一种用于建立句法结构框架树的有效分析算法

框架树是表达自然语言句法结构的有效方式,本文提出了建立句法结构框架树的分析算法和句法知识的表达方式,分析了算法的特点。     

一种建筑施工技术知识表示方式的研究与实现

对一个知识管理系统而言,选择一种合适的表示方式至关重要。鉴于建筑施工技术知识的复杂性和多样性,一种知识表示方法无法合理全面地表示所有的知识,该文融合框架理论、产生式规则、过程表示等知识表示方法的特点,以面向对象的思想进行标识和描述,以自然语言的方式展示,提出了一种适应建筑施工领域知识特点的混合知识表示方法,同时给出了知识库在关系数据库中的实现及建筑施工领域内大部分的简单规则推理的方法。     

面向维修专家系统中维修知识的组织与表达研究

针对复杂装备系统的特点,文章首先对复杂装备系统概念树的建立进行了描述,在建立概念树的基础上,提出了一种面向对象基于框架和规则集成的维修知识表示方法,最后给出了概念树维修对象的描述实例。     

从网页目录到轻量级本体——自然语言处理及形式化*

为了解决以自然语言表示节点标签的分类树很难通过自动软件agents来进行自动推理的问题,通过词性标志、词义辨析、连接词辨析和受约束的自然语言定义及转换等步骤,将分类树中每一个节点对应的自然语言标签转换成了机器能够识别的逻辑表达式,从而使整个分类树转换成了一个轻量级本体,它适合应用在数据整合的语义匹配、文档分类和语义搜索等方面的自动推理,从而促进了本体知识的自动化推理,为以后文本自动检索奠定基础。     

一个领域自然语言理解的知识获取工具的设计实现

本文介绍了一个基于知识的自然语言理解系统和系统的知识库中知识的表示模式,描述了知识库中领域过程树的知识获取过程。根据领域过程树的知识表示模式,本文设计并实现了一个知识获取工具,很好地提高了领域过程树知识获取的速度和准确度。     

基于概念图的自然语言语义解释

语法分析器应用文法规则生成语法树来表明一个句子的语法结构。本文讨论用概念图表示自然语言的语义，描述一个从语法树开始生成概念图来解释句子语义的方法，生成过程由语法树引导，把与每一个输入语相关的概念图连接成一个较大的概念图表示整个句子的语义。     

从行为树转换到UML状态机来验证系统需求

定义了从行为树到统一建模语言状态机的转换.行为树是一种图形化建模方法,它能够抓取和形式化自然语言描写的需求的系统的动态行为,但是在软件开发过程中,人们更广泛的使用UML状态机.把这两种方法结合到一起提供了一种从自然语言需求到系统可执行模型的道路,这反过来又促进了需求验证和到模型驱动软件开发方法的转变.在Eclipse模型框架下实现了从行为树到统一建模语言状态机的转换,并通过一个安全警报案例研究来表明此方法的可行性.     

基于语义分析提高脱机手写体识别率的方法

论文讨论了一种通过自然语言语义层次的理解来协助提高脱机手写体识别率的方法。从识别的过程来看,这种方法是一种基于上下文关系的识别“后处理”方法。文中介绍了语义单元、语义单元表示、语义单元表示树、语义单元表示集、语义单元表示树集,并且具体讨论了通过语义单元表示树集的剪枝来提高识别正确率的方法。     

基于知识树的领域知识组织和应用*

在分析已有知识表示方法优缺点的基础上,提出一种高效的知识表达模型——概念知识树。概念知识树模型不仅结构性好、表达能力强,而且在应用中具有良好的适应性和延展性,现主要应用于信息检索和自然语言理解领域。以旅游领域为背景,用概念知识树作为表达模型建立相应的领域知识体系,并在此基础之上实现了一个旅游智能分析系统。该系统可在对用户需求(自然语言)进行一定程度语义理解的基础上,根据所建立的知识体系自动进行语义匹配,最终返回满足用户需要以及相关的旅游路线信息。     

基于树形语义框架的神经语义解析方法

语义解析的目标是将自然语言表达映射为机器可理解的逻辑表达,该任务的关键挑战在于难以刻画自然语言中蕴含的组合语义。目前,结合深度神经网络模型的语义解析方法已经成为该领域的主流方法,该类方法通常采用编码器—解码器框架,通过设计树形结构的解码器或者在解码器中添加语法限制,从语法层面上提升逻辑表达生成的准确率。与现有的神经语义解析方法不同,该文从语义建模角度出发,以语义框架作为中间形式,通过自顶向下的生成方式,显式地建模自然语言表达中蕴含的层次化语义结构。模型先根据自然语言输入,自顶向下地生成语义框架,再将语义框架表示融入到逻辑表达的生成过程中。三个数据集上的实验结果表明,该文提出的模型能更准确地生成语义框架,并且在语义解析任务中取得更好的效果。     

自然语言语义形式化二维视角

本文从语言学和代数语义学两个角度综述了其形式化特点,探讨了自然语言的形式化问题,探讨了自然语言形式化的障碍和局限性,对自然语言形式语义框架下的对语义范畴提出了一些研究策略。     

图像信息对句子语义理解与表示的有效性验证与分析

近年来,图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的研究方向.图像常被用于增强句子的语义理解与表示.然而也有研究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提出质疑,原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识,帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案.因此研究图像文本建模需要首先回答一个问题:图像是否有助于句子语义的理解与表示?为此,本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务:自然语言推理,并将图像信息引入到该任务中用于验证图像信息的有效性.由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务,在数据标注过程中没有考虑图像信息,因此选择该任务能够更客观地分析出图像信息对句子语义理解与表示的影响.具体而言,本文提出一种通用的即插即用框架(general plug and play framework)用于图像信息的整合.基于该框架,本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型,对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现,以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现.最后,本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验,实验结果证实图像作为额外知识,确实有助于句子语义的理解与表示.此外,还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响.     

基于实例推理的冲压模结构设计的框架知识表示

将CBR的设计思想引入冲压模具的结构设计中。分析比较了知识工程中的知识表示方法,着重介绍了框架表示方法的特点和一般形式。在分析冲压模具典型结构的基础上根据冲压模具的结构特点,提出用框架作为冲压模具结构设计的知识表示手段,导出了冲压模具典型结构的框架表示。     

基于语义Web的受控自然语言系统推理模型

虽然相关研究组织提供了语义Web的一些简化工具,但是对不具备相关背景知识的领域专家来说,语义Web的可用性较低。提出了基于语义Web的受控自然语言系统推理模型,以解决这个问题。首先给出受控自然语言系统推理模型框架;然后分析受控自然语言的语言处理部分,提出基于WordNct的受控自然语言系统的本体词库模型和基于本体词库的受控自然语言解释器,把受控自然语言转换成中间表达语言篇章表述结构;最后通过推理部分把篇章表述结构转换成语义Web的本体和规则,通过模板工具映射成Jess的事实和规则,根据预定义的语义Web的公理和定理对受控自然语言进行推理。试验证明此模型大大提高了知识表示建模的效率,也基本满足简单推理任务,具有实用价值。     

基于语义解析的中文GIS自然语言接口实现研究

该文对基于语义解析的中文地理信息系统(GIS)自然语言接口实现技术与方法进行了探索性的研究。首先,我们针对一个具体GIS应用领域设计和开发了一种函数式的形式化意义表示语言GISQL和一个中文语义解析标注语料库;然后,我们通过引入混合树作为隐变量用于构造输入句子与输出表示结构之间的对应关系,提出了一种基于含隐变量的感知器模型的语义解析算法。在开发的中文语义解析标注语料库上的实验结果显示,该文提出的语义解析算法的F1值达到了90.67％,明显优于baseline系统。更重要的是,该文的研究证明了基于语义解析方法实现中文GIS的自然语言接口是一种有效可行的途径。     

知识体系及其语言理解

本文就知识表示和自然语言的理解,提出了两个抽象的模型。尽管模型是抽象的,但对于如何进行知识表示以及自然语言的理解,无疑是一种新颖的构想。关键字:知识表示、自然语言理解、自我中心特称词、最小量用语。     

《现代自然语言生成》

《现代自然语言生成》系统地总结了以神经网络为代表的现代自然语言生成技术,并由浅入深地介绍了自然语言生成的基本思想、模型、算法和框架。为了让读者更全面的理解自然语言生成技术,本书从基础模型、优化方法、生成方式、生成机制等方向对已有技术进行了归纳,同时也辅助讲解了常见的生成任务和评价方法。     

基于复述的中文自然语言接口

针对传统以句法分析为主的数据库自然语言接口系统识别用户语义准确率不高,且需要大量人工标注训练语料的问题,提出了一种基于复述的中文自然语言接口(NLIDB)实现方法。首先提取用户语句中表征数据库实体词,建立候选树集及对应的形式化自然语言表达;其次由网络问答语料训练得到的复述分类器筛选出语义最相近的表达;最后将相应的候选树转换为结构化查询语句(SQL)。实验表明该方法在美国地理问答语料(GeoQueries880)、餐饮问答语料(RestQueries250)上的F1值分别达到83.4%、90%,均优于句法分析方法。通过对比实验结果发现基于复述方法的数据库自然语言接口系统能更好地处理用户与数据库的语义鸿沟问题。     

历史人物的知识修正与获取

本文主要是对历史人物知识的修正与获取进行研究,探讨如何从历史人物简介中获取人物知识。由于自然语言技术目前尚不足支持自动的知识获取,半自动获取方法是一种可行的方案。本文在总结历史人物知识描述的特点基础上,提出了一种知识修正的方法,它是自然语言到目标知识表示语言的过渡桥梁。同时,我们还介绍使用该方法在历史人物知识获取中获得历史人物知识库。     

基于PADL的古代人物简历知识获取

领域文本知识获取是目前人工智能中的一个关键问题。本文探讨如何从人物简介中获取人物知识。由于自然语言技术目前尚不足支持自动的知识获取,某种形式的人机交互或半自动方法是一种可行的折衷方案。本文在总结人物知识描述的特点基础上,提出了一种中问标记语言,它是自然语言到目标知识表示语言的过渡桥梁。同时,我们还介绍使用该方法在宗教古代人物知识获取中的应用。