Luận án tiến sĩ: Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn
Luận án tiến sĩ phân tích hiện tượng đại từ không trong tiếng Hàn. Nghiên cứu cấu trúc ngữ pháp, cơ chế xử lý và phương pháp nhận dạng đại từ bị lược bỏ.
university of pennsylvania
Linguistics
Luan An
dissertation
Năm xuất bản
Số trang
258
Thời gian đọc
39 phút
Lượt xem
1
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I. Đại từ không trong tiếng Hàn Tổng quan cơ bản
Tiếng Hàn thuộc nhóm pro-drop language, cho phép bỏ qua chủ ngữ và tân ngữ trong câu. Hiện tượng này gọi là đại từ không (zero pronoun). Nghiên cứu của Na-Rae Han tại Đại học Pennsylvania phân tích chi tiết vấn đề này. Đại từ không xuất hiện cực kỳ thường xuyên trong tiếng Hàn. Mỗi dạng thức có đặc điểm riêng biệt. Việc xác định đúng tham chiếu của đại từ không là thách thức lớn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hàn. Luận án này đưa ra phương pháp phân tích và giải quyết đồng tham chiếu một cách hệ thống. Nghiên cứu kết hợp cả góc độ ngôn ngữ học và công nghệ Korean NLP. Kết quả có ý nghĩa quan trọng cho dịch máy và phân tích ngữ pháp tiếng Hàn.
1.1. Khái niệm đại từ không tiếng Hàn
Đại từ không là thành phần câu bị lược bỏ nhưng vẫn có ý nghĩa ngữ nghĩa. Trong tiếng Hàn, hiện tượng này phổ biến hơn nhiều so với tiếng Anh. Người nói có thể bỏ qua chủ ngữ hoặc tân ngữ khi ngữ cảnh rõ ràng. Ví dụ: thay vì nói 'Tôi ăn cơm', người Hàn chỉ cần nói 'Ăn cơm'. Ellipsis tiếng Hàn này tạo nên đặc trưng ngôn ngữ độc đáo. Việc hiểu và xử lý đúng đại từ không là nền tảng cho mọi ứng dụng Korean NLP.
1.2. Tầm quan trọng trong nghiên cứu ngôn ngữ học
Zero pronoun Korean ảnh hưởng trực tiếp đến cấu trúc câu và truyền đạt thông tin. Nghiên cứu này giúp hiểu sâu về cơ chế ngôn ngữ tiếng Hàn. Phân tích đại từ không còn hỗ trợ phát triển công nghệ xử lý ngôn ngữ. Các hệ thống dịch tự động cần giải quyết vấn đề này để đạt độ chính xác cao. Anaphora resolution trong tiếng Hàn phức tạp hơn nhiều ngôn ngữ khác. Hiểu rõ đại từ không mở ra hướng nghiên cứu mới trong ngôn ngữ học tiếng Hàn.
1.3. Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Luận án nhằm phân loại các dạng đại từ không một cách chi tiết. Mục tiêu thứ hai là xây dựng phương pháp giải quyết đồng tham chiếu hiệu quả. Nghiên cứu kết hợp lý thuyết ngôn ngữ học với ứng dụng thực tiễn. Hệ thống được đề xuất có thể tự động nhận diện và phân tích đại từ không. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào cả lý thuyết và công nghệ Korean NLP.
II. Phân loại đại từ không trong phân tích ngữ pháp tiếng Hàn
Đại từ không tiếng Hàn không phải là hiện tượng đồng nhất. Nghiên cứu phân chia thành nhiều tiểu loại khác nhau. Mỗi loại có đặc điểm cú pháp và ngữ nghĩa riêng. Việc phân loại chính xác là bước đầu tiên trong giải quyết đồng tham chiếu. Luận án sử dụng phương pháp phân tích ngữ pháp tiếng Hàn tiên tiến. Các tiêu chí phân loại dựa trên vị trí cú pháp, vai trò ngữ nghĩa và điều kiện xuất hiện. Hệ thống phân loại này có giá trị cao cho nghiên cứu ngôn ngữ học tiếng Hàn và ứng dụng công nghệ.
2.1. Đại từ không chủ ngữ
Chủ ngữ bị lược bỏ là dạng phổ biến nhất trong tiếng Hàn. Hiện tượng này xuất hiện khi chủ thể được xác định qua ngữ cảnh. Người nói thường bỏ qua đại từ ngôi thứ nhất và thứ hai trong hội thoại. Ellipsis tiếng Hàn ở vị trí chủ ngữ tuân theo quy tắc rõ ràng. Việc khôi phục chủ ngữ đúng là thách thức lớn trong Korean NLP. Phân tích cho thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lược bỏ.
2.2. Đại từ không tân ngữ
Tân ngữ cũng thường bị lược bỏ trong câu tiếng Hàn. Điều kiện xuất hiện khác với đại từ không chủ ngữ. Tân ngữ được lược khi đã xuất hiện trong câu trước hoặc được ngầm hiểu. Zero pronoun Korean ở vị trí tân ngữ tạo thách thức cho anaphora resolution. Hệ thống cần phân tích cấu trúc câu và ngữ cảnh rộng hơn. Nghiên cứu đưa ra các đặc trưng để nhận diện và giải quyết dạng này.
2.3. Các dạng đại từ không đặc biệt khác
Ngoài chủ ngữ và tân ngữ, còn có các dạng đại từ không phức tạp hơn. Bổ ngữ và các thành phần phụ cũng có thể bị lược bỏ. Một số cấu trúc câu cho phép lược nhiều thành phần cùng lúc. Phân tích ngữ pháp tiếng Hàn cần xem xét toàn bộ các khả năng này. Mỗi dạng đòi hỏi chiến lược giải quyết đồng tham chiếu riêng biệt.
III. Phương pháp giải quyết đồng tham chiếu cho đại từ không
Giải quyết đồng tham chiếu là quá trình xác định thực thể mà đại từ không chỉ đến. Đây là bài toán trung tâm trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hàn. Luận án đề xuất phương pháp kết hợp nhiều nguồn thông tin. Hệ thống sử dụng đặc trưng cú pháp, ngữ nghĩa và ngữ dụng. Anaphora resolution trong tiếng Hàn đòi hỏi hiểu biết sâu về ngôn ngữ. Phương pháp được đánh giá trên tập dữ liệu thực tế. Kết quả cho thấy hiệu quả vượt trội so với các hệ thống trước đó.
3.1. Đặc trưng cú pháp trong phân tích
Cấu trúc câu cung cấp manh mối quan trọng cho giải quyết đồng tham chiếu. Vị trí của đại từ không trong cây cú pháp ảnh hưởng đến khả năng tham chiếu. Phân tích ngữ pháp tiếng Hàn cần xác định ranh giới mệnh đề chính xác. Quan hệ chi phối và ràng buộc cú pháp hạn chế các ứng viên tham chiếu. Hệ thống trích xuất các đặc trưng này tự động từ văn bản. Korean NLP hiện đại có công cụ phân tích cú pháp đủ mạnh cho mục đích này.
3.2. Vai trò của thông tin ngữ nghĩa
Ngữ nghĩa bổ sung thông tin mà cú pháp không cung cấp. Vai trò ngữ nghĩa của động từ giúp xác định loại tham chiếu phù hợp. Tính tương thích ngữ nghĩa giữa đại từ không và ứng viên là yếu tố quan trọng. Zero pronoun Korean thường tham chiếu đến thực thể có vai trò ngữ nghĩa tương tự. Hệ thống sử dụng WordNet tiếng Hàn và các nguồn tri thức khác. Thông tin ngữ nghĩa nâng cao đáng kể độ chính xác của anaphora resolution.
3.3. Yếu tố ngữ dụng và ngữ cảnh
Ngữ cảnh hội thoại ảnh hưởng mạnh đến lựa chọn tham chiếu. Cấu trúc thông tin và trọng tâm câu quyết định thực thể nào được lược bỏ. Ellipsis tiếng Hàn tuân theo nguyên tắc kinh tế ngôn ngữ. Thực thể nổi bật trong ngữ cảnh có khả năng cao là tham chiếu của đại từ không. Nghiên cứu ngôn ngữ học tiếng Hàn cho thấy vai trò quan trọng của yếu tố ngữ dụng. Hệ thống tích hợp các đặc trưng này để đạt hiệu quả tối ưu.
IV. Ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hàn
Kết quả nghiên cứu có nhiều ứng dụng thực tiễn trong Korean NLP. Dịch máy là lĩnh vực hưởng lợi trực tiếp nhất. Hệ thống dịch cần khôi phục đại từ không để tạo câu đích chính xác. Phân tích cảm xúc và trích xuất thông tin cũng cần giải quyết vấn đề này. Chatbot và trợ lý ảo tiếng Hàn phải hiểu đúng tham chiếu trong hội thoại. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hàn đang phát triển nhanh chóng. Nghiên cứu về đại từ không là nền tảng cho nhiều ứng dụng tiên tiến.
4.1. Cải thiện chất lượng dịch máy
Dịch từ tiếng Hàn sang tiếng Anh gặp khó khăn lớn với đại từ không. Tiếng Anh yêu cầu chủ ngữ và tân ngữ rõ ràng trong hầu hết trường hợp. Hệ thống dịch phải khôi phục các thành phần bị lược bỏ. Giải quyết đồng tham chiếu chính xác nâng cao đáng kể chất lượng dịch. Zero pronoun Korean là một trong những thách thức lớn nhất của dịch máy. Phương pháp trong luận án giúp cải thiện hiệu suất hệ thống dịch đáng kể.
4.2. Hỗ trợ phân tích và tóm tắt văn bản
Tóm tắt văn bản tiếng Hàn cần hiểu đúng quan hệ giữa các câu. Đại từ không tạo liên kết ngầm giữa các mệnh đề và câu. Anaphora resolution giúp xác định chuỗi đồng tham chiếu trong văn bản. Thông tin này quan trọng cho việc trích xuất thông tin chính. Hệ thống tóm tắt tự động sử dụng kết quả giải quyết đồng tham chiếu. Ứng dụng này có giá trị cao trong xử lý lượng lớn văn bản tiếng Hàn.
4.3. Phát triển chatbot và trợ lý ảo
Hội thoại tiếng Hàn sử dụng ellipsis tiếng Hàn cực kỳ nhiều. Chatbot phải theo dõi ngữ cảnh và hiểu tham chiếu qua nhiều lượt hội thoại. Giải quyết đồng tham chiếu là yếu tố then chốt cho trải nghiệm người dùng tự nhiên. Hệ thống hội thoại hiện đại tích hợp module xử lý đại từ không. Korean NLP cho ứng dụng hội thoại đang là xu hướng nghiên cứu nóng. Công nghệ từ luận án có thể áp dụng trực tiếp vào các sản phẩm thương mại.
V. Thách thức trong nghiên cứu đại từ không tiếng Hàn
Nghiên cứu về zero pronoun Korean gặp nhiều thách thức đáng kể. Tính đa nghĩa và mơ hồ là vấn đề cốt lõi. Một đại từ không có thể có nhiều ứng viên tham chiếu khả thi. Thiếu dữ liệu chú thích chất lượng cao hạn chế nghiên cứu. Sự phức tạp của ngôn ngữ học tiếng Hàn tạo ra nhiều trường hợp đặc biệt. Các yếu tố văn hóa và xã hội ảnh hưởng đến sử dụng đại từ không. Nghiên cứu cần kết hợp nhiều phương pháp và góc độ khác nhau.
5.1. Vấn đề đa nghĩa và mơ hồ
Nhiều câu tiếng Hàn có nhiều cách giải thích tham chiếu hợp lý. Ngữ cảnh không luôn đủ để xác định duy nhất tham chiếu đúng. Anaphora resolution phải đối mặt với độ không chắc chắn vốn có. Hệ thống cần đưa ra quyết định với thông tin không đầy đủ. Phân tích ngữ pháp tiếng Hàn đôi khi không giải quyết được mơ hồ. Nghiên cứu đề xuất sử dụng mô hình xác suất để xử lý không chắc chắn.
5.2. Hạn chế về dữ liệu và tài nguyên
Tập dữ liệu chú thích đại từ không còn hạn chế về quy mô. Việc chú thích thủ công tốn kém thời gian và chi phí. Người chú thích cần hiểu sâu về ngôn ngữ học tiếng Hàn. Độ nhất quán giữa các người chú thích là vấn đề khó khăn. Korean NLP cần đầu tư nhiều hơn vào xây dựng tài nguyên. Luận án đóng góp tập dữ liệu mới cho cộng đồng nghiên cứu.
5.3. Phức tạp của cấu trúc ngôn ngữ
Tiếng Hàn có cấu trúc câu phức tạp với nhiều mệnh đề nhúng. Đại từ không có thể xuất hiện ở nhiều cấp độ khác nhau. Quan hệ tham chiếu xuyên mệnh đề tạo thách thức đặc biệt. Ellipsis tiếng Hàn tương tác với các hiện tượng ngữ pháp khác. Giải quyết đồng tham chiếu cần phân tích toàn diện cấu trúc câu. Nghiên cứu đề xuất phương pháp phân tích từng lớp để xử lý phức tạp này.
VI. Hướng phát triển tương lai cho nghiên cứu zero pronoun
Lĩnh vực nghiên cứu đại từ không tiếng Hàn còn nhiều tiềm năng phát triển. Công nghệ học máy hiện đại mở ra hướng tiếp cận mới. Mô hình ngôn ngữ lớn có thể cải thiện anaphora resolution đáng kể. Nghiên cứu liên ngôn ngữ giúp hiểu sâu hơn về pro-drop language. Ứng dụng thực tế ngày càng đòi hỏi độ chính xác cao hơn. Cộng đồng Korean NLP đang mở rộng và phát triển nhanh. Tương lai nghiên cứu hứa hẹn nhiều đột phá quan trọng.
6.1. Ứng dụng học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn
Mạng neural sâu đã chứng minh hiệu quả trong nhiều bài toán NLP. Mô hình transformer có khả năng nắm bắt ngữ cảnh dài hạn. BERT và các biến thể tiếng Hàn đang được nghiên cứu tích cực. Học sâu có thể tự động học đặc trưng từ dữ liệu lớn. Zero pronoun Korean có thể được giải quyết tốt hơn với công nghệ này. Nghiên cứu tương lai nên kết hợp tri thức ngôn ngữ học với học máy.
6.2. Nghiên cứu so sánh liên ngôn ngữ
So sánh tiếng Hàn với các pro-drop language khác mang lại hiểu biết sâu sắc. Tiếng Nhật, Trung Quốc và Tây Ban Nha có hiện tượng tương tự. Phân tích ngữ pháp tiếng Hàn có thể học từ nghiên cứu về các ngôn ngữ này. Đặc điểm chung và khác biệt giúp xây dựng lý thuyết tổng quát hơn. Nghiên cứu liên ngôn ngữ thúc đẩy phát triển phương pháp đa ngôn ngữ. Kết quả có thể áp dụng cho nhiều ngôn ngữ khác nhau.
6.3. Tích hợp với các hệ thống NLP toàn diện
Giải quyết đồng tham chiếu không nên tách biệt khỏi các bài toán NLP khác. Tích hợp với phân tích cú pháp, ngữ nghĩa và ngữ dụng tạo hệ thống mạnh mẽ hơn. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Hàn cần kiến trúc end-to-end. Các module xử lý nên tương tác và hỗ trợ lẫn nhau. Ứng dụng thực tế đòi hỏi hệ thống toàn diện và hiệu quả. Tương lai của Korean NLP nằm ở việc xây dựng hệ thống tích hợp thông minh.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (258 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộKOREAN ZERO PRONOUNS: ANALYSIS AND RESOLUTION Na-Rae Han A DISSERTATION in Linguistics Presented to the Faculties of the University of Pennsylvania in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy 2006 f oY ` Ellen F. Prince Supervisor of Dissertation “ns Martha Palmer Co-Supervisor of Dissertation ⁄ 2 4 Eugen Buckley [) \ Graduate Group Chairperson UMI Number: 3211080 INFORMATION TO USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. Broken or indistinct print, colored or poor quality illustrations and photographs, print bleed-through, substandard margins, and improper alignment can adversely affect reproduction. In the unlikely event that the author did not send a complete manuscript and there are missing pages, these will be noted.
Also, if unauthorized copyright material had to be removed, a note will indicate the deletion. ® UMI UMI Microform 3211080 Copyright 2006 by ProQuest Information and Learning Company. All rights reserved. This microform edition is protected against unauthorized copying under Title 17, United States Code.
ProQuest Information and Learning Company 300 North Zeeb Road P. Box 1346 Ann Arbor, MI 48106-1346 To my dear brother Baek-Kyoung. H Acknowledgements First and foremost, I thank my two advisors, Ellen Prince and Martha Palmer. I am eternally indebted to them for their encouragement and intellectual and spiritual! guidance, which shaped me as a researcher throughout my long journey towards graduation.
Ellen, whom I have the honor of being the last student of, has been a great source of inspiration to me for her sharp intellect and wisdom, as well as her unparalleled zest for life. I owe Martha not only for her generous financial support over the years, but also for her guardianship — she truly took me under her wings. I also thank Robin Clark for his teachings during my early years of graduate school; Bill Poser, whose love and knowledge of everything linguistic has always shown me the greatness to aspire to; and last but not the least, my committee, Maribel Romero and Ar- avind Joshi, who provided valuable feedbacks on the directions of the thesis, which not unlike any other theses started out as a entangled jumble of grand ideas. XRCE and LDC are two great institutions I was fortunate enough to have opportunities to conduct research at.
I thank Lauri Karttunen, Ken Beesley and Mike Maxwell for their mentorship during my times there. I would like to thank Justin Mott, Cassie Creswell, Tom Morton, Andy Schein, Sham Kakade, and Heejong Yi, with whomI shared the most cherished memories of my graduate school years. They stayed close and bore witness to my years of battle with my thesis; without their cheering, I might well be writing it still. lil There are many other friends and colleagues at Penn, who over the years made it much more than just a school but rather like a home to me.
I had many lunches, dinners, parties, and heated discussions with them: John Bell, Alexis Dimitriadis, Kieran Snyder, Ron Kim, Sophia Malamud, Uri Horesh, Eva Banik, Tom McFadden, Elsi Kaiser, Sandhya Sundare- san, Rashmi Prasad, Eleni Miltsakaki, Seungyen Yang, Eon-Suk Ko, Chunghye Han and Jiyoon Lee. My friends and mentors from my previous school, the linguistics program at Seoul National University, have been always there for me, sometimes in the States and other times across the Pacific Ocean. I thank Jinyoung Choi, Seunghun Lee and Hyunjoo Kim for their friendship (and also for being great “juniors” to me); Yoonshin Kim for being my close friend (and a great “senior”); Sookhee Chae, Shijong Ryu and Chulwoo Park for their kind mentoring. And finally Prof.
Chungmin Lee for the very first linguistics class I took and for guiding me into the field. He taught me during my SNU linguistics years, and he encouraged me to pursue this degree in the U. Also many special thanks to Gene Buckley and Amy Forsyth for their wonderful help regarding administrative matters; as I fumbled through the maze of graduation, their knowl- edge and attention on intricate procedural details saved me more than once from crucial mistakes. I cannot forget Mrs.
Carole Lingle, whose warm presence filled the department office in earlier years of my graduate school. Staff at IRCS also has been the quiet yet essential organizing force behind that great institution, to which I owe much of my profes- sional development. Finally, my deepest gratitude goes to my parents and my sister, without whose constant support and encouragement none of my academic goals would have been realized. Their faith in me and my love for them kept me going at times of difficulty and anguish.
iv ABSTRACT KOREAN ZERO PRONOUNS: ANALYSIS AND RESOLUTION Na-Rae Han Supervisors: Ellen F. Prince and Martha Palmer Zero pronouns, or dropped arguments, are a remarkably frequent phenomenon in Korean. This single syntactic form is made up of diverse subcategories, each of which is character- ized by distinct semantic and pragmatic properties. More widely acknowledged types are those that depend on other linguistic expressions for their reference: such text-dependent types include anaphoric and discourse-deictic zero pronouns.
Other text-independent types are deictic zero pronouns, generic and specific indefinite zero pronouns and situational zero pronouns, although it is possible for some of these text-independent types to enter coreferential relations with other nominal expressions in their surroundings. Previous re- search focusing on anaphoric zero pronouns, most notably that based on Centering Theory, claims that information-theoretic notions such as saliency govern their felicitous use and interpretation. While the general insight holds true, various efforts to encapsulate it by way of precise formulation of Cf-ranking or other hierarchies fall short, largely due to the fact that the notion is encoded by heterogeneous linguistic factors whose relations cannot be expressed single-dimensionally. From a language processing point of view, the diverse nature of Korean zero pronouns presents the unique challenge of blending the tasks of cat- egorization and identification of their antecedents.
In this dissertation, using Maximum Entropy as the machine learning method of choice, various statistical models for Korean zero pronoun resolution have been successfully trained and tested on two Korean Treebank corpora. These Models serve as a valuable opportunity for empirically testing various the- oretical claims and observations made on Korean zero pronoun anaphora. Features used in constructing the models and making predictions on zero pronoun reference encode lin- V guistic properties surrounding zero pronouns and their potential antecedents. The features found to have a particularly strong contribution are indeed those that encode the linguistic aspects that are commonly cited in the linguistic literature as playing a crucial role in Ko- rean Zero pronoun usage, such as topic-hood, subject-hood and the nullness of form.
While the relative importance of such features does not directly translate to linguistic hierarchies, it nevertheless provides support to some of the specific criteria used in them. vi Contents Acknowledgements iii Abstract M Contents vii List of Tables xi Introduction 1 I Analysis 4 1 Previous Work on Zero Pronouns 5 1.1 Previous Sentence-Level Work on Zero Pronouns .1 proin Government and Binding Theory.2 Huang’s (1983, 1984, 1989) Work on Chinese, Japanese and Ko- TEAN PYO a. Optimality Theory Approaches to Zero Pronouns .2 Centering Theory: A Discourse-Oriented Approach to Pronouns .1 The Centering Theory: An Overview .2 Centering Theory Across Languages. The Zero Pronoun and Centering.
30 2 Analysis of Korean Zero Pronouns 35 2.1 Defining the Object of the Study .1 Why Zero “Pronouns” .2 Overt Pronounsin Korean. eee ee ee 38 2.3 The Problem of Identification: Where to Find the Invisible .4 Korean Zero Pronouns by Reference Types.1 General Situational Zero Pronouns.43 Indefinite Personal Zero Pronouns.1 Specific Indefinite Zero Pronouns.2 +human Semantic Restriction on Generic Zero Pronouns 60 2. Coreference in Generic Zero Pronouns .4 Discourse-Anaphoric Zero Pronouns.5 Semantic Interpretation of Anaphoric Relations .1 Discourse(Textual)-Deictic Zero Pronouns .6 Deictic and/or Anaphoric: the Fuzzy Distincion. 76 3 The Centering Theory and Korean Zero Anaphora 80 3.1 Criteria for Cf Ranking: What EncodesSalence?.2 Establishing Cf Ranking for Korean.
Topic-Marked NPs vs.4 The Centering Theory and Zero Pronoun Resolution. 115 viii II Resolution 118 Overview 119 1 Previous Work 121 1.1 Pronoun Resolution: An Overview. 0000 ee eee nae 121 1.2 The Traditional Approach .13 The Statistical Approach.4 The Knowledge-Poor Approach .5 Resolution of Zero Pronouns: The Case of Spanish .2 Centering Theory and Pronoun Resolulon. Brennan, Friedman and Pollard(1987).2 Strube’s (1998)“S-lst”Approach.3 Left-Right Centering by letreault(1999).4 Resolution of Zero Pronouns Using Centering: The Case of Thai.
Optimality Approaches to Anaphora Resolulon.2 Hong (2002) and Kim (2003): OT-Based Korean Anaphora Reso- lution ©. nu kg và ky 141 2 The Data: The Penn Korean Treebank Corpora 145 2. HQ va ko 145 2. Q HQ ung vo 151 2.1 Zero Pronouns with a Intra-sentential Antecedent.2 Determining the Categories.
157 ix 3 A Rule-Based Approach: Variations of the Hobbs Algorithm 161 3.1 The Hobbs Algorithm.2 Variations of Hobbs on Korean Zero Pronouns 164 3.3 Significance of Syntactic Environments 168 344 Summary. 170 4 A Maximum Entropy Reference Resolution System 171 41 TheDesign .1 Classification and Resolution.2 Two-Phased vs. Single-Phased System 175 4. Maximum Entropy asa Ranking Method .4 Selection of Features.
183 42 Single-Phased System.1 Performance by Type. 196 43 Two-Phased System.4 A Resolution System for Anaphoric Zero Pronouns 204 4.1 A Maximum-Entropy Model 205 4.2 Feature Opt-InModels .5 Performance Scores: A Round-Up 219 Conclusions 222 Bibliography 227 List of Tables 1.1 Dropped topic subject in Italian (cantare(x), x=lui, x=topic) .2 Overt non-topic subject in Italian (cantare(x),x=lui) .3 Overt topic subject in English (sing(x), x=he, x=topic) .4 Overt non-topic subject in English (sing(x),x=he) .5 Overt topic subject in Yiddish (sing(x), x=he, x=topic) .6 Overt topic subject in Yiddish (ranedQ).7 Thai input with overt subject ©.8 Thai input with Prosubject. LH HH KV 21 1.9 Thai input with embedded Pro subJect.10 Centering transition states.1 Pronominal system of Korean, 1st and 2ndperson.2 Pronominal system of Korean, 3rdperson.3 Classification of Japanese zero anaphor by Kameyama (1985) .4 Classification of Korean zero pronouns. 46 11 Pronoun resolution algorithms for New York Times .2 Pronoun resolution algorithms for fictional texts.3 COHERE and ALIGN produce preference ranking of 4 centering transition TYPES / .1 Zero pronoun frequencies in KTB landKTB2.2 pro and PRO frequencies in the Penn Chinese Treebank5.3 Zero pronoun frequencies by grammaticalroles.4 Zero pronoun frequencies bytype .5 Overt pronouns inKTB 1, lstand2nd person .6 Overt pronouns in KTB 1, 3rd person and other .7 Overt pronouns in KTB 2, lstand 2ndperson.8 Overt pronouns in KTB 2, 3rd personandother.1 Naive Hobbs algorithm on Korean zero pronouns .3 Hobbs algorithm on Korean zero pronouns, adverbial NPs not considered .4 Hobbs algorithm on Korean zero pronouns, argument antecedents only .5 Hobbs algorithm on Korean zero pronouns, performance by clausal groups .1 Binary classification for zero pronoun and its potential antecedent NP in 06:2182 4.2 Binary classification of coreference for zero pronounin06:2 .3 Binary classification of coreference for zero pronounin06:2.4 Feature vector of coreference events for two pro subjects, partially repre- sented 2.5 Numbers of targets/events generated per7Ør2.6 Numbers of coreferential targets/events generated perpro.7 Training and testing set sizes forthe two corpora.
2nu ng Q g kg V v ki ki k va 194 4.9 Performance of models as a binary classifer.10 Confusion matrix for binary classifiers, KTBI.11 Confusion matrix for binary classifiers, KTB2.12 Performance of coreference resolution models.13 Performance of coreference resolution models, averaging on 10 cross-fold validation 2.14 Accuracy by zero pronoun type,KTBI,.15 Accuracy by zero pronoun type,KTB2.16 Prediction pattern for anaphoric (a) zero pronouns, KTB2 .17 Prediction pattern for deictic-speaker (1) zero pronouns, KTB2 .18 Prediction pattern for generic (g) zero pronouns, KTB2 .19 Confusion matrix for category classification model (Phase 1), KTB 1.20 Combined performance of Phase 1 and Phase2, KTB1.21 Comparison of two approaches, KTB 1 .22 Confusion matrix for category classification model (Phase 1), KTB2.23 Combined performance of Phase 1 and Phase2, KTB2.24 Comparison of two approaches, KTB2 .25 Numbers of coreferential NPs per NP-anaphorlcøo.26 Performance of coreference resolution models.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Từ khóa và chủ đề nghiên cứu
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ phân tích hiện tượng đại từ không trong tiếng Hàn. Nghiên cứu cấu trúc ngữ pháp, cơ chế xử lý và phương pháp nhận dạng đại từ bị lược bỏ.
Luận án "Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại university of pennsylvania. Năm bảo vệ: 2006.
Luận án "Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn" thuộc chuyên ngành Linguistics. Danh mục: Ngôn Ngữ Học Đối Chiếu.
Luận án "Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn" có bao nhiêu trang?
Luận án "Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn" có 258 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Phân tích và giải quyết đại từ không trong tiếng Hàn" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.