汉语文本的最小递归语义表示研究——以名词性量化短语为例  

Mandarin Text Representation Based on Minimal Recursion Semantics——Illustrate by Quantitative Noun Phrases

作　　者：曾少勤[1] 王惠临[1] 张寅生[1] 

机构地区：[1]中国科学技术信息研究所,北京100038

出　　处：《现代图书情报技术》2012年第10期35-41,共7页New Technology of Library and Information Service

基　　金：中国科学技术信息研究所学科建设课题"自然语言处理"(项目编号:XK2012-6);中国科学技术信息研究所重点工作课题"多语言科技信息语义关联网络构建及其应用"(项目编号:ZD2012-3-3)的研究成果之一

摘　　要：采用最小递归语义学(MRS)框架进行句子的语义表示。依照MRS的特色,以汉语名词性量化短语为例,设计一种合理的汉语MRS语义表示,并展示一种合乎HPSG理论的名词性量化短语句法分析方式。据此进行分析语法构建实验,结果显示,MRS形式框架基本适用于汉语名词性量化短语的语义表示。This paper adopts a new framework named Minimal Recursion Semantics （MRS） to represent sentence mean- ing. Taking Chinese Quantitative Noun Phrases （QNP） as main analysis object according to MRS＇ s characteristics, the pa- per designs a suitable MRS representation for Chinese QNP and shows a reasonable HPSG analysis of QNP. It also imple- ments a grammar analysis experiment, and the result shows the grammer is basically applicable to Chinese QNP represen- tation.

关 键 词：最小递归语义学 文本意义表示 自然语言理解与处理 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]