基于WEB搜索引擎的中文问答系统

互连网上信息浩瀚无限，各种搜索引擎是人们获得信息常用的工具，但是它的可用性和易用性还有待进一步提高。为了更有效的获得用自然语言提问的问题的答案，本文提出了运用中文分词技术在获取的搜索网页的基础上进行全文检索和进行问题答案匹配，获得对应的答案列表的一种实现方法。     

林则徐《回疆竹枝词》中的维吾尔语考释

林则徐流放新疆期间深入研究雏吾尔族历史，尊重雏吾尔人民的风俗习惯厦宗教信仰，虚心学习维吾尔语。《回疆竹枝词》是林则徐深入南疆勘地时所作的反映清代维吾尔民族生活习俗的诗歌。他把许多堆吾尔词语经音译或意译直接写入诗章，使读者体会到诗歌所蕴含的民族文化特色。本文遂一试解了原诗中没有准确注音和义训的雏吾尔语词。     

基于问题模式匹配的智能答疑系统原型

智能答疑系统是将学生的问题和老师的解答有机地组织起来并存放至相应的答题库中，通过自然语言的语义理解技术来分析并自动的匹配学生所提出的问题，自动地给予问题解答的系统. 智能答疑系统能够给予提问者即时的回应，减轻教学人员的工作压力，在远程教学中具有重要意义.红棉智能答疑系统（原型系统）针对国内现有的智能答疑系统普遍存在的问题，借鉴了国外先进智能答疑系统的成功经验与设计理念，根据中文智能答疑的特殊需求，引入了基于概率的双向最大匹配分词算法、智能问题模式匹配、基于语义依存树的语义分析等技术进行智能问题分析，形成了具有更高答案召回率、合理性与正确性的新一代智能答疑系统.     

基于Perl的汉语自动分词算法研究

汉语的自动分词是汉语语言处理的基础,本文讨论了汉语自动分词歧义问题的产生与分类,重点研究了交集型歧义字段的排歧策略,实现了一种基于Perl的汉语自动分词方法,在比较同种算法的VC 实现上,结果显示基于Perl的实现具有简洁和高效的优点。     

基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究

文本分类(Text Categorization,TC)指的是把一个自然语言文本,根据其主题归入到预先定义好的类别中的过程.文本分类是自然语言处理的一个基础性工作,也是近年来人们研究的热点话题.针对朴素贝叶斯算法在小样本集分类效果不高的原因进行了分析,对其进行了改进和调整,提出了基于改进的朴素贝叶斯文本分类方法,试验结果表明,该方法取得了更好的效果.     

基于SVM的日文网页分类

网页分类是使用机器学习算法实现网页类别的自动标注。提出了一种基于SVM的日文网页分类方法,针对日文的特点,设计日文词素词典与规则库,并以此为基础进行日文分词和特征表示,然后使用互信息度进行特征选择,最后应用SVM来构造分类超平面,对日文网页进行分类。最后通过实验进行了验证。     

一个中文全文检索系统的设计与实现

本文主要分析了中文全文检索技术中有关内容,并根据此内容设计实现了一个中文全文检索系统.针对汉语词法的特殊性,在基于词表的全文索引方面,本文应用了一种改进的倒排索引结构,同传统索引结构相比,更便于索引的构建、维护、更新.并根据其特征,设计了优化的查询策略.     

Nutch中文分词插件的编写与配置

由于Internet的迅猛发展,使得用户查找信息犹如大海捞针,而搜索引擎则能帮用户很好的解决这个问题。Nutch是用java语言开发的,基于Lucene的完整的网络搜索引擎,并采用插件机制进行设计,通过对扩展点的扩展,用户可以开发自己的各类插件。由于Nutch的分词器对中文只进行单字切分,若要实现较好的对中文信息的搜索查询,就需要编写一个中文分词器。下面介绍Nutch中文分词插件的实现与配置。     

在多文种环境下的维吾尔语文字校对系统的开发研究

介绍Windows2000与Office2000环境下制造出“维语文字校对系统”软件的一种方法。     

维吾尔语中的传统女性形象解读

女性在生产关系中失去了生产资料的所有权后,便退缩到家庭的狭小空间里,并在社会强大的外部压力之下铸就成了女性极难克服的柔顺、屈从的依附心理,并代代相传,深深积淀于女性心里,成为“集体无意识”。在此种文化背景下,铸就了一种女性形象,且积淀在语言中。