多种特征模板的依存句法分析算法的任务书.docx

多种特征模板的依存句法分析算法的任务书
任务书：多种特征模板的依存句法分析算法
一、任务介绍
依存句法分析是自然语言处理中的重要任务，它的目的是分析句子中单词之间的依存关系，以便进一步进行语义分析、文本分类、信息提取等任务。当前，依存句法分析已经成为自然语言处理的一个热点领域，同时各大公司和研究机构也在不断地探索新的依存句法分析算法。
本任务的目的在于设计多种特征模板的依存句法分析算法，并通过实现、调试和测试，对各个算法的性能进行评估和比较。
二、任务要求
1.设计不少于三种特征模板的依存句法分析算法，并实现相应的代码。
2.在数据集上进行训练和测试，对各个算法的性能进行评估和比较。
3.对比分析各个算法的优缺点，给出优化建议。
4.撰写实验报告，陈述实验目的、方法、结果和结论，报告不少于1200字。
三、实验流程
1.了解依存句法分析的相关理论和算法。
2.设计特征模板，确定特征向量的维度和权重。
3.实现算法代码，进行训练和测试。
4.评估各个算法的性能，比较其准确率、召回率和F1值。
5.对比分析各个算法的优缺点，提出优化建议。
6.撰写实验报告，陈述实验目的、方法、结果和结论。
四、数据集
本任务使用的数据集为CoNLL2007SharedTask数据集，该数据集包含25000条新闻报道。数据集中的每一条报道都包括了单词的全序列、每个单词的词性标记、依存关系以及命名实体标记。该数据集已经划分为训练集和测试集，其中训练集包含20,000条新闻报道，测试集包含5,000条新闻报道。
五、参考资料
1.Nivre,J.(2008).Algorithmsfordeterministicincrementaldependencyparsing.ComputationalLinguistics,34(4),513-553.
2.Chen,D.,&Manning,C.D.(2014).Afastandaccuratedependencyparserusingneuralnetworks.InProceedingsofthe2014ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing(EMNLP)(pp.740-750).
3.Zhang,Y.,&Clark,S.(2011).Syntacticprocessingusingthegeneralizedperceptronandbeamsearch.InProceedingsofthe49thAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLanguageTechnologies-Volume1(pp.873-882).
4.张俊等.基于条件随机场的中文依存句法分析.现代计算机(专业版),2017(02):41-44.
六、参考步骤
1.首先根据数据集，生成每条新闻报道的依存关系（dependencyrelations）。
2.根据依存关系，生成依存树（dependencytree）。
3.选取特征模板，将依存树转换为依存关系的特征向量（featurevector）。
4.根据特征向量进行训练，训练时采用条件随机场（ConditionalRandomFields，CRF）模型或循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）模型；
5.利用训练好的模型，对测试数据进行依存句法分析；
6.分析比较各个算法的优缺点，给出优化建议。
七、任务分工
本任务需要多人合作完成，需要分工合作完成不同的部分，建议分工如下：
1.队长：组织和协调任务开展，负责实验报告的撰写。
2.特征工程组：负责设计特征模板，生成特征向量。
3.算法实现组：负责实现算法代码，完成训练和测试任务。
4.算法评估组：负责对比分析各个算法的优缺点，给出优化建议。