Ontology技术及应用

目的分析Ontology特点,探讨Ontology在自然语言理解中的应用。方法通过概念之间的关系来描述概念的语义。结果Ontology解决了自然语言理解中的消歧、推理问题和在语义Web中的应用。结论利用Ontology作为知识体进行自然语言理解,能够有效的把语言学知识和世界知识结合起来,运用世界知识对文本进行消歧和推理;Ontology与知识系统的知识库相融合,使得自然语言理解不仅仅是作为一种人机交互方式,而且能够与其它的基于知识的智能系统如专家系统整合。     

MIS智能接口中统计排歧方法的研究与应用

MIS智能接口利用自然语言表达查询意图并给出查询结果,可方便人机交互,提高系统的实用性．从MIS智能接口的角度剖析了受限自然语言查询语句的组成,探讨了统计排歧方法在MIS智能接口中的应用．最后,给出了一个基于受限汉语的分词系统实例,实验表明它具有较高的消歧正确率．     

基于MDL的汉语语义选择限制自动获取

语义选择限制是一种重要的词汇语义知识,有助于自然语言的句法语义分析,也有助于解决自然语言处理中的数据稀疏问题.提出了基于语义分类体系和最小描述长度原则的汉语语义选择限制知识自动获取方法,对现有的名词语义分类体系进行改造,实现了一个知识获取的高效算法.基于大规模语料进行知识获取,对获取的优选语义类进行了分析,并进行了伪消歧实验,与基于KL距离的方法进行了对比,体现了所用方法的有效性.     

融合词义消歧的汉语句法分析方法研究

将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的 一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词 将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面对的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词义消歧能将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面对的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词义消歧能力。     

汉语自动排歧方法研究

介绍和总结了汉语各个层次的歧义问题,全面分析和讨论了基于规则、基于统计、基于实例和基于词典的排歧方法和它们的存在的问题.针对汉语的一些歧义现象,在实例分析的基础上,给出了基于语义知识的消歧方法.     

基于短语匹配的中文分词消歧方法

在短语结构文法的基础上,提出一种基于局部单一短语匹配和语义规则相结合的消歧方法.通过增加短语间的右嵌套规则和采用有限自动机的实现方式,解决了短语规则中存在冗余项的问题,提高了短语匹配效率和歧义消除类型的针对性.实验结果表明,该消歧方法的平均消歧率约为98%,优于一般未考虑词语间语法和语义消歧模型的处理效果.     

基于义原关系的多策略汉语词义消歧方法

词义消歧是自然语言处理领域的重点和难点问题.提出了一种基于知网中义原关系的多策略词义消歧方法.该方法利用知网中义原同最基本和最重要的部件-整体和属性-宿主关系进行词义消歧,并辅以基于值一属性关系、中文信息结构和语义相关度的消歧方法.在SENSEVAL-3汉语词义消歧任务测试文本上的实验表明,该方法与官方结果相比,具有较好的计算性能.     

基于共同属性和标签共现的标签消歧算法

为了提高基于标签的个性化推荐技术的准确率,提出了一种基于共同属性和标签共现的标签消歧模型,对已有的基于聚类的标签消歧算法进行改进,针对不同的标签语义问题分别采用不同的方法,缓解了原算法不能识别不同语义的问题。对于多义词语义问题,使用同义词模型进行消歧;对于近义词、同义词语义问题,使用近、同义词模型进行消歧,并将该模型应用于个性化推荐算法。利用公共数据集MovieLens Latest Datasets进行了个性化推荐实验。实验表明,当用户推荐项目数量递增时,推荐算法的准确率和召回率都有提高,能有效消除标签中存在的歧义。     

一种基于词语搭配的语义消歧方法

提出一种利用规则与统计相结合的方法用于英汉机译系统中以消解语义级歧义 ,建立了一种根据单词之间的词语搭配关系以消除歧义的模型。该模型利用英汉双语语料选择合理的词组语义 ,对有歧义的单词作出标注。在此基础上给出了语义消歧的学习算法 ,并建立了一套有效的提高召回率的消歧算法。算法在英汉机译系统中的实际应用使正确率提高了约 10 % ,效果显著。     

基于隐特征提取和CRF模型的中文词义消歧

传统的中文词义消歧方法是通过观察文本的上下文信息、词性等显性特征建立消歧模型,本文通过对歧义产生原因进行深入的分析,发现词语之间隐含的语法结构、语义信息等也会导致歧义的产生,可以考虑将这些信息加入消歧模型进行消歧。由于《知网》知识库中对词语之间的搭配信息进行了总结,本文借助《知网》提取训练语料库所获取的词语搭配信息的隐性语义特征,结合显性的上下文特征,采用条件随机场的方法进行词义消歧。最后,通过实验进行词义消歧和效果验证,结果表明：本文采用的方法与传统的条件随机场消歧相比,词义消歧的准确率得到了提高。     

汉英机器翻译系统中统计消歧的多步策略

汉语的歧义分布在语言的不同层面上,从词形变化到句子结构都存在歧义.针对汉英机器翻译不同阶段遇到的歧义问题,采用了隐马尔柯夫模型和贝叶斯分类法来进行排歧.实验表明:基于统计的多步消歧策略在汉英机器翻译系统中具有较高的排歧准确率.     

基于综合信息的汛期库水位实时动态控制方法

以提高洪水资源利用率为目标,研究利用实时水雨工情及短期雨洪预报等综合信息的汛期库水位实时动态控制方法,即改进的预蓄预泄法.应用实例表明,在不降低水库上下游防洪标准的前提条件下,可使桓仁水库及梯级库群的发电效益明显增加.该综合信息的汛期库水位实时动态控制方法,对北方水资源短缺地区调节性能较高的大型水库(水电站)汛期实时调度,有较好的借鉴意义.     

利用BP神经网络的中文词义消歧模型

词义消歧在自然语言处理中一直是一个难点问题,同时,也是很多领域都需要解决的一个重要环节．本文介绍了一种基于BP神经网络和统计方法相结合的有导词义消歧模型,详细讲解了BP神经网络原理;对使用这种混合人工智能的消歧模型的可能性和优越性进行了讨论;通过试验发现实际和预测结果的误差并不随着试验迭代次数而递减,而是实际误差随着次数的增加在零的附近呈现波动状态,即使用很少的迭代次数也可以得到比较好的结果．由此得出,BP神经网络预测模型在词义消歧的中具有良好的应用前景．     

基于机器学习的论文作者名消歧方法研究

本文提出了一种基于规则匹配和机器学习的论文作者名自动化消歧方法:首先基于人工构建的人名匹配规则确定候选作者,对于存在多个候选人的情况,基于论文的属性信息(例如合作者、标题、摘要、关键词和出版物名称等)提取特征,然后选取合适的机器学习算法进行消歧.实验效果表明K近邻和Softmax分类器较适合于论文作者名消歧任务;此外,将作者信息与论文的其他信息分开提取特征能够有效提高作者名消歧的准确性.     

基于灰熵的汉语机器翻译消歧研究

为了更有效的克服歧义这一汉语机器翻译的瓶颈问题，提高汉语自动分词精度，采用改进蚁群算法和灰熵对汉语的自动分词问题进行了研究。在构造分词模型的基础上，以灰熵度量分词的准确性。应用实例证明了方法的有效性。该方法对于提高我国机器翻译水平，提高我国数字化水平具有重要意义。     

基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧方法

为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,提出了基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧模型。使用大型在线学术搜索系统DBLP上的公开数据集,首先抽取学术出版物的作者信息、标题和会议期刊名称等特征属性,再利用word2vec模型工具生成的特征属性词嵌入输入到GRU网络中进行训练,构造出一个PHNet矩阵网络进行随机游走操作,从而捕捉不同类型节点之间的关系,最后进行相似节点的划分,完成姓名消歧工作。实验结果显示,新方法的精确度为0.865,召回率为0.792,F_1值为0.815。基于元路径的异构网络嵌入模型的精确度、召回率等指标都优于对比模型。因此,所提出的模型在提高大型学术数据库的消歧精准度方面具有良好的应用前景。     

面向知识库的中文自然语言问句的语义理解

设计从自然语言问句到结构化查询的转换框架。该方法从自然语言问句的句法结构入手, 提出一套启发式识别实体与关系的方法, 并利用语料库建立从实体到知识库的映射, 对谓词进行消歧, 进而转化为计算机可理解的结构化查询语言。从百度知道抽取人物、地点、组织3类共 42 个问题作为标准测试集。实验结果表明, 所提出的框架能够有效地将中文自然语言问句转换为结构化查询, 为下一代智能问答系统打下良好的基础。     

基于转换的无指导词义标注方法

词义标注是自然语言处理的难题之一。该文提出用于文本词义标注的转换规则自动获取算法及相应的词义排歧算法。该算法用可能的句法关系对语境进行限制,减少了训练数据中的噪音; 为提高学习算法的速度,提出利用预排序方法减少规则搜索次数,以及只调整变化部分数据的计算方法; 并给了改善召回率的词义排歧算法。在近５ 万词的语料库上对本算法进行了实验,开放测试的词义排歧正确率为７４３％ 。     

基于维基百科的实体排歧系统设计与实现

实体排歧一直是信息抽取任务中的难点问题.传统的方法常常借助语言知识库来进行排歧,如WordNet等.但是这类方法存在着一个问题,就是很难对人名以及最新的词汇进行排歧.因此,本文利用当前流行的维基百科知识库中的排歧页对同名实体进行排歧处理,提出基于维基百科的实体排歧方法.实验显示该方法能够有效的对人名进行排歧处理并且效果显著.