發(fā)布時(shí)間：2020-06-05 06:40

【摘要】：思想文化的大發(fā)展,促使文學(xué)工作者創(chuàng)作出大量的文學(xué)作品,這對(duì)自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用提出了新的挑戰(zhàn)。本文收集了大量的英文小說文本,構(gòu)建了小說文本語料庫(kù),使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行小說人物的表示學(xué)習(xí),并將學(xué)習(xí)出的人物向量用于人物聚類和分類的研究。本文將自然語言處理技術(shù)應(yīng)用于文學(xué)領(lǐng)域,對(duì)自然語言處理和文學(xué)研究都有一定的促進(jìn)作用。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)小說語料庫(kù)的構(gòu)建。從古騰堡計(jì)劃收集英文小說兩萬余部,進(jìn)行了分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、句法分析、人名聚類、指代消解等預(yù)處理,從中抽取每一個(gè)人物的句法依存特征,共計(jì)抽出人物四十萬余個(gè),對(duì)其特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。(2)基于依存特征的人物分布表示及分析。借鑒詞向量的學(xué)習(xí)方法,采用Skip-gram模型同時(shí)訓(xùn)練出人物向量和依存特征詞向量�；�于學(xué)習(xí)出的人物向量進(jìn)行了人物相似度計(jì)算的實(shí)驗(yàn),在測(cè)試集的四個(gè)類別的假設(shè)中有三個(gè)類別優(yōu)于基于主題模型的方法。進(jìn)一步對(duì)特定人物的相似人物進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)同一個(gè)作者不同作品中塑造的人物具有相似性。(3)人物表示的應(yīng)用�；�于訓(xùn)練出的人物向量,分別進(jìn)行了人物聚類和分類的研究。人物聚類采用k-means算法,假設(shè)同一個(gè)作者塑造的人物歸一個(gè)類,聚類的純度達(dá)到0.724。對(duì)人物分別按性格和性別進(jìn)行自動(dòng)分類,首先構(gòu)造了小說人物的性格、性別數(shù)據(jù)集,分類算法采用多層感知機(jī)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于人物向量的結(jié)果優(yōu)于詞向量平均池化的方法。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：I106.4;TP183;TP391.1

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