基于资源的汉语词汇语义网的实现

以<现代汉语规范字典><现代汉语词典>为资源,分析了其组成方式并以此为依据抽取出有效信息,以文本形式建立自定义格式的数据库,根据语素在辞典中的释义的示例来对其构词能力进行自动分析,建立汉字字义网,并在此基础上,通过词义组合生成合成词结点,进而建立汉语词汇语义网,它能完成词汇间语义关系的自动标注.     

基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究

介绍了语义网的相关知识,针对数字图书馆信息检索效率不高的问题,在现有数字图书馆信息检索模型的基础上,提出一种新型的基于语义网的数字图书馆信息检索模型,详细论述了该模型的3个主要模块及其各自功能。通过采用语义网技术,解决了在传统的基于关键字的信息检索中只能从句法上对关键字进行分析,而无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题。     

基于马尔科夫模型的词汇语义相似度计算

在《知网2002》的基础上,充分利用其层次结构,引入了马尔科夫模型来计算词汇语义相似度,实验证明,算法取得较理想的实验结果．     

浅谈语义网检索模型

语义网就是根据其语义而得到人们所要检索信息的网络,因此需要有基于语义的检索模型,本文对该信息检索模型做了简要的探讨.     

基于语义网的教学资源内容包装信息模型研究

教学资源的开放共享需要形成有效的共享机制和成熟的模型技术框架。现有的学习技术标准为教学资源的共享提供了元数据标准,但在异构数据语义共享方面存在缺陷。分析了基于语义网的教学资源共享系统模型,改进了教学资源SCORM内容包装信息模型,针对学习资源的个性化推荐需求设计并实现了教学资源推荐功能,详细描述了语义网Web程序开发的一般过程和通用模块的实现。基于语义包装的资源检索方法在课程教学素材、参考资料的关联推荐完整度上比传统的资源检索方法有了较大的提高。     

汉语词汇国俗语义的英译

汉语蕴含着丰富的国俗词和国俗语义，探讨了汉语词汇国俗语义的英译技巧。     

基于Petri网的语义Web服务过程模型匹配算法研究

为了在服务发现中提高效率及准确率,在服务匹配过程中引入了服务执行状态的变迁等因素即服务的过程模型。而Petri网能够把Web服务的过程模型进行形式化描述．在服务发现中引入Petri网,通过Petri网描述web服务的过程模型,再对Petri网进行语义标注,最后通过计算过程模型的相似度来实现基于Petri网的语义Web服务发现匹配．这种方法结合现有采用功能性参数匹配的语义web服务发现对提高服务发现率,尤其对改善服务发现准确率起到了一定的作用．     

汉语词汇国俗语义的英译

汉语蕴含着丰富的国俗词语和国俗语义。探讨了汉语词汇国俗语义的英译技巧。     

语义网与高校信息化建设

介绍了语义网的基本概念和层次模型 ,阐述了语义网与高校信息化之间的关系及其作用 .在分析高校信息化目前存在的一些问题的基础上 ,提出了语义网在高校信息化建设中的应用框架和参考模型     

潜语义分析语言模型及其在汉语大词汇连续语音识别中的应用

分析了潜语义分析语言模型在建模和解码过程中的主要问题, 实现了潜语义分析语言模型的建模, 并提出一种在连续语音识别系统一遍解码框架中融合的方法. 实验结果表明, 该方法可有效地提高大词汇汉语连续语音识别系统的性能.      

汉语句义结构模型及其验证

为解决计算机理解和表达汉语句义的问题,以现代汉语语义学理论为基础,探索和创建了一种计算机可计算、可扩展的汉语句义结构模型,该模型从句义层次上描述构成句子的词、子句、分句在句义中承担的句义任务,句子描述对象的时空特征、谓词的时态以及不同句义成分之间的组合关系等,形成了一种抽象句义的结构化表达形式;同时,提出了一种基于反向提问的句义结构模型验证方法,用疑问词替换语义格迭代构成问句,再对问句进行评价.实验结果表明,对简单句义、复杂句义和多重句义的反向提问正确率达到92.07%,充分说明句义结构模型的合理性.      

凝聚亮点独运匠心——陈昌来《现代汉语语义平面问题研究》读后

《现代汉语语义平面问题研究》立足于句子的语义平面,贯彻形式和意义相结合、静态和动态相结合、结构和功能相结合的原则,全面系统地探讨句子的语义结构和语义成分的构成情况,并将其与句法、语用联系起来,给人以诸多有益的启迪。     

Two Language Models Using Chinese Semantic Parsing

Introduction Although the word trigram dominates the statistical language modeling community, it still has some short- comings. For example, the word trigram cannot make use of the rich linguistic structure of the language, nor can it capture long-distanc…     

基于WordNet的藏文语义词典半自动构建方法研究

语义词典是人工智能、语义网与知识工程等研究领域的热点,它可以支持机器学习、自然语义理解、数据挖掘及机器翻译等技术。文章在藏语独特的文法理论研究基础上,利用对比英文和藏文词之间的语义关系、构建双语大型数据库和制定映射过程中词汇空缺等方法,构建了基于半自动匹配的藏文语义词典。本语义词典既兼容了国际通用的英文WordNet,又保留了藏语的特点,为藏文信息处理提供了重要的数据资源。     

基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法

提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.     

基于语义的汉语文献主题词提取算法研究

为了适应信息时代的迅速发展,提高从汉语文献中自动提取主题词的准确率,给出一种基于语义理解的汉语文献主题词自动提取算法模型.该模型以中文文本为处理对象,结合领域背景,构建概念语义网络作为分词词典和知识库,用概念之间的联系和匹配取代传统的字面匹配,克服了仅局限于表面形式的缺陷;把自然语言处理从目前基于关键词层面提高到基于知识的层面,从而在概念层次上理解文献主题,突破了传统的关键词匹配的局限,在一定程度上解决了词汇差异问题.该方法能对自然语言进行某种程度的语义理解,利用领域知识来实现主题词的规范标引.实验表明,采用本方法对测试文档进行主题词提取的准确率可达到71.03%,与传统方法相比提高了近1.87倍.     

融合C4.5与SVM算法的汉语句义类型识别方法

选择50个词法和句法特征,进行了大量特征筛选实验,并基于筛选后的特征组合提出了一种融合C4.5和SVM的句义类型识别方法.该方法充分利用C4.5对多重句义的高精度识别和SVM对简单句义、复杂句义的高精度识别的特点,将C4.5与SVM分别识别的结果进行融合处理.给出最终的句义类型识别结果.识别结果表明,在BFS-CTC汉语标注语料库中,选取了4 500个句子,经十折交叉验证,句义类型的识别准确率达到92.1%.     

基于网格的资源语义模型研究

现有的网格服务不能较好地满足用户的需求,对用户的需求缺乏语义,不能满足用户需求的动态变化．提出在网格中建立基于语义的资源模型,主要包括资源的本体描述、网格资源的加入和更新,以更好地实现用户需求的智能．     

汉语基本单位的语义能量及其文化通观

汉语的基本单位可以将动与静、虚与实统摄为一体 ,因而在功能上具有很强的活动能量。这体现出中国文化综合性的宇宙观和中国语文的基本精神