35、优化SyntaxNet进行意大利语句子词性标注及新型数字取证证据收集架构

优化SyntaxNet进行意大利语句子词性标注及新型数字取证证据收集架构

1. 优化SyntaxNet进行意大利语句子词性标注

随着自然语言处理技术的发展，对不同语言的处理需求也日益增加。在意大利语处理中，对SyntaxNet框架进行优化以提高其对附着词形式的词性标注能力是一项重要的研究。

1.1 研究背景与目标

研究旨在探索如何优化Google发布的NLP框架SyntaxNet，提升其对意大利语附着词形式的词性标注能力。

1.2 研究方法与过程

• 特征评估 ：采用前向选择方法，从最简单的配置开始，逐步考虑不同的特征集，评估它们对性能的影响。在ISDT数据集上的实验表明，模型中最初考虑的所有特征集都对提高词性标注准确性有贡献，有时权重不同。考虑所有特征集获得的词性标注准确率约为92.54%，高于使用预训练的SyntaxNet的Parsey Universal模型（约89.77%）。
• 特征增强 ：在得到的模型中添加了一组新的特征，包括由意大利语附着词形态规则建议的三种不同长度的后缀（分别为四个、五个和六个字符）。然后在ISDT数据集上重新训练和测试该模型，以评估其新性能。实验表明，全局词性标注准确率有了不太显著的提高（从92.544%提升到92.546%），但附着词形式的词性标注准确率有了显著提高，从74%提升到100%。
• 模型评估 ：对来自真实口语对话的句子进行了定性和定量评估，并将最终的增强模型与TINT进行了比较。从定性角度看，提出的Parsey Unive