自然语言生成中的句子结构优化处理_李锦乾
如何利用自然语言处理进行文本纠错
如何利用自然语言处理进行文本纠错自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及人类语言和计算机之间交互的学科。
在当今信息爆炸的时代，大量的文本信息被产生和传播，但是其中很多文本存在着错误。
因此，如何利用自然语言处理技术进行文本纠错成为了一个重要的课题。
一、文本纠错的重要性文本纠错是指对文本中存在的错误进行修正和改正的过程。
随着人们对文本信息的依赖程度越来越高，错误的文本会给人们带来很多不便和困扰。
比如，在学术论文、商务邮件等正式场合中，错误的拼写、语法和语义会降低文本的可读性和可信度，甚至会导致误解和误导。
因此，利用自然语言处理技术进行文本纠错具有重要的实际意义。
二、常见的文本错误类型在进行文本纠错之前，我们需要了解一些常见的文本错误类型。
首先是拼写错误，即单词的拼写不正确。
其次是语法错误，即句子的语法结构不符合语法规则。
第三是语义错误，即句子的意思不符合实际情况。
最后是标点符号错误，即标点符号的使用不当。
这些错误类型是文本纠错的主要对象。
三、基于规则的文本纠错方法基于规则的文本纠错方法是最早被提出的一种文本纠错方法。
它通过定义一系列的规则来判断文本中的错误，并进行相应的修正。
比如，可以定义一些拼写规则来纠正拼写错误，可以定义一些语法规则来纠正语法错误。
这种方法的优点是简单直观，但是需要人工定义大量的规则，并且对于复杂的错误难以处理。
四、基于统计的文本纠错方法基于统计的文本纠错方法是一种基于大规模语料库的方法。
它通过统计词语和句子的频率来判断文本中的错误，并进行相应的修正。
比如，可以通过统计某个词语在语料库中出现的频率来判断该词语是否拼写错误。
这种方法的优点是可以处理复杂的错误，并且可以自动学习纠错规则，但是需要大量的语料库和计算资源。
五、基于深度学习的文本纠错方法基于深度学习的文本纠错方法是近年来兴起的一种方法。
它通过构建神经网络模型来判断文本中的错误，并进行相应的修正。
自然语言的词序和短语结构理论
自然语言的词序和短语结构理论在自然语言中，词序和短语结构主要涉及词类、词性、短语重复、语序等方面的知识。
词类是指语言中词汇的分类，如名词、动词、形容词等；词性则是指词语在句子中所扮演的角色，如主语、谓语、宾语等。
短语重复是指在句子中相同或相似词语的多次出现，而语序则是指词语在句子中的排列顺序。
不同语言中词序和短语结构的应用有所不同。
以下我们以英语、汉语和日语为例，进行分析。
在英语中，词序通常是主语+谓语+宾语的顺序，而在日语中，词序则通常是主语+宾语+谓语的顺序。
英语中通常使用大量的短语结构，如介词短语、动词短语等，而日语中则使用相对较少的短语结构。
针对自然语言词序和短语结构的优化建议，我们可以从以下几个方面入手：可以多使用词缀来丰富语言的表现形式，提高表达能力和准确性；调整语序，使语言表达更加符合逻辑和人类习惯；减少冗余词的使用，使语言更加精炼和简洁。
自然语言的词序和短语结构理论是语言学研究的重要内容之一。
了解和掌握自然语言中词序和短语结构的原理和规律，有助于我们更好地理解和运用语言，为自然语言处理和领域的研究和发展提供有力的支本文旨在全面深入地探讨金融市场微观结构理论，概述其基本概念、研究现状、争论焦点以及研究成果和不足。
金融市场微观结构理论是研究金融市场参与者行为、信息传播、风险控制等要素的重要理论，对于深入理解金融市场的运行机制具有重要意义。
金融市场微观结构理论主要研究金融市场的参与者、信息、风险等要素及其相互作用。
该理论起源于20世纪中叶，当时金融市场的规模逐渐扩大，参与者日益复杂，市场波动性增大。
在此背景下，金融市场微观结构理论应运而生，旨在解释金融市场的运行规律，为参与者提供决策依据。
市场参与者行为：金融市场微观结构理论在研究市场参与者行为方面取得了显著成果。
研究者通过实证分析发现，市场参与者的行为受到多种因素的影响，如个人风险偏好、投资经验、信息成本等。
然而，关于市场参与者行为的研究仍存在争议，如是否存在理性投资者和羊群效应等问题。
文章编辑如何优化语言表达方式
文章编辑如何优化语言表达方式在内容创作和文章编辑的过程中，语言表达方式的优化是至关重要的。
通过合理选择词汇、句型和段落结构，可以使文章更加生动、流畅和易读。
本文将介绍几种优化语言表达方式的方法，帮助你提高文章编辑的效果。
一、选择恰当的词汇词汇是语言表达的基本单位，不同的词汇选择会带来不同的语言效果。
在编辑文章时，我们应该尽量使用准确、具体和生动的词汇，以便更清晰地传达信息。
1. 使用具体的名词和动词：通常，具体的名词和动词可以让读者更直观地理解作者的意思。
比如，使用"跑"代替"移动"，使用"豺狼"代替"动物"，可以使句子更加生动。
2. 避免使用含糊不清的词汇：一些词汇有多种解释，容易引起歧义。
在编辑文章时，应尽量避免使用这些词汇，或者通过上下文来明确词汇的意思。
例如，"他去了银行"可以改为"他去了中国银行"，以明确指代的是哪家银行。
3. 使用形象化的词汇：形象化的词汇可以帮助读者更好地理解和记忆文章内容。
比如，使用"如雨后春笋般增长"来描述一个事物的迅速增加，可以让读者更加印象深刻。
二、灵活运用句型和修辞手法句型和修辞手法是语言表达的重要工具，可以帮助文章更加生动有趣，增加阅读的吸引力。
1. 使用多变的句型：过多的简单句会使文章显得单调乏味，所以在编辑文章时，应尽量使用多种句型，如并列句、复合句、倒装句等，以增加句子的多样性。
2. 运用修辞手法：修辞手法可以使文章更具说服力和感染力。
比如使用比喻、拟人等手法来增强表达的效果。
三、合理构建段落结构合理的段落结构是文章编辑的关键，可以帮助读者更好地理解文章的逻辑结构和内容思路。
1. 确定主题句：段落的主题句是段落的核心思想，应明确、简明地表达段落的主题和论点。
2. 完善论证过程：在段落中，通过举例、比较、对比等方式进行论证，使文章逻辑严密，思路清晰。
创作中的语言优化技巧
创作中的语言优化技巧在创作过程中，语言的运用是至关重要的。
恰当地选择词汇，合理布局句子结构，以及运用各种修辞手法，都能够优化文章的质量，增强其表达力和吸引力。
本文将介绍一些创作中的语言优化技巧。
一、词语的选择和使用1. 多样化词汇：避免重复使用相同的词汇，可以运用同义词或近义词，丰富文章表达，增加读者的阅读乐趣。
2. 具体形象的词语：通过使用形象生动的描写，可以使读者更直观地感受到文章所表达的内容。
如用“绚丽”代替“美丽”，用“潺潺”代替“流水声”，使文章更加生动。
3. 抽象概念的具象化：对于一些抽象概念，可以通过具体的例子或比喻来解释，使其更容易理解和接受。
比如，“友情如同春天的暖风，给人以无尽的慰藉和支持”。
二、句子结构的优化1. 句长的变化：通过变化句子的长度，可以增加文章的节奏感和变化感。
使用短句可以凝练表达，强调重点；使用长句可以展示复杂的思想，增加句子的层次感。
2. 并列句的使用：使用多个并列句可以使写作更加连贯，有节奏感。
同时，通过适当使用连接词如“而且”，“或者”，可以使句子之间的关联更加紧密，提升文章的逻辑性。
3. 句式的多样性：多变的句式可以使文章读起来更加生动有趣。
除了简单的主谓宾结构外，还可以尝试使用倒装句、省略句、疑问句等其他句式。
三、修辞手法的应用1. 比喻与拟人：通过运用比喻和拟人手法，可以将一个抽象的概念转化为具体的形象，使得读者能够更好地理解和感受。
比如“时间如流水般从指间溜走”。
2. 夸张与对比：夸张和对比可以使文章更具表现力，吸引读者的注意。
适当夸大某种事物的特点，或对比不同事物的差异，都可以起到突出重点、引人注目的效果。
3. 排比与倒装：排比和倒装是常见的修辞手法，可以增加句子的鲜明感和冲击力。
通过让句子结构相似，或改变句子中词语的顺序，达到强调和加强表达的目的。
总结：语言优化技巧在创作中起着至关重要的作用。
通过合理选择词汇，优化句子结构，运用多样的修辞手法，我们可以使文章更具有表现力，更能引起读者的共鸣。
自然语言处理中的树结构分析技术
自然语言处理中的树结构分析技术自然语言处理（NLP）是一项重要的研究领域，在人工智能和机器学习领域有重要的应用。
NLP处理的对象是自然语言（例如英语、中文等），旨在让计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。
NLP中的树结构分析技术是一项重要的技术，能够从自然语言文本中提取出语义信息和句法结构。
树结构分析技术是NLP领域中的一项重要技术之一，其主要目的是将文本转换为树状结构，以便于计算机进行文本分析和理解。
在树状结构中，每个节点都代表了一个词或短语，同时还包含了该词或短语在文本中的位置和语法信息。
通过树结构分析技术，可以把一段文本结构化，形成了图解释技术的基础，能够帮助计算机实现语言的理解和生成。
下面将深入探讨树结构分析技术在自然语言处理中的应用。
1. 句法分析句法分析是树结构分析技术中最常见的应用之一。
句法分析能够分析句子中的成分结构和语法规则，从而构建出一个完整的语法树结构。
这些语法树结构可以用于帮助计算机理解句子意义，从而进行下一步的自然语言处理。
自然语言中每个词都是由一个或多个单词组成的，如“动词+名词”、“形容词+名词”等。
通过句法分析，可以将句子中的每个单词分析出来，并确定其在语法上的关系。
比如，一句话“小明喜欢看电影”，树状结构如下：```S├── NP│ └── 小明├── VP│ ├── V│ │ └── 喜欢│ └── NP│ └── 看电影```通过句法分析，计算机可以分析出“小明”是名词短语，是主语；“喜欢”是动词短语，是行为动作；“看电影”是名词短语，是宾语。
这可以为计算机后续的自然语言处理提供重要的信息。
2. 情感分析情感分析是树结构分析技术在NLP领域中的另一个重要应用。
情感分析旨在分析自然语言文本中的情绪和情感信息。
通过树状结构分析技术，可以将文本分解成一个一个的组成部分，从而分析句子中每个词的情感及其对文本整体情感的贡献。
情感分析在社交媒体、在线评论和产品评论等领域中得到广泛的应用。
如何使用自然语言处理技术进行文本纠错与修复
如何使用自然语言处理技术进行文本纠错与修复自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是一项涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解析和生成人类语言。
在日常生活中，我们经常会遇到各种各样的文本错误，比如拼写错误、语法错误、合理性错误等。
借助自然语言处理技术，我们可以通过文本纠错和修复来使文本更加准确和流畅。
一、文本纠错技术文本纠错技术主要用于检测和修复文本中的拼写错误。
它利用自然语言处理算法和大规模语料库进行拼写纠错，不仅能够校正单词的拼写错误，还能根据上下文语境进行更加智能的纠错。
以下是几种常见的文本纠错技术：1. 拼写纠错：拼写纠错是指根据已有的词典和语言模型，自动检测和修复书写错误的单词。
它可以利用编辑距离算法比较输入词与词典中的单词，找到最接近的单词作为纠错结果。
2. 上下文纠错：上下文纠错通过结合句法和语义信息，对文本进行上下文分析，从而检测和修复语法错误、合理性错误等。
它可以在修复拼写错误的同时，进一步提升纠错的准确性和智能性。
3. 纠错模型：利用机器学习和深度学习技术，可以构建纠错模型来自动学习和纠正文本中的错误。
这些模型能够通过大规模的训练数据来提高纠错的准确性和泛化能力。
二、文本修复技术文本修复技术主要用于修复由于拼写错误、语法错误或其他错误所引起的文本不连贯和不通顺的问题。
修复文本可以提升表达的准确性、逻辑性和可读性，以下是几种常见的文本修复技术：1. 语法修复：语法修复技术通过分析句子的句法结构，找出潜在的语法错误并进行修复。
它可以使用句法树、依存关系等技术来检测和修复句子中的语法错误。
2. 逻辑修复：逻辑修复技术主要用于修复文本中的合理性错误。
它可以通过逻辑推理、知识图谱等技术来检测和修复文本中的信息矛盾或不合理的问题。
3. 上下文修复：上下文修复技术通过分析文本的上下文语境，推测缺失或错误的信息，并进行修复。
自然语言处理中基于模板的汉语语句改写的方法
自然语言处理中基于模板的汉语语句改写的方法
张宁
【期刊名称】《职业技术》
【年(卷),期】2012(000)007
【摘要】自然语言信息处理研究的核心问题是语言的自动理解和自动生成。
随着自然语言处理各项底层技术如分词、词性标注、句法分析等不断的发展和逐渐成熟,为更深层的技术研究奠定了坚实的基础。
目前,自然语言处理中的高级技术——语句改写受到众多研究人员的广泛关注,并将语句改写的一些成果应用到信息抽取、搜索引擎、机器翻译等多个领域。
【总页数】1页(P121-121)
【作者】张宁
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】G633.34
【相关文献】
1.自然语言处理中基于模板的汉语语句改写的方法 [J], 张宁
2.基于模板的对几种特殊结构句子的语句改写 [J], 刘圆圆;王忠建
3.基于指代消解的汉语句群自动划分方法 [J], 王荣波;孙小雪;黄孝喜;刘和平
4.基于模板的汉语复句改写方法研究 [J], 林燕芬;郜炎峰;王忠建
5.论现代汉语中的连谓语句和状中语句的区分方法 [J], 向然
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使用自然语言处理进行文本纠错的技巧
使用自然语言处理进行文本纠错的技巧在现代社会，文字交流已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，由于各种原因，我们在书写过程中难免会出现拼写错误、语法错误等问题。
为了解决这些问题，自然语言处理技术应运而生。
本文将介绍一些使用自然语言处理进行文本纠错的技巧。
首先，自然语言处理技术中最常用的方法之一是基于统计的方法。
通过收集大量的语料库数据，我们可以建立一个统计模型，用于判断一个句子是否正确。
这种方法的优点是简单易用，但是需要大量的数据支持。
例如，如果我们想要纠正一个句子中的拼写错误，可以通过比较输入句子与语料库中的句子的相似度来进行判断，并给出纠错建议。
其次，基于规则的方法也是一种常见的文本纠错技巧。
这种方法通过事先定义一系列的规则来检测和纠正文本中的错误。
例如，我们可以建立一个拼写错误检测的规则，通过比较输入句子中的单词与词典中的单词来判断是否存在拼写错误，并给出纠错建议。
这种方法的优点是可以精确地纠正错误，但是需要事先定义大量的规则，工作量较大。
除了基于统计和规则的方法，机器学习方法也被广泛应用于文本纠错中。
机器学习方法通过训练一个模型来判断一个句子是否正确，并给出纠错建议。
这种方法的优点是可以根据不同的数据集进行训练，适应性较强。
例如，我们可以使用神经网络模型来进行文本纠错，通过训练模型来学习文本的语义和语法规则，并给出纠错建议。
然而，机器学习方法也面临着数据集的依赖性和模型训练的复杂性等问题。
此外，深度学习方法也被广泛应用于文本纠错中。
深度学习方法通过训练一个深度神经网络模型来判断一个句子是否正确，并给出纠错建议。
这种方法的优点是可以自动学习文本的特征，并具有较强的泛化能力。
例如，我们可以使用循环神经网络模型来进行文本纠错，通过训练模型来学习文本的上下文信息，并给出纠错建议。
然而，深度学习方法也面临着模型训练的复杂性和计算资源的需求等问题。
除了以上介绍的几种方法外，还有一些其他的技巧可以用于文本纠错。
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4 W IN.CO M 的执行(1)W IN.CO M 首先加载V M M 32.V X D 。
V M M 32.V XD 是W indow s 95操作系统的核心,它的作用与W IN 386.EX E 在W IN 3.X 增强模式下的作用相当。
在V M M 32.VX D 的前面是虚拟机器管理器V M M ,后面是多个虚拟设备驱动程序的集合。
V M M 是W in-do w s 95最为重要的操作系统组件,它包含了实现系统基本功能的程序,如中断处理、虚拟内存操作、进程间的通讯等等。
(2)W 对系统设备进行初始化。
W 对V M M 32.V X D 中的虚拟设备驱动程序进行初始化,同时也加载系统注册文件(Registry )和SY ST EM.IN I 中的虚拟设备驱动程序V XD ,并对所有相应设备进行初始化。
(3)由Windo w s 95SHEL L 载入K ERN EL 内核,初始化内核,载入GDL.EX E 、GD I 32.DD L 、U SER.EX E 、U SER 32.DDL 等执行程序和动态链接库,加载字体驱动程序。
完成系统的最后初始化。
参考文献1Andrew Sch ulman ,Wind ow s 95开发指南,电子工业出版社,1995.1。
2段爱民、史林、张岩,Windows 95技术应用,清华大学出版社,1995.10。
附:W INDOW S 95系统启动过程流程图: 本课题得行到国家自然科学基金(项目编号:69673008)、上海市科委科技发展基金(项目编号:96297002)及德国大众基金资助。
收稿日期:1997年11月6日自然语言生成中的句子结构优化处理李锦乾 张冬茉 姚天方(上海交通大学计算机系 上海 200030)摘要 本文介绍多语种文本生成系统中的句子结构优化处理,采用基于语义的规则驱动方法来消除句子之间的信息冗余,从而使生成的文本更加自然流畅,可读性强。
这种方法独立于具体语言,不受语种限制,具有极好的移植和扩展能力,在自然语言生成系统中具有广泛的研究价值。
句子优化的主要类型、算法的构造以及规则的定义方法均在文中作了详细的说明。
关键词:自然语言生成 句子优化 语义驱动规则 文本结构树1 概述自然语言生成是当前计算语言学中相当活跃的一个领域,有着极其重要的应用价值。
一般的生成系统可从结构上分为三大模块:宏观规划,微观规划和表层生成。
其中,宏观规划决定文本的篇章结构及其内容安排,并采用恰当的树形结构来表示;表层生成把树形结构的计算机内部文本进行线性化输出,产生语法正确的文本。
介于它们之间的微观规划是联系二者的桥梁,对于文本的风格、句子的形成起到关键作用。
微观规划主要包括两方面的工作:一是语言资源映射,根据一定的规则添加语义、语法信息,满足表层生成的需要;二是句子结构优化,通过进一步调整输入树的结构,使每一句话的内容合理,结构清晰。
由于宏观规划是从知识库中获得需要表达的信息,而一般的知识库在构造时为保持信息的完全而高度冗余,这导致宏观规划的输出呈现较多的冗余,有必要进行进一步的调整以使生成的文本具有更好的可读性。
本文着重介绍多语种文本生成中句子结构优化方法,该方法独立于具体的语言,可以同时对多种目标语言进行处理,目前应用于上海交通大学计算机系(SJT U )和德国人工智能研究中心(D FK I)合作开发的多语种天气预报自动生成系统(M LW F A )中,该系统可以同时生成汉语和英语的天气预报文本[Huang et al,1997]。
句子结构优化是自然语言生成中极为重要的一个问题,国际上已经进行了很多有价值的探讨。
[Dalianis &H ov y 1993]很好地总结了前期的工作并提出了电话服务领域的八条优化规则。
[Dalianis 1996]是目前最为深入的研究,定义了优化的概念(称为Ag g rega tio n),并就不同的优化类型(句法、词法和引用)分别进行了分析。
然而,目前可以见到的大部分工作均只是着眼于英语文本的生成,难以应用到汉语生成中,适用于多语种生成的方法则更是凤毛麟角。
2句子优化的基本类型为了确定句子优化的主要任务,我们分析了近千篇不同类型和季节的天气预报文本。
事实说明,句子优化在人工作者的文章中极为普遍:汉语文章中三分之二的句子存在某种类型的优化,而此比例在英文文章中还要更高些。
我们发现,句子优化的对象以两相邻句子为宜,这种操作根据两个句子的谓词是否相同具有不同的对策。
谓词相同时主要有以下几种类型:●缩合:如果两个句子主语一致,可以合并为一个句子。
若句中另有其它成分也相同,应该进行必要的省略。
例如:1)It w ill be rainy this after no o n at the do w ntow n sectio n .2)It w ill be sunny to mor ro w at the do w ntow n sectio n .可缩为:3)It will be r ainy this af ternoo n a t th e dow ntow n section and sunny to mor ro w 。
●合并:两个相邻的句子如果仅有一个成分不同而其它部分完全相同,可以将其合并为具有复合成分的一个句子。
例如:4)上海中心气象台发布未来24小时上海市天气预报。
5)上海中心气象台发布未来24小时长江口区天气预报。
合并后:6)上海中心气象台发布未来24小时上海市和长江口区天气预报。
●插入语:为了达到强调、修正语义,修饰文本的目的,或者为了消除歧义,可以根据需要在句子中插入一些短语。
常见的插入语有:as w ell as (以及),both /all(都),respectiv ely (分别)。
例如:7)小明买了一本书。
小刚买了一本书。
可优化为:8)小明和小刚分别买了一本书。
如果没有“分别”这个词,句子就成为“小明和小刚买了一本书”意义就不一样了。
再举一个例子:9)本市今天最高温度和最低温度分别为22℃和9℃。
倘若不这样,则只能写成:10)本市今天的最高温度是22℃,最低温度是9℃。
显然逊色多了。
●领域限制:在天气预报文本经常会出现一些习惯用语或固定措辞,这在优化时也必须考虑进去。
比如说,存在两句话都描述同一时间和地点的天气情况,则应用“转”字将其合为一体:11)今天下午晴转多云。
12)It will be sunny to cloudy skies this a fter-noo n.两个句子谓词不同时,它们不能合并,但依然可以通过改写词汇的方式达到优化的目的。
这主要有两类情况:●省略:若两个句子的时间或地点状语相同,应把省略第二个状语以避免重复。
例如:13)T here will be light sho w er tonig ht in Shang-hai .T he wind will reach for ce 4to night in Sha ng hai .应改为:14)Ther e w ill be ligh t sho wer to nig ht in Sha ng hai.T he wind will reach for ce 4.●指代:两个句子的施事或受事相同时,可把第二个句子的相应成分换用一定的代词,这样有利于突出句子的辖域。
例如:15)张三是学生。
张三喜欢打球。
可优化为:16)张三是学生。
他喜欢打球。
此外还有其它一些优化类型,这里就不一一细举了。
总而言之,句子优化是一项极为复杂的工作,要仔细区分句意的细微差别,细化优化任务,这样才能达到最佳效果。
3M LW F A 中的句子规划器3.1文本结构的计算机内部表示在M LW FA 系统中,一篇文章在计算机内部使用树形结构来表示。
M LW F A 中的句子规划器的输入是schema 树[M c Keow n 1985],输出是经过处理后得到的词汇依赖树,可以作为基于T AG 理论[Joshi 1985]的表层生成器的输入。
它们都是某种类型的文本结构树(Tex t Structure T r ee )我们定义树中的结点分为五种基本类型:Ro ot 、Schema 、Pr edicate 、Arg u-m ent 以及M odifie r [王纤1997]。
其中,Roo t 是树的根结点,表示一篇文章。
每个Roo t 下面有若干个Schema 子结点,一个Schema 表示一个段落或句群。
Schema 下面的子结点可以继续是Schema ,也可以是Predi-ca te。
一棵以Predicate 为根的子树表示一个句子,它是文章的基本单位。
句子中的每一个基本语义成分均是Pr edica te 的一个子结点,用Ar gument 来表示;若A r-g ument 中含有修饰成分,则用子结点M o difier 标识。
A rg ume nt 或M odifie r 是树的叶子结点。
树中的每一个结点中都含有若干个槽,用来标识各种信息供生成使用。
3.2句子规划器的结构图1M LW FA 中句子规划器的结构及句子内容优化所地位M LW F A 中句子规划器的结构如图1所示。
我们将句子规划分为两个部分:句子优化和语言资源映射。
其中语言资源映射将确定每个以谓词为中心的句子中的所有实词在句子中的位置、形态等语法信息并添加适当的虚词以使句意连贯通顺。
我们为每个谓词定义若干个句子结构类(Sentence St ructure Cla sses),每个类对应一种可能的谓词结构,语言资源映射的过程就是句子结构类的匹配过程。
由于具有相同语义的句子在不同语言中具有不同的结构,我们为汉语和英语分别定义句子结构类,采用不同的模块分别实现其语言资源映射。
句子优化的处理机制则有所不同。
由于该工作的要求只是对每一谓词所表达的内容进行调整以消除冗余,完全可以依据语义信息进行处理,可以认为,此操作与具体语言无关,对不同语种可以采用同一操作。
通过仔细分析语言现象与领域要求,我们总结了若干优化规则,组成规则库,每一规则按照一定的判断条件对树进行某种操作,从而实现对输入树结构的调整。
这种判断条件主要是schema 树中每一谓词所带参数的语义特征及其语义角色。
句子优化的过程就是根据参数语义不断匹配规则从而调整树结构的过程。
一般来说,句子优化和语言资源映射是两个互为独立的模块,二者的操作顺序或前或后,对最终文本的生成质量各有一定影响,优劣难有定论,这已为我们以往的经验所证实。
若将语言资源映射置于句子优化之前,则可以得到更完全的句法信息,可以根据不同语种的特点来分别进行优化,这样做优化效果更佳,但会使系统结构变得复杂,更会破坏某些结点上已确定的语言资源信息;先进行句子优化则会在树中产生复合结点,这使树结构复杂化,增加了句子结构类定义的难度。