浅谈英语定语从句的讲解

现在越来越多的人正在学习英语。学好英语对我们来说非常重要,但要学好英语,需要记忆大量的单词和语法,尤其是定语从句,对学生来说是很困难的。     

基于标记的分词算法

目前，自动分词的算法很多，但都有不能满足实用的要求。文中介绍一种在最大匹配法基础上，根据大量的真实语料中出现的语言现象，把汉语中的词按其在分词意义下的特性进行分类，并用不同的标记标识，对每一类词确定一组规则进行处理，使分词算法更接近于实用的目的。     

文本分词的自动校对

讨论和分析了自动分词的现状，并针对分词问题，提出了一种基于规则的中文文本分词自动校对方法。该方法通过对机器分词语料和人工校对语料的对比，自动获取中文文本的分词校对规则，并应用规则对机器分词结果进行自动校对，提高分词语料的质量。     

一种基于关联规则的搜索引擎结果聚类算法

提出一种搜索引擎结果的聚类方法，采用关联规则方法确定网页文档中的显著短语，并把这些显著短语作为对相应聚类的描述，聚类中包含的文档就是显著短语所关联的文档，然后对形成的聚类按照相关度分数进行排队，最终把结果展现给用户.     

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.     

对蒙古语语料库的短语标注

通过本项研究，我们对100万词级现代蒙古语语料库做了短语标注，建立了现代蒙古语基本短语库。这一成果。对今后建立一个面向信息处理的、具有较强通用性的蒙古语语义分类和描述体系，提供了必要的前提条件。局部测试结果表明，标注软件对简单句子标注基本短语的召回率和准确率分别达到了92．93％和86．79％。今后有必要深入研究语义信息的获取、语法信息的细化以及蒙古语短语的歧义结构种类、产生歧义结构的原因等问题。     

最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.     

浅析遵循语言习得规律的英语教学法

中国有太多人学多年英语却开不了口,或者说出来的英语发音不标准且错误百出,而且还遇到听力课就头痛。本文将探讨英语教学如何帮助学生实现英语听说自如、获得听说读写诸方面能力的做法。     

基于Lucene的校园网全文检索系统的研究

本文通过分析校园网网站信息的特点,采用Nutch网络爬虫和Lucene技术构建一个校园网全文检索系统,解决了中文分词等问题,提高了用户搜索的效率。