中文阅读理解系统的研究与实现

阅读理解系统作为开发、评估和比较自然语言问答方法的可控测试平台,引起了自然语言领域越来越多学者的关注,设计并实现了一个中文的阅读理解系统,着重分析了问题分析、答案定位和答案提取等关键技术;并根据不同的问题类型,设计了不同的答案提取策略.实验表明,系统的性能比基准测试方法提高了近5个%.     

句法引导的自动翻译理论和词法处理研究

在自动翻译的研究中，词法和句法处理是核心问题。本文的研究背景是自然语言处理系统，其工作有两部分：第一部分建立了一种句法分析的理论模型；第二部分介绍了词库的组成和兼类问题。     

基于NLP的军用文书自动生成系统建模

军用文书自动生成是C4ISR系统中的关键技术之一 ,是提高指挥效能必不可少的重要环节。通过系统分析 ,文中阐明了C4ISR系统中军用文书生成系统的一个重要发展方向是基于自然语言处理的文书自动生成。根据军用文书生成过程中的信息流向 ,提出了该系统 3个模块的结构模型 :信息理解模块、文书信息库模块、文书生成模块 ,描述了这 3个模块的整体运作流程。该模型对其它领域中基于自然语言理解的文本生成系统具有参考价值     

文本内容主题的识别方法

提出了一种基于知识的内容主题识别方法,其中采用基于统计和规则的技术进行主题特征识别,利用集聚公式进行主题特征集聚分析·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·实验结果显示主题识别平均正确率为70%·     

图书馆馆藏文献数字化的意义与局限

文献信息数字化为信息保存、传播和利用带来了伟大的变革,但我们也不能忽视数字化文献在文献保存价值和阅读利用方面也存在着很大的局限．这是图书馆工作者需要认识的一个问题。     

论图书馆科学管理与数字化建设的意义

随着图书馆数字化网络化和现代文明的不断发展,以人为本的科学管理思想逐步溶于图书馆数字化建设.信息服务,业务工作和人的管理工作之中成为引领21世纪图书馆发展的新理念。     

中小型图书馆通用CNMARC转换系统的开发与应用

本文简要分析了我国中小型图书馆实用CNMARC转换系统的研制情况和存在的问题,详细论述了中小型图书馆通用CNMARC转换系统开发的软硬件环境,系统功能模块的设计与实现,最后给出了对系统的评价。     

外宣翻译内在意义的再生与变异

作为“讲好中国故事”的重要桥梁,外宣翻译的文化活力源于不同符号和编码之间的交流与碰撞,但因缺乏基于自身文化体系元素的价值诠释与意涵表达,外宣翻译“走出去”却难以“走进去”。从洛特曼文化符号学视角出发,重新审视符号学理论框架下的外宣翻译意义问题,指出文本的信息传递功能、文本的信息记忆功能和文本的信息创造功能对外宣翻译内在意义变异与再生所产生的影响,可以有效避免外宣翻译单一学科视角存在的学术盲点和解释偏颇问题,进一步拓展外宣翻译跨学科研究理路。     

程控总机自动计费系统的设计与实现

介绍程控总机自动计费系统的软硬件设计，其中包括程控总机与电脑的硬件接口、通信协议和自动计费系统软件的设计方法。     

表层结构与深层结构范畴的翻译学意义

表层结构与深层结构范畴的构建是结构主义哲学思维方式在语言研究上进一步精细化、综合化的表现，尽管这对范畴富有争议，但其在翻译学科建设上的借鉴作用，其合理的科学内涵对语言研究的深化以及相关学科的建设仍有其理论和实践价值。     

"知网"的知识扩展和推理研究

在知网的基础上，通过增加新的关键描述－动态相互感应关系，建立了真实文本的概念关系图，并在此基础上进行了基于理解的推理，以探索“知网”信息在这方面的独特作用。     

基于HowNet构造语义场的方法

为了能尽量消除传统语义场研究中的主观随意性,提出一种基于HowNet构造语义场的新方法,并充分利用语义场的空间特性,将词语相似度计算引入语义场用于划分语义场结构.计算实例表明 提出的构造语义场、划分语义场结构的方法,有利于计算机自动获得语义场,具有客观性和可计算性的特点,有效排除了以往构造语义场的主观随意性,可应用到各种基于语义的文本处理方法中.     

基于《知网》的文本相似度研究

计算文本相似度常用的方法是计算以VSM表示的文本之间的夹角余弦值,但这种方法并没有考虑文本中词语之间的语义相似度.另外由于计算余弦值时要考虑VSM向量对齐,从而导致计算的高维度、高复杂性.《知网》作为一个汉语常用的知识库得到广泛的研究,利用该知识库能方便地求得汉语词语之间的相似度.利用《知网》计算每篇文本中词语之间的相似度,对VSM进行改进,用少量特征词的TF/IDF值作为改进后的VSM向量中的权重,进而计算文本之间的相似度.通过比较改进前后的VSM的维数、召回率和准确率,结果显示,改进后的算法明显降低了计算的复杂度并提高了召回率和准确率.     

《知网》义原相似度计算的研究

词语之间相似度的计算广泛应用于信息检索、文本主题抽取、文本分类、机器翻译等研究领域.词语之间的相似度的计算通常有两方法,基于统计的方法和基于世界知识的方法.对于中文的词语相似度计算,有人提出一种利用《知网》计算词语相似度的方法,该方法通过计算《知网》义原的相似度进而计算词语的相似度,但是该方法在计算义原相似度时没有考虑义原在层次体系树上的深度以及区域密度.在此基础之上深入研究《知网》的义原层次体系,将义原在层次体系树上的深度和区域密度两个因素添加到义原相似度计算中.最后,实现了该计算方法并得到实验结果,将实验结果与改进前的计算方法的结果比较,发现考虑义原在层次体系树上的深度和区域密度得到的结果比不考虑这两个因素得到结果更符合实际.     

基于语义相关度计算的汉语词义消歧方法研究

词义消歧(WSD)一直是自然语言处理(NLP)研究的重点和难点之一.本文以语义资源-《知网》为基础,从语义角度出发,抽取《知网》中义原之间的多种复杂关系,结合词性、词语组合等信息,提出一种基于相关度计算的汉语词义消歧方法.实验结果表明,该方法对于处理汉语WSD是有效的.     

基于《知网》的词语相似度计算研究

词语之间相似度的计算通常有基于统计和基于世界知识2种方法.中文词语相似度的计算,可以通过计算义原的相似度进而计算词语的相似度,在此基础之上深入分析《知网》的义原层次体系,提出了一种将义原在层次体系树上的深度和区域密度2个因素添加到义原相似度计算中的方法.通过实验发现,考虑义原在层次体系树上的深度和区域密度得到的结果比不考虑这2个因素得到结果更符合实际.     

基于《知网》义原空间的文本相似度计算

针对向量空间模型特征项正交的假设和缺乏语义的缺点,本文在广义向量空间模型的基础上,提出了一种基于《知网》义原的向量空间模型,利用义原的相似度实现文本相似度的计算。通过文本特征项的TF-IDF权重将文本表示为《知网》义原空间中的向量,并利用义原向量之间的夹角实现对文本相似度的计算。通过文本聚类实验对比了本文提出的方法与VSM和GVSM模型,实验结果表明本文提出的方法在语义相似度计算方面相比GVSM和VSM有所提高。     

知网的话题更新与跟踪算法研究

话题跟踪是一项面向新闻报道信息流进行已知话题跟踪的信息处理技术,本文在现有的向量空间描述文档的基础上,实现了一个基于话题更新的话题跟踪算法,提出了基于知网的近义动词分析的跟踪算法及基于知网的近义动词分析和话题更新的话题跟踪算法.实验表明话题更新和同义词近义词的消除提高了话题跟踪算法的性能.     

基于"知网"的新闻图像检索方法

本提出一种基于“知网”(HowNet)对所提取关键字权重进行调整的新闻图像检索方法，方法中还利用“知网”中对表示情感的词的分类方式，提供了一般图像检索系统尚不支持的对于感情和情绪等抽象概念的查询．通过对18000幅从“新浪”下载的新闻图片所进行的测试，本提出的方法在查全率和查准率方面都获得了较好的效果．     

比喻义的训释与比喻义的形成--《现代汉语词典》比喻义计量研究之一

运用计量统计的方法,分析了<现代汉语词典>(1983年版)中2488条比喻义的释义特点及所反映的词义性质.概括出了六种释义类型,反映出两种不同性质的比喻义固定比喻义与语境比喻义.固定比喻义是指已经凝固为稳定词义成分的比喻义,已成为词典释义中的一部分.语境比喻义是指靠具体上下文来显示的比喻义,以例句的形式来体现.<现代汉语词典>对比喻义的处理方法在词汇学与词典学有着独到的贡献再现了词义形成、稳定的过程;扩大了规范语文词典反映语言事实的范围,加强了语文词典的"引导"功能;丰富了词典的编纂技巧,完善了语文词典的表现手段.