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基态的HCN和HNC分子的势能面 总被引：1，自引：1，他引：0
运用密度泛函理论(DFT)的B3LYP方法在6-311++G**水平上,对基态HCN和HNC分子的结构进行了优化计算,得到HCN分子的稳定结构为C∞v构型,电子态为X1∑+u,平衡核间距RH-C=0.1066 nm、RC-N=0.1149 nm,离解能De=18.88 eV; HNC分子的稳定结构为C∞v构型,电子态为X1∑+u,平衡核间距RH-N=0.09996?nm、RN-C=0.1169?nm,离解能De=18.256?eV,用多体项展式理论推导了基态HCN和HNC分子的解析势能函数,其等值势能图准确再现了基态HCN和HNC分子的结构特征及其势阱深度与位置. 相似文献
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基于HNC理论的一种词汇歧义消解规则 总被引：1，自引：0，他引：1
何婷婷 《华中师范大学学报(自然科学版)》2002,36(1):30-34
同型岐义的消解问题是自然语言处理中必须面对的一个难题，同型岐义的消解策略的研究和水平的提高，将极大地提高中文信息处理的水平。本文介绍了HNC理论的“同行优先规则”，并举例说明了该规则在词汇岐义消解中的应用。 相似文献
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自然语言理解新思路-HNC 总被引：4，自引：0，他引：4
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。 相似文献
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传统的军语研究建立在军事学、术语学、词汇学、社会语言学、认知语言学、修辞学等学科基础上,文章探讨基于HNC语义网络下军语表达形式的特点,力求通过建立一种新的模式使军事术语能用于自然语言的计算机处理,在此基础上可进一步推动军语辞书编纂、军语的机器翻译等研究。 相似文献
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知网、HNC和框架网的语义知识表示异同 总被引：1，自引：1，他引：0
语义知识的表示和使用是自然语言处理的重要方面.知网从描述词语之间的关系以及属性之间的关系入手建立了中文词语语义知识的表示方法.HNC设计了语义概念基元和语句基元,形成了自然语言的概念空间,用基元描述语句理解处理中知识.不同于以上两种方法.框架网则是根据单词的不同的义项对应不同的语义框架,用不同的语义唤醒激活不同的框架,从而理解词语的语义.在此比较了三者在语义知识表示方面的异同. 相似文献
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提出了一种基于情感词典和概念层次网络(hierarchical network concepts, HNC)语境框架的文本情感倾向性分析方法,将文本的情感倾向分析分为两个阶段:特征词、语句和句群判定阶段;基于HNC语境框架的句与句群情感分析阶段。首先以HowNet情感词典和自建的形容词配价词典(valency dictionary of English adjective, VDEA)作为基础词典资源进行文本特征词匹配,在此基础上基于HNC语境框架进行文本的情感倾向性判定,融合情感词典资源与HNC语境框架的独特优势,从特征词语情感分析入手,以包含特征词的语句及句群为情感分析重点,进而确定文本的情感倾向性,体现了HNC “有所为有所不为” 的思想。为验证方法的有效性,文本分别对政治、经济、体育与影视评论等领域文本进行测试,从实验结果可以看出商品评论以及影评类的文本情感识别率相对较高,而政治与体育类识别率低,但基本达到了预期实验效果,从而验证了本方法的可行性。 相似文献
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ＨＮＣ是 Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆ Ｃｏｎｃｅｐｔｓ概念层次网络）的简称，是关于自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上的突破，本文描述笔者对 ＨＮＣ理论这种“突破”的认识。 相似文献
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针对汉语语句分析不能提供深层语义信息的问题,提出一个基于HNC和描述逻辑的问句语义块分析模型,利用HNC概念符号知识深入到词语的语义层面,从概念类别的内涵出发,对问句的逻辑结构进行了初步分析。采用描述逻辑推理机制得到了问句的语义视图,并实际验证了语义视图的有效性。 相似文献
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在HNC理论框架的指导下,充分考虑了短文本的领域、情境和背景,提取了对短文本语义影响较大的特征填充语境框架.实验表明该框架能够较好地理解短文本的上下文信息,并且有效处理了短文本语义块的分离、句蜕和歧义等现象,框架提取准确率较高,而且系统资源开销较少,运行效率较高. 相似文献
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