汉语篇章结构分析的资源建设与计算模型研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61273320
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    81.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F03.自动化
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Discourse structure analysis deals with discourse coherence and is fundamental 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 methodologes towards effective discourse analysis and serevely restricts its wide applications...This project addresses Chinese discourse structure analysis from following aspects:..1)Studying the general regulations and special characteristics in the structure organization of Chinese discourses and building a theretical framework suitable to the representation and analysis of Chinese discourse structures. Specially, a connective-driven depepdency tree structure is proposed to represent Chinese discourse structures and a Chinese discourse relationship framework will be constructed on connectives...2)Proposing a annotation scheme for Chinese discourse structures and semi-automatically building a certain-scale high-quality annotated Chinese discourse structure corpus by integrating bootstrapping and co-training...3)Proposing a bottom-up approach to parse the hierarchical structure in a Chinese discourse and the structure relationship between its compomnents. Specially, both supervised and un-supervised approaches are employed to recognize the implicit discoure relations.
篇章结构分析针对篇章的连贯性,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,缺乏对篇章进行有效分析的理论和计算方法,从而严重制约了基于篇章的相关应用。本项目将从理论体系完善、语料库构建和计算模型研究等方面系统开展汉语篇章结构分析的研究:1)从研究汉语篇章结构组织的规律和特点入手,建立一套适用于汉语篇章结构表示与分析的理论体系。拟采用一种连接依存树的形式表示汉语的篇章结构,并基于连接词构建汉语的篇章关系体系。2)提出一套汉语篇章结构标注规范,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结构标注资源。3)以子句为基本单位,自底向上,借鉴依存句法分析算法,分析篇章中的层次结构及各组成成分之间的结构关系。有指导性和无指导性方法双管齐下,重点解决隐式(连接词缺省)篇章结构关系的识别。

结项摘要

篇章级结构分析针对篇章的连贯性,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,缺乏对篇章进行有效分析的理论和计算方法,从而严重制约了基于篇章的相关应用。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开展了汉语篇章结构分析的研究,主要研究成果包括:1)提出了基于连接依存树(Connective-driven dependency tree)的汉语篇章结构表示机制,该机制融合了PDTB和RST分别重视连接词和篇章层次结构的优点;2)建立了汉语篇章结构标注规范,建成了一个包含500个文档9000多个篇章关系的汉语篇章结构语料库(CDTB1.0);3)基于上述标注语料库,系统研究了汉语小句、篇章层次、篇章关系及连接词等识别算法,实现了一个端到端的汉语篇章结构分析器。本项目的研究丰富和深化了汉语篇章结构形式分析的理论研究,奠定了汉语篇章结构计算分析的资源基础与算法基础,并为篇章翻译、文本摘要等相关研究奠定了扎实的理论、资源及技术基础。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(0)
汉语显式篇章关系分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁彬;孔芳;李生;周国栋
  • 通讯作者:
    周国栋
复合名词短语 N1 AN2 形容词语义指向的判定与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    汉语学习
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯文贺
  • 通讯作者:
    冯文贺
空省识别在中文句法分析的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Guodong Zhou;Peifeng Li
  • 通讯作者:
    Peifeng Li
基于依存句法树结构的中文名词性谓词语义角色标注
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Hongling Wang;Guodong Zhou
  • 通讯作者:
    Guodong Zhou
汉语隐式篇章关系识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    北京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙静;李艳翠;周国栋;冯文贺
  • 通讯作者:
    冯文贺

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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
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    --
  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周国栋
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 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:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    王凯;洪宇;邱盈盈;姚建民;周国栋
  • 通讯作者:
    周国栋
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  • 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

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  • 批准号:
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  • 财政年份:
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  • 项目类别:
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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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