基于相关性约束的隐喻理解方法

隐喻理解已成为语言学、认知学、计算机科学等研究的重要课题,也是自然语言处理中不可避免的任务.本文提出一种基于相关性约束的隐喻理解方法,利用隐含的相关角度计算目标域和源域的相关程度.首先,我们基于词、词的主题及语篇的主题扩展出多层次的语义表示.然后,我们利用上下文信息的相关关系,构建多层次的相关性模型.模型通过多种角度的相关关系将跨层次的语义信息关联起来.接着,我们采用random walk的方法,通过迭代计算获得隐含角度的相关关系.最后,选择与目标域具有最大相关度的属性作为隐喻理解的结果.本文将模型应用到隐喻理解任务中,实验结果表明我们的方法能够有效地实现隐喻自动理解.     

在理解中学习几何画板

《几何画板》,被称为21世纪的动态几何,从它诞生之日起,就在数学、物理教学中显示了其强大的生命力,开辟了数理教学新的里程碑。从本期开始,我们将从教学和技巧两方面深入地研究《几何画板》,目的很明确:我们老师不仅应该学会如何操作它,更应掌握如何运用《几何画板》进行教学,让学生更直观、更富想像力和创造性的去看待和研究数学问题。“超越几何”的意义也正在于此!为了增强栏目的互动性,我们真诚欢迎各位《几何画板》爱好者光临我刊网站“软件编制”论坛讲经论道。我们每月将选出经典、火爆的帖子在本刊发表,与更多的读者、高手和老师切磋,共谋发展,共创新高。最后,要感谢南京的陶维林、深圳的姚晓通老师为本栏目所作的睿智谋划。我们正创造性地迈出第一步,希望回头时,能看到您的加入!〔注:软件编制论坛网址为http://www.nettime.net.cn/cgi-bin/bbs3000/bbs.cgi?id=200107111717〕     

面向普通未登录词理解的二字词语义构词研究

把词素作为基本资源,从语义上寻找他们组合成词的规律,可以辅助自然语言理解。该文首先参照《现代汉语词典》和知网标注了二字词的词素意义,继而从意合结构、意根分布、意指方式、意变类型四个角度标注了词素间的词化意义,最后综合词素意义和词化意义,在定量统计的基础上建立了一个二字词的语义描写体系。通过对论坛及《现代汉语词典》的新词进行实验,我们发现二字词的语义构词研究在普通未登录词的理解中具有一定的应用价值。
     

设计汉语段落理解机构的研究

自然语言问题回件系统早在60年代就有人着于研制了。从事这项研究的最初动机是试图寻找一个能够真正理解语言深层意义结构的语言理解模型。虽然在设计机器模拟人类理解语言的过程中面临着大量的问题, 但在70年代,仍出现了一系列较为成功的自然语言问题回答系统。在近期,一些较为成形的自然语言识别理论以及自然语言处理系统的设计方法也陆续出现。本文将介绍一个正在我校研制的汉语问题回答系统CQAES（Chinese Question Answer Experimental System）的汉语段落理解机构。CQAES将专门理解描述有教师、学生进行教学和突验的中文段落并回答涉及到亥段落内容的有关问题。R.Alterman曾针对一些具体的动作相互间的关系。给出了7种适应于描述一部分具体动词的意义联贯关系。我们将此思想发展成为一个描述一系列事件间的意义联贯关系。但是, 这些关系不象R.Alterman那样具体地揭示某些动词间的意义联贯关系, 而是具有某种通常意义的事件间的意义联贯关系。     

理解计算机文化

<正> 在现代社会.人类创造了两种神话般的"魔匣".一个是电视,一个是计算机。一般人也许常常以为它们不过是人类的工具,其实任何伟大的"工具"都不再仅仅是"工具".而构成一种伟大的"文化"。我们平常说"电视文化"."计算机文化"就是从这个意义上说的。众所周知.所谓文化.是人类在物质和精神两方面具有整体性的创造力的表     

自相似网络通信量的多尺度预测研究

自相似性是网络的普遍属性,并且对网络性能具有重要影响。在网络性能研究中,利用自相似的长程相关性来进行预测对于有效分配和利用网络资源以保证网络QoS及提高网络性能是非常有意义的。然而,由于自相似通信量同时具有长程相关和短程相关性的多尺度性和非线性使得通信量的预测非常困难。文章在充分考虑自相似网络通信量这些特性的基础上,提出了利用人工神经网络来进行预测的方法。我们首先根据研究目标构建了多时间尺度预测的人工神经网络,并且对输入/输出向量处理、参数选择和学习算法进行了讨论;然后,我们利用FARIMA为模型合成的同时具有LRD和SRD性质的通信量trace进行了多尺度预测的实验研究,结果表明可以利用该算法进行多时间尺度预测,这对于优化网络控制策略是非常有意义的。     

通信网络告警相关性的研究

本文从研究告警相关性分析的意义和方法出发,研究了告警分析在通信网络中的重要作用,介绍了SDH的基本组成和告警机理,利用规则推理的方法对SDH网络设备进行了详细的相关性研究,设计出一类关联关系推理规则,得出一些有用的告警相关性规则和一些可能的根源告警信息。     

遗产软件系统理解方法剖析

本文介绍了三种系统理解模型,对具体方法起框架指导作用,没有对系统理解的已有理论进行赘述,而是立足于各种理解方法的本质、异同和适用场合来对这些方法进行归类研究,在阐明方法思想的基础上,强调的是方法间的比较、不足之处、改进的建议和继续研究的方向,这对方法间的借鉴和多种方法的综合运用很有意义。     

歧义图形的机器理解初探

运用突变理论，我们首先对歧义图形的变化规律进行了理论分析，归纳出一类歧义图形折突变模型及其性状。然后在此基础上，具体提出了一种歧义图形理解的计算原理，包括吸引分叉网、理解区分计算以及具体系统的构造。实验结果表明，我们的初步理论是行之有效的，对一般歧义图形的理解研究具有一定的指导意义。     

浅谈计算机教育重要性的几点理解

本文主要阐述了计算机教育重要性的认识与理解,计算机教育如何适应现在与未来,是摆在我们面前刻不容缓的研究课题,需要我们认真学习理解加以分析研究,并提出对策思考。根据当前计算机教育面临的形势和任务,应提高学校,教师,包括学生与家长对计算机教育重要性的认识。     

对呼叫中心理解的四个误区

从对呼叫中心一无所知到有所了解的过程正好是对近5年来中国市场的描述。根据市场发展的预测．我们已经可以预测到2005年将是中国呼叫中心最为成熟的一年．而处于2003年半成熟的市场则需要我们去进一步地接触了解．深八研究呼叫中心的知识和经验了。     

浅谈对英语语音语调教学及研究的理解

我们为什么需要进行英语语音教学及研究？语音教学中,我们该教什么和研究什么？该怎样教英语语言？作者根据她对英语语音教学、学习的经验及从王桂珍教授的语音教学培训中习得的如何在中国语言环境中教语音知识,回答了提出的问题。     

有理解的最简图表示

对于“树代数”上方程组的求解问题是Prolg-Ⅱ的理论模式中基本问题之一.在很多场合下,我们需要考虑它的有理无穷解,为了能够在机器上处理这类解,引出了有关解的有穷表示问题.本文讨论了解的图表示.证明了存在有穷图表示的充要条件是该解为有理解;另外,本文还证明了,对于一个有理解,它的最简图表示总是存在的,并且在同构意义下是唯一的;最后本文给出了求最简图表示的有效算法.     

情感计算与理解研究发展概述

情感在感知、决策、逻辑推理和社交等一系列智能活动中起到核心作用,是实现人机交互和机器智能的重要元素。近年来,随着多媒体数据爆发式增长及人工智能的快速发展,情感计算与理解引发了广泛关注。情感计算与理解旨在赋予计算机系统识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境,并使计算机具有更高、更全面的智能。根据输入信号的不同,情感计算与理解包含不同的研究方向。本文全面回顾了多模态情感识别、孤独症情感识别、情感图像内容分析以及面部表情识别等不同情感计算与理解方向在过去几十年的研究进展并对未来的发展趋势进行展望。对于每个研究方向,首先介绍了研究背景、问题定义和研究意义;其次从不同角度分别介绍了国际和国内研究现状,包括情感数据标注、特征提取、学习算法、部分代表性方法的性能比较和分析以及代表性研究团队等;然后对国内外研究进行了系统比较,分析了国内研究的优势和不足;最后讨论了目前研究存在的问题及未来的发展趋势与展望,例如考虑个体情感表达差异问题和用户隐私问题等。     

基于相空间重构的股价时间序列相关性分析

股指的相关性研究对于衍生产品定价、风险管理、套期保值和最优投资组合选择等都具有重要的意义。股指相关性研究大都是在线性理论的基础上,即认为股指时间序列是线性的,但是实际上,股指时间序列具有很强的非线性特征,因此在线性理论基础上得到的相关性结果具有一定的局限性。应用非线性的混沌理论,通过对沪深股指混沌时间序列进行相空间重构,建立了一个多维的股指时间序列系统。运用典型相关分析对构建的系统进行相关性计算,得到沪深股指之间的相关性。     

面向高考语文阅读理解的篇章标题选择研究

高考语文阅读理解篇章标题选择题要求机器根据对篇章内容的理解,从多个候选项中选取能够准确恰当的概括表达篇章内容的选项。标题往往是高度凝练且能准确表达文意、结构鲜明的词串。因此,如何对篇章内容进行归纳概括、对标题结构进行梳理和分析是解答篇章标题选择题的关键。针对该问题,提出了标题与篇章要点相关性分析模型。该模型通过分析标题与篇章要点的相关性,构建了基于标题和篇章要点的相关度矩阵。在此基础上融入标题结构特征,选取与篇章最相关的标题。在全国近10年高考真题和测试题上进行实验,验证了该方法的有效性。     

如何理解C++模板

<正>首先谈一下什么是模板。模板就是为解决某一类问题,从而抽象了这类问题的具体共性,为这类问题提供一种通用的解决方法。工作中有很多这样的例子,比如我们熟知的Microsoft Office中的模板,它给我们的工作带来了很多便利,改变了每件事都得从头编码的做事方法,使得代码重用变得如此简单。C++模板的基础讨论     

选择式机器阅读理解综述

机器阅读理解是自然语言处理领域的研究热点之一,对提升机器阅读能力和智能水平有着重要意义,为跟进相关领域的研究进展对其进行综述。首先,介绍机器阅读理解的发展历程及主要任务;其次,重点梳理当前选择式机器阅读理解基于深度学习方法的相关工作,并从语义匹配、预训练模型、语义推理、外部知识四个方面展开叙述;归纳总结了相关数据集以及评价指标;最后,对选择式机器阅读理解的未来发展趋势进行了展望。     

双向关联规则挖掘提取算法

传统的关联规则挖掘是单向的,不能确定相互依赖的规则,找到的规则不一定是有意义的,甚至是错误的。鉴于此,本文在分析的基础上,提出双向关联规则挖掘算法。并根据其相关性找出对我们有意义的规则。     

网络告警关联规则挖掘系统的研究与设计

故障诊断与定位是网络管理的核心,数据挖掘为告警相关性分析中知识获取提供了新的途径.通过对网络告警加权关联规则挖掘的研究,设计与实现了网络告警关联规则挖掘系统.该系统对网络告警相关性分析和故障的诊断定位有一定的意义和实用价值.