第八章習(xí)題答案問題1：給定句子：“他喜歡研究生物”，以及一個(gè)詞典：{他，喜歡，研究，研究生，生物}，請(qǐng)結(jié)合詞典用正向最大匹配法和逆向最大匹配法對(duì)這句話進(jìn)行分詞。答案：正向最大匹配法：詞典中詞的最大長度m=3，對(duì)待切分文本，從左到右取長度為3的待匹配字符串；第一輪：他喜歡-無，他喜-無，他-有“他”匹配成功，從下一個(gè)字繼續(xù)匹配第二輪：喜歡研-無，喜歡-有“喜歡”匹配成功，從下一個(gè)字繼續(xù)匹配第三輪：研究生-有“研究生”匹配成功，從下一個(gè)字繼續(xù)匹配第四輪：物-單字，匹配結(jié)束分詞結(jié)果為：他/喜歡/研究生/物逆向最大匹配法：詞典中詞的最大長度m=3，對(duì)待切分文本，從右到左取長度為3的待匹配字符串；第一輪：究生物-無，生物-有“生物”匹配成功，從前一個(gè)字繼續(xù)匹配第二輪：歡研究-無，研究-有“研究”匹配成功，從前一個(gè)字繼續(xù)匹配第三輪：他喜歡-無，喜歡-有“喜歡”匹配成功，從下一個(gè)字繼續(xù)匹配第四輪：他-單字，匹配結(jié)束分詞結(jié)果為：他/喜歡/研究/生物問題2：給定一個(gè)觀測序列“他/期待/獎(jiǎng)勵(lì)”，假設(shè)詞性集合為：PN（代詞）、NN（名詞）、VV（動(dòng)詞），給出初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，轉(zhuǎn)移矩陣和發(fā)射矩陣如圖8-8~8-10所示。PNNNVV0.60.30.1表8-8初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率PNNNVVPN00.30.7NN00.20.8VV0.30.50.2表8-9轉(zhuǎn)移矩陣A他期待獎(jiǎng)勵(lì)PN1.000NN00.30.7VV00.60.4表8-10發(fā)射矩陣B請(qǐng)利用HMM模型對(duì)該觀測序列進(jìn)行詞性標(biāo)注，并計(jì)算出概率最大的詞性序列。答案：用Viterbi算法對(duì)觀測序列進(jìn)行詞性標(biāo)注的步驟如下：定義問題：，狀態(tài)集合，觀測集合,，，已知觀測序列，求最優(yōu)狀態(tài)序列，即最優(yōu)路徑。初始化：時(shí)，對(duì)每個(gè)狀態(tài)，，求狀態(tài)為，觀測為“他”的概率，記此概率為，則。代入實(shí)際數(shù)據(jù)：當(dāng)時(shí)：時(shí)，對(duì)每個(gè)狀態(tài)，求在時(shí)狀態(tài)為且觀測為“他”，同時(shí)在時(shí)狀態(tài)為且觀測為“期待”的路徑的最大概率，記概率為，則，同時(shí)，對(duì)每個(gè)狀態(tài)，，記錄概率最大路徑的前一個(gè)狀態(tài)：代入實(shí)際數(shù)據(jù)：同樣，時(shí)，求最優(yōu)路徑的終點(diǎn)：以表示最優(yōu)路徑的概率，則最優(yōu)路徑的終點(diǎn)是：求得最優(yōu)路徑，即最優(yōu)狀態(tài)序列=。綜上所述，概率最大的詞性序列為：他-PN，期待-VV，獎(jiǎng)勵(lì)-NN。問題3：給定句子“Timeflieslikeanarrow”和以下規(guī)則，計(jì)算哪一棵句法樹是最優(yōu)句法樹。（a）（b）圖8-11規(guī)則示意圖答案：分別計(jì)算兩棵樹的概率和句子的概率：句法樹t1的概率更大，所以選擇第一棵句法樹作為最優(yōu)句法樹問題4：假設(shè)你負(fù)責(zé)開發(fā)一個(gè)語義角色標(biāo)注系統(tǒng)，用于分析金融新聞事件。請(qǐng)說明如何應(yīng)用語義角色標(biāo)注技術(shù)來提取金融事件中的重要信息，并列舉至少3個(gè)語義角色標(biāo)簽及其對(duì)應(yīng)的語義角色。答案：應(yīng)用語義角色標(biāo)注來提取金融事件中的重要信息定義目標(biāo)事件類型：首先明確需要關(guān)注哪些類型的金融事件，例如公司收購、股票價(jià)格變動(dòng)、新產(chǎn)品發(fā)布等。構(gòu)建領(lǐng)域特定詞匯表：收集與選定事件類型相關(guān)的專業(yè)術(shù)語和常見表達(dá)方式，這有助于提高標(biāo)注準(zhǔn)確性。訓(xùn)練模型：使用已標(biāo)注的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型或深度學(xué)習(xí)模型，使其能夠識(shí)別出給定句子中的謂詞及其對(duì)應(yīng)的論元。應(yīng)用模型進(jìn)行預(yù)測：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新的金融新聞文本上，以自動(dòng)標(biāo)注出各個(gè)句子中存在的語義角色。結(jié)果解析與利用：根據(jù)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)一步分析，比如構(gòu)建知識(shí)圖譜、生成摘要或者直接用于市場分析報(bào)告等。語義角色標(biāo)簽及其對(duì)應(yīng)的語義角色Agent（施事者）：表示執(zhí)行動(dòng)作或發(fā)起事件的主體。Patient（受事者）：表示事件中受到影響的對(duì)象。Instrument（手段/方式）：表示事件中使用的工具或方式。示例：在“公司A收購了公司B”中，“公司A”是Agent，“公司B”是Patient，“收購”是Instrument。問題5：在基于深度學(xué)習(xí)的文本語義表示中，Transformer模型已經(jīng)成為一種廣泛應(yīng)用的方法。請(qǐng)解釋Transformer模型在文本語義表示中的主要原理，并說明其相比于傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的優(yōu)勢。答案：Transformer模型的主要原理自注意力機(jī)制：這是Transformer的核心組成部分，允許模型在編碼或解碼過程中同時(shí)關(guān)注輸入序列中的所有位置。這意味著每個(gè)位置的輸出都依賴于整個(gè)句子的所有單詞，而不僅僅是前面或后面的固定長度窗口。這種全局視角有助于捕捉長距離依賴關(guān)系。多頭注意力：為了增強(qiáng)模型從不同角度理解輸入的能力，Transformer引入了多頭注意力的概念。多個(gè)獨(dú)立的注意力層并行工作，每層專注于不同的信息子空間，最后將結(jié)果合并起來。這增加了模型表達(dá)能力，使得能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式。位置編碼：由于去除了遞歸結(jié)構(gòu)，Transformer本身不具備感知序列順序的能力。因此，通過添加位置編碼來為模型提供有關(guān)詞序的信息，這樣即使在沒有明確的時(shí)間軸的情況下也能保持序列的位置信息。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在每一層中，除了自注意力機(jī)制外，還包含一個(gè)全連接的前饋網(wǎng)絡(luò)，用于進(jìn)一步處理數(shù)據(jù)。這些網(wǎng)絡(luò)在同一層內(nèi)的所有位置上共享參數(shù)，但不跨層共享。殘差連接和層歸一化：為了提高訓(xùn)練效率及穩(wěn)定性，Transformer使用了殘差連接和層歸一化技術(shù)。殘差連接幫助緩解深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題；層歸一則確保了各層之間的激活值分布更加穩(wěn)定。Transformer相對(duì)于RNN的優(yōu)勢并行計(jì)算能力：與RNN相比，Transformer可以完全并行地處理輸入序列，大大提高了訓(xùn)練速度。RNN必須按順序處理數(shù)據(jù)點(diǎn)，這限制了其并行性。長距離依賴問題：RNN在處理長句時(shí)容易遇到梯度消失或爆炸的問題，導(dǎo)致難以捕捉遠(yuǎn)距離之間的依賴關(guān)系。Transformer通過自注意力機(jī)制有效地解決了這個(gè)問題。靈活性：由于不再受限于固定的方向性（如RNN只