鹏
  • 通讯作者:
    刘鹏
一个基于高阶词汇依存特征的短语结构分析树重排序模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王志国;宗成庆
  • 通讯作者:
    宗成庆
中国机器翻译研究的机遇与挑战——第八届全国机器翻译研讨会总结与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜金华;张萌;宗成庆;孙乐
  • 通讯作者:
    孙乐
基于模糊匹配与音字转换的维吾尔语人名识别
  • DOI:
    10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.22.013
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    清华大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    热合木·马合木提;于斯音·于苏普;张家俊;宗成庆;艾斯卡尔·艾木都拉
  • 通讯作者:
    艾斯卡尔·艾木都拉
神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    情报工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张家俊;宗成庆
  • 通讯作者:
    宗成庆

其他文献

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宗成庆的其他基金

人工智能学术研讨会
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    1.96 万元
  • 项目类别:
    国际(地区)合作与交流项目
基于知识的智能机器翻译方法研究
  • 批准号:
    U1836221
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    260.0 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目
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  • 批准号:
    60975053
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    33.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于话语理解的交互式口语翻译方法研究
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  • 批准年份:
    2005
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    面上项目
基于儿童心理分析的图解式汉语口语自动解析方法研究
  • 批准号:
    60175012
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    18.0 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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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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