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言葉による関係の分類に使用するのに最適なアルゴリズムが何であるかはわかりません。例えば「The yellow sun」のような文章の場合、黄色と太陽の関係があります。これまで検討してきた機械学習手法は、ベインズ統計、ラフ集合、ファジー論理、隠れマルコフ モデル、人工ニューラル ネットワークです。

何か提案はありますか？

ありがとうございました ：）

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依存関係パーサーを探しているようです。このようなパーサーは、文中の任意の単語とその意味または構文の頭との関係を示します。

MSTParserは、 MIRAとして知られるオンラインの最大マージン技術を使用して、単語間の関係を分類します。MaltParserパッケージは同じことを行いますが、SVM を使用して解析の決定を行います。両方のシステムはトレーニング可能であり、同様の分類とアタッチメント パフォーマンスを提供します。こちらの表 1 を参照してください。

于 2010-03-08T21:15:42.563 に答える
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Stanford Parserはまさにあなたが望むことを行います。オンラインデモもあります。これがあなたの例の結果です。

Your sentence
The yellow sun.

Tagging
The/DT yellow/JJ sun/NN ./.

Parse
(ROOT
  (NP (DT The) (JJ yellow) (NN sun) (. .)))

Typed dependencies
det(sun-3, The-1)
amod(sun-3, yellow-2)

Typed dependencies, collapsed
det(sun-3, The-1)
amod(sun-3, yellow-2)

あなたの質問から、型付けされた依存関係に興味があるようです。

于 2010-03-09T23:04:21.057 に答える
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ユーザー dmcer が指摘したように、依存関係パーサーが役立ちます。あなたが読むことができる依存関係の解析に関する文献はたくさんあります。この本とこれらの講義ノートは、従来の方法を紹介するための出発点として適しています。

依存関係解析に似たリンク文法パーサーは、Sleator と Temperley のリンク文法構文を使用して、単語と単語のリンケージを生成します。元の Link Grammar ページと最新のAbiword ページで詳細を確認できます(Abiword は現在実装を維持しています)。

依存関係解析への型にはまらないアプローチについては、化学/物理学における素粒子相互作用に類似した単語と単語の関係をモデル化するこの論文を読むことができます。

于 2010-03-08T21:37:52.407 に答える
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言語処理に最適なアルゴリズムが何であるかは、まだ解決されていないため、誰も知りません。人間の言語を理解できるようになることは、完全な AI を作成することです。

ただし、もちろん、自然言語を処理する試みはあります。これらは、この種のことの良い出発点になる可能性があります。

Xバー理論

句構成規則

Noam Chomsky は自然言語処理について多くの研究を行っているので、彼の研究を調べてみることをお勧めします。

于 2010-03-08T16:45:29.737 に答える