英语阅读的重要技巧——猜词技巧

不同的阅读者阅读时会采用不同的阅读模式，有效的阅读技巧会帮助阅读者提高阅读效率。本文根据生词在上下文中所提供的线索，将猜词技巧分为六种，即释义线索、逻辑关系线索、背景知识线索、词形线索、综合法、忽略不计法。     

印刷体蒙古文文字识别的研究

本文重点介绍了印刷体蒙古文的结构特征、印刷体蒙古文的切分方法.特征选择种类繁多,从大量模糊特征中选择出有效特征进行分类,再对印刷体蒙古文的切分方法（行切分、字元切分）进行了详细的说明.     

张斌关于语言单位的辨识和再分类

汉语语法研究的一个重要问题就是语素、词、短语、句子的界定.张斌十分重视语法单位的辨识及其再分类.他从结构语言学的基本原则出发并结合汉语实际,对语素、词、短语、句子的辨识和再分类方法以及各层次单位间的相互关系做了细致讨论,并有新贡献.     

基于共现词对的文档表示方法研究

提出一种新的文档表示模型——基于共现词对的向量空间模型。模型以文档中共现的词对为基本考察对象,通过统计学特征选择有代表性的词对来表示文档。基于覆盖算法的文本分类实验表明此模型有较强的文档表示效果,为文本自动化处理提供了一条新思路。     

基于语义共现与注意力网络的问题分类方法

针对汽车故障问答文本特征稀疏、语义信息不全、深层次语义特征较难提取等问题,提出基于问题-答案语义共现的多层次注意力卷积长短时记忆网络模型(co-occurrence word attention convolution LSTM neural network,CACL)的问题分类方法。通过向量空间模型计算问题与答案文本中语义相似的共现词,使用注意力机制聚焦问题文本中的共现词特征,输入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取问题局部特征,通过长短时记忆网络(long short-term memory network,LSTM)及词级别注意力机制提取长距离依赖特征及其更高层次的文本特征,采用Softmax进行问题分类。结果表明,相比较于主流的问题分类方法,该方法有效提高了问题分类的精度,最高提升了10.04%的准确率。同时,试验发现当选用11个有效共现词且共现词来自问题文本时,模型的处理精度最佳。合理利用问题-答案文本语义相似的共现词,能有效提升汽车故障问题的分类性能,且共现词的个数、来源对问题的分类精度有一定的影响。     

一种基于字和子串联合标注的汉语分词方法

近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列数据标注模型,基于字的词位标注汉语分词方法逐渐成为汉语分词的主要技术路线.针对一些领域文本中含有较多的英文词汇、缩写、数字等非汉字子串,提出了一种基于字和子串联合标注的汉语分词方法,该方法将子串看作和汉字等同的一个整体,采用四词位标注集,使用条件随机场模型深入研究了基于字和子串联合标注的汉语分词技术.在CIPS-SIGHAN2010汉语分词评测所提供的文学、计算机、医药、金融四个领域语料上进行了封闭测试,实验结果表明此方法比传统的字标注分词方法性能更好.     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

基于话题分布相似度的无监督评论词消歧方法

基于话题信息、词的位置关系和互信息等特征, 提出一种无监督的跨语言词义消歧算法。该算法仅利用在线词典和web搜索引擎, 通过上下文信息选择评论句中多义评论词的词义。实验结果表明, 所提出的词义消歧算法具有较高准确率, 对于具有较多候选词义的评论词仍能表现出较好的性能。     

一种采用机器阅读理解模型的中文分词方法

针对中文分词序列标注模型很难获取句子的长距离语义依赖,导致输入特征使用不充分、边界样本少导致数据不平衡的问题,提出了一种基于机器阅读理解模型的中文分词方法。将序列标注任务转换成机器阅读理解任务,通过构建问题信息、文本内容和词组答案的三元组,以有效利用句子中的输入特征;将三元组信息通过Transformer的双向编码器（BERT）进行预训练捕获上下文信息,结合二进制分类器预测词组答案;通过改进原有的交叉熵损失函数缓解数据不平衡问题。在Bakeoff2005语料库的4个公共数据集PKU、MSRA、CITYU和AS上的实验结果表明：所提方法的F₁分别为96.64%、97.8%、97.02%和96.02%,与其他主流的神经网络序列标注模型进行对比,分别提高了0.13%、0.37%、0.4%和0.08%。     

“提示”义“看”字探讨

语言表达存在三个平面或领域——现实域、认知域、言语行为域。担心——认识情态标记词“看”的产生源于现实域“提示”义“看”在认知域的投射，是后者在言语行为域缩合。而不同领域的“提示”义“看”往往有不同的语用功能，原型句式和基本句义。