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基于树库的中文依存句法分析的研究的中期报告
一、研究背景
近年来，随着中文依存句法分析的发展，其在自然语言处理、信息抽取、机器翻译等领域有着广泛的应用。而依存句法分析的核心任务是构建句子中词汇之间的依存关系，由此可得到一棵依存树。因此，中文依存句法分析中的树库构建和分析技术也变得越来越重要。
基于此，本人开始了基于树库的中文依存句法分析的研究。该项目主要是基于中文句子的依存结构，构建中文依存树库，并探究这些树库在中文依存句法分析中的应用。该研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究方法
1.构建中文依存树库
通过搜集现有的中文依存树库数据集，利用StanfordParser等工具将其转为依存树的形式，然后对其进行分析和整理。同时，还可以采用机器学习算法对中文语料进行自动依存分析，进一步丰富中文依存树库的资源。
2.中文依存句法分析
基于构建的中文依存树库，借助神经网络模型和深度学习算法，探究中文依存句法分析的算法和技术。可以使用深度神经网络模型将句子的词汇和它们之间的依存关系映射到向量空间中，并通过该模型进行句法分析。
3.中文依存句法分析的应用
基于中文依存树库和依存句法分析技术，可以将其应用于实际自然语言处理领域，如文本分类、信息抽取等。另外，该技术对机器翻译、语音识别等领域也有着广泛的应用前景。
三、研究进展
目前，已经完成了中文依存树库的构建和整理工作，并实现了基于神经网络和深度学习算法的中文依存句法分析算法。同时，我们也在探究中文依存句法分析在文本分类和信息抽取等领域的应用。
接下来，我们将继续完善中文依存树库，提高依存句法分析的准确性和效率，并拓展中文依存句法分析的应用范围。