自然语言理解新思路-HNC

ＨＮＣ是Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆ Ｃｏｎｅｃｐｔｓ（概念层次网络）的简称,是关于处然语言理解处理的一个理论体系,这个理论体系的基本思路与传统计算语言理论有本质的不同,它展示了自然语言理解的突破性进展,其三大理论要点集中体现了ＨＮＣ理论在自然语言表述和处理模式的突破,本文描述了笔者对ＨＮＣ理论这种“突破”的认识。     

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.     

自然语言理解浅析

浅析了自然语言理解的语言信息处理技术，介绍了它的发展史，指出了基于语料库的自然语言理解方法是一个重要的研究方向。     

基于自然语言理解的文本标图系统设计与实现

提出和实现了一套基于自然语言理解的军用文书到标绘图智能转换的解决方案。文本标图系统通过标绘信息提取模块和军标标绘模块,针对军事文本标图的需求和汉语的特点,由计算机在自然语言理解的基础上对作战文书文本进行分析、理解、提取标绘信息、自动标图作业,最后生成战场态势图。该系统完成了军事标图作业和文书处理的手工作业向机器作业的转换,提高了指挥作业的速度和效率。     

基于自然语言理解的Web敏感信息监控

本文探讨基于自然语言理解对Web信息进行数据挖掘的方法。对敏感信息监控的有效方法应将传统的Web数据挖掘的方法和自然语言理解方法相结合,寻求一种对Web页面进行更高精度的信息分析和数据挖掘,在此基础上实现对敏感信息监控的目的。     

面向自然语言理解的图像情感语义检索

随着多媒体技术的迅速发展,图像资源的管理和检索日益成为研究热点,目前的图像检索技术因忽略了情感因素而显得力不从心.通过对自然语言分词,应用OCC情感模型,实现了使用自然语言对图像库进行情感语义检索.以百度图片频道下载的800张自然风景图像数据建立图像库并进行测试,实验结果表明取得了良好的检索效果,可为更多类型的图像情感语义检索打好基础,具有一定的实用价值.     

基于文本聚类和NLU的自动文摘研究

针对当前自动文摘方法的缺陷,提出了基于文本聚类和自然语言理解的自动文摘实现方法.将文本聚类引入自动文摘中,实现多文档的自动文摘.提出了基于标题和段首句的二次自动分词算法.实验结果表明,分词正确率和召回率均在95%以上.实现了面向塑料行业的基于文本聚类和自然语言理解的自动文摘系统,其多文档自动文摘的正确率和召回率都在75%以上.实验表明该方法可行,对自动文摘系统的设计具有借鉴意义和深入研究价值.     

隐喻性语言的理解和教学

隐喻是一种普遍现象,隐喻性的语言不仅出现在文学文本中,而且还充斥着我们的日常语言,隐喻无处不在。因此,语言的理解不仅仅指语言字面意义的理解,还包括对说话人话语中隐喻意义的理解。学习第二语言的同时实际上也是对一种新的隐喻方式的理解和适应过程。本文试图结合概念合成理论,重点探讨隐喻性语言的理解机制,以及该理论对第二语言教学的启示和指导作用。     

自然语言交流中语言风格的机器学习模型

语言风格数据挖掘尚没有较完整的基础理论支持,为此,给出了半群的通用性质的一个语言问题型表述,建立了语言交流模型。给出“语言风格”的定义,用抽象代数方法分析了语言交流模型结构及语言交流理解行为β与语言知识同余关系ρ之间的包含关系,抛弃了β、确定ρ为语言风格中更为基本的因素,同时分析ρ具有稳定性、底层性——即“无可替代性”,从而证明ρ为语言风格特征、ρ将是语言风格机器识别的对象。最后预测该机器学习方法可应用于刑侦中的语言风格识别,比如网上匿名身份识别、手机短信SMI、网上虚拟主持人等。     

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。     

中文自然语言数据库查询系统

本系统是一个建立在关系数据库上的中文自然语言接口系统。借鉴了国内外自然语言数据库接口设计的理论和方法。对汉语处理方法不同于传统方法,所用的语法信息不是传统意义下的词与词的搭配结构,而是属性项的搭配结构,语义信息不是广泛意义下的句子信息,而是面向数据库查询系统的操作语言信息。查询句的分析重点放在对操作语义项的提取,本系统用C语言编写,是一个面向实用的汉语接口系统。     

自然语言理解的一些技术初步研究

自然语言理解涉及的技术很多.现讨论其中的三部分:第一部分讨论自动分词,阐述了自动分词需要解决的问题;第二部分设计了一个快速的直接映射式检索算法;第三部分初步探讨了汉语文摘生成处理的一个方法.     

多语种自然语言生成系统中的语言模型

介绍了在多语种自然语言生成系统中如何用统一的模型来表示各种语种的语言知识。本文将语言知识分为语义资源和语法资源两个部分。前者通过Ｓｃｈｅｍａ和优化规则确定文本的内容;后者根据子结构类,句法规则和词典确定文本的具体形式。该模型以复杂特征集为语言知识的载体,将表示抽象语义的数据扩展为生成不同语种文本所需的语言资源。     

概念整合与语言的理解和教学

语言的理解过程实际上是一个认知过程,概念是语言认知过程的产物。新的概念是贮存在人们记忆中的旧概念经过整合的结果。因此概念整合是人类的基本认知方式。介绍Fauconnier和Turner等人提出的概念整合理论及其分析手段,并以实例说明概念合成的认知过程。在此基础上,探讨概念整合理论对第二语言教学的启示和指导作用。