Godel语言的说明性语义简述

Godel语言是在Prolog语言基础上发展而来的一种新型逻辑程序设计语言。本文基于类型一阶谓词逻辑的模型论,阐明了Godel语言的说明性语义,为该语言的实现模型奠定了一定的理论基础。     

G(o)del语言控制机制的研究与实现

Godel语言是在Prolog语亩基础上发展而来的一种新型逻辑程序设计语言,而控制机制是逻辑程序设计语言的核心内容．针对Prolog语言控制机制存在的问题,引出了Godel语言中新的控制机制,包括DELAY延迟机制和剪枝操作然后通过实例分析,表明了这些新机制能有效地避免递归谓词的低效或无限循环调用,并能够实现子目标的协同执行,从而提高系统的运行效率．针对这一有效改进,在对Godel语言控制机制比较深入研究的基础上,最后给出了Godel语言控制机制的实现算法．该算法已在研发的Godel语言编译系统中得以实现,通过实例测试,验证了算法具有较高的效率．     

逻辑语言剪枝算子的过程语义及其实现

论述了逻辑程序设计中剪枝算子的作用及传统剪枝算子的过程性语义和说明性语义不一致问题;介绍了新型逻辑程序语言〔淑划中的COTRTT11t剪枝算子;通过引入一组定义描述其过程语义,并进一步阐述了剪枝算子和延迟计算规则之间的关系,讨论了Godel语言的剪枝策略及控制机制,从而为逻辑程序语言的实现提供了依据。     

RG-代数的子代数与广义重言式理论

对Godel逻辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论了R_G-代数的各类无限子代数上的广义重言式,证明了在子R_G-代数中,Godel逻辑系统中存在着可数多个不同的广义重言式。     

蕴涵算子族R(q,p)-LGN及其三I支持算法

给出了一族新的左连续三角模族T(q,p)-LGN族及其伴随蕴涵算子族R(q,p)-LGN,它包括Lukasiewicz蕴涵算子、Godel蕴涵算子及R0 蕴涵算子;提出了基于蕴涵算子族的模糊推理的思想,并给出了基于蕴涵算子族R(q,p)-LGN的FMP模型的三I支持算法.     

F-λ三角模的结构及其应用

讨论了一类左连续的三角模(即,F-λ三角模)的结构,基于F-λ三角模给出了几种新的三角模族及与之相伴随的蕴涵算子族。证明了用此类三角模所建立的逻辑系统正是WNM逻辑系统,讨论了NM,NMG,Godel及RDP三角模与F-λ三角模的关系,并由此出发证明了NM,NMG,Godel及RDP等逻辑系统都是WNM逻辑系统的扩张。     

基于Godel蕴涵算子的一种新型反向三I算法

在模糊推理中提出了推理后件“过半可信”原则,证明了R_G-型三角模恰可实现这一原则的三角模,并给出了基于Godel蕴涵算子模糊推理的一种新型反向三I算法。     

Godel系统中一类子代数上的广义重言式理论

将Godel辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论了一类无限子代数上的广义重言式理论,并利用可达广义重言式的概念在G的标准子代数E0中给出F（S）关于┑同余的一个分划。     

G(o)del区间值逻辑系统的广义拟重言式

吴洪博博士蒋王国俊教授在R0逻辑系统中的广义重言式理论推广到Godel逻辑系统中,通过定义两个同构映射,得到其逻辑系统F(S)的一个分划.将这一理论推广到区间值模糊命题逻辑系统中,定义了两个新的区间同构映射,最终得到区间值逻辑系统F(S)的一个分划.     

领域语言模型及其在中文输入系统中的应用

提出一种构建领域语言模型的策略,并基于余弦相似度提出一种模型融合的方法,以便将领域语言模型融入动态自学习语言模型,该语言模型可应用于中文输入系统.实验表明,加载了领域语言模型的中文输入系统不仅降低了平均码长,而且显著提高了首字命中率.     

一个面向广播语音识别的语言模型自适应框架

语言模型自适应的目的是减小模型与识别任务之间的语言差异。这些差异包括词典差异、风格和内容差异以及模型的概率分布差异。本文提出一种新的非迭代的中文新词提取方法和一种新的开放式词典的中文语言模型。基于这些技术,本文提出一个面向广播语音识别的语言模型自适应框架,该框架联合了以下技术: 一种新的非迭代的新词提取方法,一种新的中文开放式词典语言模型,一种基于困惑度( PPL) 的背景语料筛选方法和一个 N2gram 概率分布自适应模块。另外,本文还专门分析了在语言模型自适应过程中命名实体词的识别情况。实验表明,通过使用该框架,误识率相对下降了10 % ,实体词识别准确率提高了4 %。     

区间值三I算法的鲁棒性

基于正规Minkowski距离研究了区间值三I算法的鲁棒性。首先,给出区间值模糊连接词的最大灵敏度和区间值模糊集扰动的定义;其次,基于正规Minkowski距离分别讨论了区间值Godel蕴涵、Lukasiewize蕴涵、Goguen 蕴涵以及它们各自对应的区间值三角范数的灵敏度;最后,研究了区间值模糊推理全蕴涵三I算法的鲁棒性。     

语言模型攻击性的自动评价方法

基于大规模语料训练的语言模型,在文本生成任务上取得了突出性能表现.然而研究发现,这类语言模型在受到扰动时可能会产生攻击性的文本.这种不确定的攻击性给语言模型的研究和实际使用带来了困难,为了避免风险,研究人员不得不选择不公开论文的语言模型.因此,如何自动评价语言模型的攻击性成为一项亟待解决的问题.针对该问题,该文提出了一...     

联机手写维吾尔文单词识别中两种语言模型的比较研究

在基于隐马尔可夫模型(HMM)的联机手写维吾尔文单词识别中,语言模型是非常重要的一部分,对整个识别系统的识别效果产生重要影响。好的语言模型可以减少由训练模型不够合理而产生的误识,因此,选择一种合适的语言模型显得至关重要。分别对2-Gram统计语言模型和上下文有关的规则语言模型作实验对比,结果表明,基于上下文有关的规则语言模型在维吾尔文手写体识别中取得了较满意的结果。     

基于主题的汉语语言模型的研究

基于主题的自适应语言模型能有效地解决语言模型跨主题应用的问题,针对其面临的两个主要问题——语料的分类和各语言模型的融合,采用了一种新的语料分类算法,突破了原有分类方法的一些局限性,并提出了一种改进的融合各语言模型的方法：概率 线性插值法,该方法既改善了语言模型的性能,又提高了横型的运算效率。     

优化ISPS规则的措施

从2004年7月1号起，所有港口组织都必须符合《国际船舶与港口设施保安规则OSPS Godel》。为了在这个截止日期之前达到ISPS规则的要求。一些港口组织都采取了临时措施。现在，他们正在寻求一种长期的解决方案，以达到优化安全，同时降低成本的效果，而电子安全管理，尤其是门禁控制系统将非常有用。     

基于统计语言模型的无导词义消歧

词义消歧在自然语言处理中一直是一个难点问题,同时,也是很多领域都需要解决的一个重要环节。本文介绍了一种基于统计语言模型和统计方法相结合的有导词义消歧模型,详细讲解了统计语言模型原理;通过实验发现,在有限的标注语言条件下,语言模型确实可以提高词义消歧的性能。由此得出,统计语言模型在词义消歧的中具有良好的应用前景。     

基于OCL的模型转换语言

首先对模型驱动以及与模型驱动开发密切相关的元模型和模型转换两个问题进行了简要的说明,并介绍了模型转换框架的相关概念,然后对对象约束语言（OCL）进行了相关的讨论,并对基于OCL的模型转换语言的元模型进行了说明.最后,在讨论的基础之上,提出了基于对象约束语言的模型转换语言,为形式化及自动化的模型转换描述与实现提供了一种有效的方法.     

中文网络聊天语言的奇异性与动态性研究

随着互联网走入社会生活,网络聊天逐渐成为一种新的沟通渠道,网络聊天语言便应运而生。这类语言的日益丰富,给语言信息处理带来了新的挑战。研究发现,困难主要来自网络聊天语言的奇异性和动态性。本文借助真实网络聊天语言文本,对网络聊天语言的奇异性和动态性进行详细分析和归纳,并设计了面向解决奇异性和动态性问题的网络聊天语言文本识别与转换方法。我们先以网络聊天语言语料库为基础建立网络聊天语言模型和语言转换模型,通过信源–信道模型实现网络聊天语言向标准语言的转换。但该方法过于依赖网络聊天语言语料库,虽然能较好解决奇异性问题,但不能处理动态性问题。因此,我们进而以标准汉语语料库为基础建立文字语音映射模型,对信源–信道模型进行改进,最终有效解决了网络聊天语言的动态性问题。     

基于循环神经网络语言模型的N-best重打分算法

循环神经网络语言模型能够克服统计语言模型中存在的数据稀疏问题,同时具有更强的长距离约束能力,是一种重要的语言模型建模方法。但在语音解码时,由于该模型使词图的扩展次数过多,造成搜索空间过大而难以使用。本文提出了一种基于循环神经网络语言模型的N-best重打分算法,利用N-best引入循环神经网络语言模型概率得分,对识别结果进行重排序,并引入缓存模型对解码过程进行优化,得到最优的识别结果。实验结果表明,本文方法能够有效降低语音识别系统的词错误率。