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数据库汉语查询系统中隐含知识查询的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
祝庆绩 《计算机工程与应用》2002,38(19):198-200
该文讨论了目前现有数据库汉语查询系统中的存在问题,根据关系数据库中数据表示与自然语言(汉语)查询句的语义模型不同,提出了数据库汉语查询时隐含知识的查询,对数据库中的隐含知识以概念图来表示,从而建立了自然语言和数据库查询命令SQL语言的直接联系。实现了这种数据库隐含知识查询的实验系统,从一定程度上提高了数据库汉语查询的智能性。 相似文献
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基于交互式语法制导Web方式的函数式语言的设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
文中设计一个嵌入式函数语言系统,此系统用于过程性知识表示。系统分为两部分,一是基于Web方式的交互式语法制导模式的中间语言编辑部分;另一个是语言解释、执行(求值)部分。这个系统的工作效率主要依赖于中间语言的优化设计。 相似文献
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日本和印度几西亚、泰国、中国、马来西亚正在合作开发多国语言机器翻译系统。本文介绍这个项目中的正在研究开发的汉语询典开发辅助系统的词典信息推断功能。
这个项目从1987年开始, 计划用6年时问, 采用中间语言方式, 实现5国语言间的互相翻译, 打算利用本词典开发辅助来统进行编制的汉语词典, 将主要用于这个项目中的汉语分析、汉语生成以及中文输入。
本汉语词典开发辅助系统, 以大量语料为基础, 收集单词, 推断能从例句导出的词典信息, 还可以检验人工完成的词典记述并补充词典信息。本文叙述了从分析大量语料入手, 在提取词典中尚未登录的单词(形态素)的同时, 建立KWIC(上下文中关键词)索引, 并以这种大规模的KWIC为基础, 根据源于连接关系的束缚条件推断语法特征尚不清楚的汉语单词的语法属性的方法 相似文献
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数据库汉语自然语言查询模型研究 总被引:2,自引:1,他引:1
1.引言近年来国内数据库中文查询界面中,汉语查询模型主要有类关系代数表达式的中间语言转换模型,数据库E-R语义的汉语查询模型以及以条件为中心的语言理解模型等,作者仅就以上模型的长处和不足提出一种新的基于数据库E-R语义的查询模型。该模型的主要特点是采用数据库E-R语义理解模型,摆脱纯语言学理论的传统框架,将汉语查询句子与其指称的数据库模型的语义以及背景知识相结合,建立类SQL的表格式中间语言MQL, 相似文献
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VHDL中间数据格式(VIDF)是VHDL设计环境(VDE)的要求,用来作为VDE中各设计工具的一个公共数据界面.VIDF允许它的开发者根据要求采用不同的实现方法.本文给出的是一种借鉴Ada的中间语言Diana而产生的VIDF表示,这种表示使得VIDF的形式较规范化.VIDF是存放在VHDL设计库(VDL)中的,本文也介绍了VDL的一种实现方法. 相似文献
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中国加入世贸组织后,外国在中的贸易不断增加导致了学习科技汉语的强大需求.本文详细介绍了科技汉语学习系统网站组成以及测试系统的开发、实现方法.测试系统主要分为在线测试和试题管理两大模块.每个模块又分为选择题测试(管理)、填空题测试(管理)和阅读理解(管理)三个部分.系统采用ASP.NET(C#)和SQL Server 2000作为开发工具,使用ADO.NET与数据库进行连接. 相似文献
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数据库汉语自然语言查询界面NLCQI的设计和实现 总被引:7,自引:0,他引:7
本文介绍了我们所设计和研制的基于受限汉语的数据库自然语言查询界面NLCQI,它运用E-R语法,语义结构的汉语查询模型,建立一种以类关系代数语句模板为规则的中间语言MQL的转换机制,实现了从MQL到SQL的直接转换,本文详细地介绍了该系统的结构原理以及主要的转换算法。 相似文献
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目前,自然语言处理已经从句法、语法层面走向轻语义层面。对于汉语陈述句的处理,传统的方法是采用Lambek演算来进行处理。但是传统的Lambek演算无法处理汉语中的灵活语序问题,而现有的方法,如加入模态词、新连接词等,又因为其进一步使得本已是NP-hard的Lambek演算时间复杂度变大,并不适合当前的计算机处理。基于此,该文提出了λ-Lambek演算,即采用Lambek演算来对汉语陈述句进行句法演算,并通过Curry-Howard对应理论与λ-演算来对汉语陈述句进行轻语义模型的构建。λ-Lambek演算不仅能够对汉语陈述句进行轻语义演算,而且还能对汉语陈述句灵活语序进行处理。 相似文献
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文章探讨了如何让在手语新闻播报中的卡通人按照自然手语的语法规则而非正常人的语法规则来打手语。首先整理了现代汉语自然手语的规则并将其形式化,并建立了正常汉语到汉语自然手语转换的形式规则库;从而实现了现代汉语文本到相应的自然手语的手语动作序列的自动生成。最后将其嵌入到通过手语合成技术和卡通动画的手语新闻播报系统中,使其在线输出的是符合聋人习惯的自然手语。 相似文献
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自然语言查询转SQL (NL2SQL)是指将自然语言表达的查询文本自动转化成数据库系统可以理解并执行的结构化查询语言SQL表达式的技术.NL2SQL可以为普通用户提供数据库查询访问的自然交互界面,从而实现基于数据库的自然问答.复杂查询的NL2SQL是当前数据库学术界的研究热点,主流方法采用序列到序列(Seq2seq)的编解码方式对问题进行建模.然而,已有的工作大多基于英文场景,面向中文领域实际应用时,中文特殊的口语化表达导致复杂查询转化困难;此外,现有工作难以正确输出包含复杂计算表达式的查询子句.针对上述问题,提出一种树状模型取代序列表示,将复杂查询自顶向下分解为多叉树,树结点代表SQL的各组成元素,采用深度优先搜索来预测生成SQL语句.在DuSQL中文NL2SQL竞赛的两个官方测试集中,该方法分别取得了第1名和第2名的成绩,验证了其有效性. 相似文献
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研究汉语语篇特性时,省略是其一个重点。简要阐述了汉语省略的基本概念,介绍了通过三个平面理论进行的基于领域的省略恢复研究。提出了实现自然语言的真实理解的目标,分析探讨了它所面临的主要困难。提出了基于规则推理的知识库系统构建方案,同时在知识获取这一瓶颈问题中引入自然语言理解技术来进行专家经验性知识的自动获取。构建的省略恢复模型已被运用在领域自然语言理解中,结果表明其在汉语正式体省略恢复中具有一定优越性。 相似文献
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基于汉语自然语言信息查询的计算机理解实现 总被引:7,自引:0,他引:7
文中根据汉语的二层语义分析结构。深层语义结构-语意指向,表层语义结构-语义指向:针对四种汉语疑问句型进行具体分析其在计算机理解实现中的理论方法和规则;在进行正确的汉语词汇切分之后;根据语意指向与语义指向建立起各词汇的本体言语和本体行为标注,进行组合词汇生成符合语意的短语,再进行本体行为转化为本体言语的研究,归结为专业数据库的语义;最后通过实验系统得以验证。 相似文献
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In this paper a novel word-segmentation algorithm is presented to delimit words in CHinese natural language queries in NChiql system,a Chinese natural language query interface to databases.Although there are sizalbe literatures on Chinese segmentation.,they cannot satisfy particular requirements in this system,The novel word-segmentation algorithm is based on the database semantics,namely Semantic Conceptual Model(SCM) for specific domain Knowledge,Based namely Semantic COnceptual Model(SCM) for specific domain knowledge,Based on SCM,the segmenter labels the database semantics to words directly,which eases the disambiguation and translation(from natural language to database query)in NChiql. 相似文献
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Metaphor computation has attracted more and more attention because metaphor, to some extent, is the focus of mind and language mechanism. However, it encounters problems not only due to the rich expressive power of natural language but also due to cognitive nature of human being. Therefore machine-understanding of metaphor is now becoming a bottle-neck in natural language processing and machine translation. This paper first suggests how a metaphor is understood and then presents a survey of current computational approaches, in terms of their linguistic historical roots, underlying foundations, methods and techniques currently used, advantages, limitations, and future trends. A comparison between metaphors in English and Chinese languages is also introduced because compared with development in English language Chinese metaphor computation is just at its starting stage. So a separate summarization of current progress made in Chinese metaphor computation is presented. As a conclusion, a few suggestions are proposed for further research on metaphor computation especially on Chinese metaphor computation. 相似文献