8、自然语言处理中的逗号检测与事件分类研究

自然语言处理中的逗号检测与事件分类研究

在自然语言处理（NLP）领域，自动处理文本中的标点符号以及检测和分类文本中的事件是两个重要的研究方向。本文将介绍在斯洛伐克法律文本中进行逗号检测的方法，以及在匈牙利自然语言文本中进行事件检测和分类的研究。

斯洛伐克法律文本中的逗号检测

随着自动语音识别（ASR）技术的发展，ASR系统在各个领域得到了广泛应用，在斯洛伐克的司法领域，法官可以通过ASR系统将口述的法律文本进行转录，目前转录的准确率约为95%。然而，转录文本的整体质量，特别是标点符号的正确性，对于实际使用至关重要。

斯洛伐克语的特点

斯洛伐克语属于斯拉夫语系，具有丰富的词形变化和派生形态，这给语言建模带来了一些挑战，例如需要更大的词汇量和更复杂的词性标注。此外，斯洛伐克语的词序相对自由，这也会降低N - 元语言模型的性能。在逗号使用规则方面，斯洛伐克语比英语更为严格，逗号主要用于分隔以下内容：
- 从句和主句；
- 所有并列成分，除非它们由并列连词“a”（和）、“i”（也）、“alebo”（或）连接；
- 插入句子中的所有独立成分（括号、补充说明、解释等）。

文本数据库

为了训练语言模型，使用了一个包含1700万个单词标记的法律文本语料库。在这个语料库中，有103.5万个单词后面跟着逗号，43.7万个单词后面跟着句子结尾。为了最小化训练语言模型的困惑度，引入了三类命名实体：
- 用标签 替换数字；
- 用标签 替换专有名词（以大写字母开头的单词）；
- 对于出于安全原因被法院员工匿名化的单词，如被告、证人和公司的名称，用特殊标签 替换。