基于信息处理的汉语工程词研究

本文认为，由于信息处理的需要，汉语语言研究以及汉语词汇研究，必须重新审视所研究的对象和采用的方法，汉语词汇研究要能为汉语自然语言理解提供语言学对策     

文法识别与数据库汉语查询语言的结构分析

由于自然语言的复杂性和随意性，自然语言理解在人工智能领域中遇到的一些问题，而作为数据库，自然语言界面从一定程度上简化了自然语言理解的难度。把这些查询句加以归类事理形成相应的模式类，并提出了具体的理解算法，较好地解决了在自然语言用于数据库查询时的理解问题，达到了预想的结果。     

文法识别与数据库汉语查询语言的结构分析

由于自然语言的复杂性和随意性，自然语言理解在人工智能领域中遇到了一些问题，而作为数据库，自然语言界面从一定程度上简化了自然语言理解的难度．把这些查询句加以归类整理，形成相应的模式类，并提出了具体的理解算法，较好地解决了在自然语言用于数据库查询时的理解问题，达到了预想的结果．     

基于最长次长匹配的汉语自动分词

汉语自动分词是中文信息处理领域所特有的一个重要研究课题,机器翻译（ＭＴ）,自然语言理解（ＮＬＵ）,情报检索（ＩＲ）等都需以自动分词作为基础。为解决分词中的歧义问题,针对歧义切分字段的分布特点,提出一种基于最长匹配原则的汉语自动分词方法,分词效果较好。     

汉语人名的社会语言学内涵

汉语人名研究在走向成熟和深入的今天，涉及学科范围广泛，内容丰富。本文从社会语言学的角度，从社会风俗文化，心理结构，环境及变化等因素探讨其对人名的影响。而人名又作为一种社会文化现象有助于深层理解社会综合背景。     

人工智能与专家系统(一)

本文是根据Robert I.Levine等的著作《A Comprehensive Guide to AI andExpert Systems》编译而成。 1.1 人类和人工智能人工智能是计算机科学研究的重要领域,第五代计算机的核心技术。它涉及到专家系统、知识工程、自然语言理解和模式识别等学科。人工智能的研究和应用,给人类带来了广泛的社会效益。     

基于MMTD的中文副词模糊语义的量化研究

自然语言理解是人工智能领域的核心课题,副词的模糊语义深刻影响着自然语言理解研究。针对副词在汉语语义中的作用,采用MMTD对其模糊语义进行了研究。根据英文副词频度数值研究的已有成果,建立了中文频度副词真值程度函数,在设定中文副词的程度数值后,建立了程度副词真值程度函数,提出副词连接概念及其量化方法。基于MMTD的中文副词的量化是语句语义数值化处理的前期准备,这些工作试图为自然语言理解建立一种新方法。     

汉语主谓句的逻辑分析

自然语言信息处理是当今众多学科共同关注的热门话题,具有重要的理论价值和现实意义。作为现代汉语最基本的句类,主谓句的逻辑分析无疑成为重要研究内容。在宏观描述研究背景的基础上,我们力求综合运用语言逻辑的工具探讨汉语主谓句的句法生成和语义表达规则,以期有助于汉语信息处理的其他相关研究。     

HowNet与意义的计算

语言是人类思想的基本承载者，而且是人类交流最重要的工具，当第一台计算机于20世纪40年代出现时，人们试图完成的第一个应用是处理的自然语言，例如开发自动翻译系统。自然语言处理是人工智能的一个子领域，它瞄准了两个紧密相关的目标；一个是使得计算机能够利用自然语言的能力与人类相互作用，第二是应用，包括自动文本理解、从数字化图书馆析取知识、信息检索、问题应答系统、机器翻译、自动文本概括、语音识别和语音合成等。与此同时，一门新的研究学科——计算语言学诞生了。HowNet不是本体论或类属词典，也不是类似于WordNet这样的词汇数据库。HowNet是适用于人类语言技术的意义计算在线附加语言知识系统。本书是对自然语言处理和HowNet全景描述及实例研究的进一步的语言知识理论探索。书中对有关高层次的HowNet规范定义作了极具特色的讨论，例如事物、部分、属性、时间、空间、事件和属性值以及它们之间的关系，对在HowNet背后创作者哲学的深入讨论是本书最有价值的部分。本书同时介绍了HowNet的意义可计算性的吸引力，描述了意义计算软件怎样能够收集这样多相关的词汇与表达式，并且在任何两个词或表达式之间给出它们的相似性值。     

幽默计算及其应用研究

幽默作为一种特殊的语言表达方式,是生活中活跃气氛、化解尴尬的重要元素。随着人工智能的快速发展,如何利用计算机技术识别和生成幽默成为自然语言处理领域热门的研究内容之一,并逐渐形成一个新兴研究领域:幽默计算。幽默计算致力于利用自然语言处理技术理解和识别包含幽默的文本表达,挖掘幽默表达潜在的语义内涵,构建面向幽默表达的计算模型。首先对当前幽默计算的背景进行概述,阐明幽默的可计算性和幽默计算对于人工智能的意义;在此基础上,对幽默研究的发展情况进行回顾,给出幽默研究的语言学基础;然后综述当前幽默计算在幽默识别和幽默生成两个方面的进展情况,分别给出针对幽默识别和幽默生成的计算框架;最后,对幽默计算在聊天机器人、机器翻译、儿童教育软件和外语教学等多个自然语言处理任务中的应用前景和应用模式进行展望。希望通过对幽默计算及其应用研究的总结和概述,完善现有幽默计算模型,增进计算机对于自然语言的理解,推动人工智能的进一步发展。     

自然语言理解研究

自然语言是语言文字信息处理的一项高层次技术 ,是人工智能的重要内容和组成部分。本文首先阐述了什么是自然语言、自然语言的理解以及自然语言研究的目的、步骤 ,接着阐述了实用自然语言理解技术 ,最后对自然语言理解进行了展望。     

自然语言理解研究

自然语言是语言文字信息处理的一项高层次技术,是人工智能的重要内容和组成部分.本文首先阐述了什么是自然语言、自然语言的理解以及自然语言研究的目的、步骤,接着阐述了实用自然语言理解技术,最后对自然语言理解进行了展望.     

计算机与自然语言的理解

自然语言是相对于机器语言提出来的。在计算机看来,自然语言是一种不好"理解"的语言,可以从逻辑、语法、语义三方面来理解使计算机感到困惑的问题。这些困惑不解决,"人工智能"只能是一句空话。     

基于ALICE的汉语自然语言接口

分析人工智能聊天机器人ALICE的知识组织结构和推理机制,研究ALICE在处理汉语时需要解决的问题,提出利用语义语法扩展知识描述语言AIML的表达能力.采用不确定性推理进行模式搜索并对结果打分择优和答案动态提取,基于ALICE设计实现了一个汉语自然语言接口--CNLIS,系统结构与具体领域无关.实验结果表明,该接口移植方便,准确率和召回率可分别达到91.45%和91.70%.     

汉语篇章语言学研究的新突破——《汉语篇章中的时间表现形式研究》读后

语言中的时间表达方式是言语交际和自然语言理解的重要信息参量。对语言表现形式的研究，前人时贤都有许多成果。杨同用、徐德宽先生的新作《汉语篇章中的时间表现形式研究》则从篇章的角度观察时间表现形式，发现并研究了许多别人没有注意到的现象和问题。时间范畴是关涉语法、语义及篇章诸多领域的一个重要课题。     

基于语料库的汉语“蓝”与英语“blue”之隐喻对比

基于北京大学汉语语言学研究中心CCL现代汉语语料库和BNC英语国家语料库,参照美国认知语言学家莱考夫和约翰逊对隐喻的定义,对汉、英基本颜色词"蓝"与"blue"的隐喻进行系统、深入的对比研究,从而增强人们对颜色隐喻认知的理解。     

语料库语言学综述

语料库语言学发展于20世纪60年代，它的研究与应用自20世纪末以来，正方兴禾艾。它是一门与语料库及计算机科学直接相关的交叉学科。它研究自然语言文本的采集、存储、加工和统计分析，目的是凭借大规模语料库提供的客观翔实的语言证据来从事语言学研究和指导自然语言信息处理系统的开发。本文通过对其产生原因、发展历程、研究范围、研究方法及其研究意义方面的论述，对语料库语言学进行文献综述。     

浅谈汉语语言学研究

从汉语语言学的发展历史和研究现状来考察,汉语语法学在目前应该继续努力学习西方语言学理论,适当借鉴汉语传统语义研究的成果和方法,与世界语言学协调发展,并尝试构建适合汉语的语言理论和语言研究方法.     

从语义学角度谈汉语中的歧义现象

汉语言文明博大精深,是涉猎众多学科的一门语言,语义学包罗了汉语言文学,其与索绪尔符号学、弗洛伊德心理学等都在文学方面占据了重要的位置.从单方面来说,语义学这门学科囊括的范围宽广,其在科学、语言学、心理学等学科均有所涉及,然而在汉语交流与写作中,存在着不同程度上的歧义现象,造成人们的理解困扰,本文就汉语中语义歧义进行概述,分析其成因,并找出避免解决的策略.     

汉语动物词文化意蕴例释

运用文化语言学的基本理论知识，初步概括了汉人赋予汉语动物词文化意蕴的几种基本情况，使读者对动物词与文化的这种“镜像关系”有更深刻的理解，从而使汉语学习者更好地掌握汉语和汉文化。