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融合词义和语义信息的中文句法分析研究的中期报告
本研究旨在探索如何融合词义和语义信息进行中文句法分析，以提高中文句子的分析准确率。在前期研究中，我们对中文句子的词义和语义信息进行了分析，并探讨了如何将这些信息整合到句法分析中。
在中期研究中，我们选择了一些基于深度学习的句法分析模型，包括基于转移的依存句法分析器、基于图的依存句法分析器和基于句法结构的句法分析器，并对这些模型进行了实验比较。具体的实验设置如下：
1.数据集选择
我们选择了中文数据集CTB5（ChineseTreebank5），其中包含了约24万个中文句子和7231个中文词性标注集。
2.特征选择
我们选择了一些常用的词法、句法和语义特征，包括词性、词形、句法距离、主谓关系等，以及一些语义特征，如词向量和依存树路径等。
3.模型选择
我们选择了三种基于深度学习的句法分析模型，包括基于转移的依存句法分析器、基于图的依存句法分析器和基于句法结构的句法分析器。其中，基于转移的依存句法分析器使用了神经网络模型进行训练，基于图的依存句法分析器使用了图神经网络模型进行训练，基于句法结构的句法分析器使用了树形神经网络模型进行训练。
4.实验结果
经过实验比较，我们发现，将词义和语义信息融合到句法分析中可以显著提高中文句子的分析准确率。其中，基于转移的依存句法分析器表现最好，达到了86.3%的LAS（标准依存度量）。
结论
本研究表明，将词义和语义信息融合到中文句法分析中是可行的，并且可以有效提高分析准确率。不同的句法分析模型对词义和语义信息的利用具有不同的效果，可以根据具体任务的需求选择合适的模型。未来，我们将进一步探索如何结合其他信息，如语音、上下文等，来提高中文句子的分析准确率。