一种新型的交流脉宽调压调速系统

根据应用较为广泛的三相感应电动机调压调速的原理．本文应用现代可关断电力电子器件提出了一种仅针对Y型接法的三相感应电动机进行的调压调速方法——脉宽调压调速。分析了其工作原理,给出了实验结果。结果表明：Y型接法三相感直电动机采用此方法调压调速能使系统的电路结构简单、电动机运行时稳定、负载上的电压谐波分量小,系统响应快：可适用于泵类、风机类、起重机类等负载的拖动调速：并且此调压电路完全适用于所有的三相Y接对称性负载的调压应用中。     

高频最大交集型歧义切分字段在汉语自动分词中的作用

交集型歧义切分字段是影响汉语自动分词系统精度的一个重要因素。本文引入了最大交集型歧义切分字段的概念,并将之区分为真、伪两种主要类型。考察一个约1亿字的汉语语料库,我们发现,最大交集型歧义切分字段的高频部分表现出相当强的覆盖能力及稳定性:前4,619个的覆盖率为59.20% ,且覆盖率受领域变化的影响不大。而其中4,279个为伪歧义型,覆盖率高达53.35%。根据以上分析,我们提出了一种基于记忆的、高频最大交集型歧义切分字段的处理策略,可有效改善实用型非受限汉语自动分词系统的精度。     

HowNet义原标注一致性检验方法研究

义原(sememe)被定义为人类语言中不可再分的最小语义单位。一个词语的意义可以由多个义原的组合来表示。以往人们已经人工为词语标注义原并构建了知网(HowNet)这一语言知识库,并借此将义原应用到了多种自然语言处理任务。但传统的人工标注费时费力,而且不同的专家进行标注难免会引入标注者的主观偏差,导致标注的一致性和准确性难以保证。因此,保证词的义原标注一致性已成为建设高质量语言知识库HowNet、提升义原应用任务效果的首要任务。该文首次提出了一种对HowNet已标注的义原进行一致性检验的方法。实验结果表明,所提方法切实有效,能够很好地应用于HowNet知识库的标注一致性检验以及完善扩充。     

基于k-近似的汉语词类自动判定

生词处理在面向大规模起初文本的自然语言自理各项应用中占有重要位置。词类自动判定就是对说情水知的生词由机器自动赋予一个合适的词类标记。文中提出了一种基于ｋ＝近拟的词类自动判定算法,并在一个１亿字汉语语料库及一个６０万字经过人工分词和词类标注汉语熟语料库的支持下,构造了相应实验。实验结果初步显示,本算法对汉语开放词类－－名词动词开窍词的词类自动判定平均正确率分别为９９．２１％、８４．７３％、７６．５     

基于互联网自然标注资源的自然语言处理

该文提出了“基于互联网自然标注资源的自然语言处理”的学术思想,并从自然标注资源的定义和基本类型、基于自然标注资源的计算、方法论层面上的初步思考等三个角度对这一学术思想进行了初步的阐发。最后指出了其中的一个基础问题 如果我们把全部自然标注资源所能提供的全部信息或知识都以一种系统的方式用到了极致,并且把它们最大限度地有机集成起来,机器能否如愿以偿地获得对自然语言一定深度的理解呢？     

汉语自动分词词典机制的实验研究

分词词典是汉语自动分词系统的一个基本组成部分。其查询速度直接影响到分词系统的处理速度。本文设计并通过实验考察了三种典型的分词词典机制:整词二分、TRIE索引树及逐字二分,着重比较了它们的时间、空间效率。实验显示:基于逐字二分的分词词典机制简洁、高效,较好地满足了实用型汉语自动分词系统的需要。     

汉语最长名词短语的自动识别

通过对包含5573个汉语句子的语料文本中的最长名词短语的分布特点的统计分析,提出了两种有效的汉语最长名词短语自动识别算法：基于边界分布概率的识别算法和基于内部结构组合的识别算法.实验结果显示,后者的识别正确率和召回率分别达到了85.4%和82.3%,取得了较好的自动识别效果.     

从技术和研究角度看MOOC

从教育技术的角度阐述MOOC在基本教学单元模式、即时反馈、个性化服务、社交互动、类线下课堂体验等5个方面的显著特点,介绍了正在兴起的针对MOOC的研究工作。     

多值因果图的推理算法研究

针对多值因果图存在的两个困难：（1）不严格满足概率论；（2）将其用于实际问题时，推理结果可能出现错误，提出了一种基于因果影响可能性分配的推理算法，该算法将多值因果图的推量分成3个阶段，首先对多值因果图进行补充定义，使多值因果图能够兼容单值因果图；接着将多值因果图转化为单值因果图进行概率计算，最后对多值因果图进行可能性计算，将单值因果图计算得到的概率按多值因果图计算得到的可能性进行分配，以核电站二回路系统中蒸汽发生器故障诊断因果图为例，展示了该算法推理计算的全过程，实例表明，该算法能够有效地克服多值因果图存在的困难，其推理过程严谨，计算结果符合实际情况，而前面提出的推理算法基础上，针对其不能处理模型情况的局限性，提出了一种模糊推理算法，该算法对多值因果图进行了模糊扩展定义，在读数变量和事件变量之间建立了用于表达模糊知识的模糊对应关系，在事件变量上定义了一个等价的虚拟模糊状态，使读数变量取值对应一个模糊状态，把读数和模糊推理转化为对应模糊状态的非模糊推理，通过本文的工作，目前因果图已发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合因果图模型。     

基于字串内部结合紧密度的汉语自动抽词实验研究

自动抽词是文本信息处理中的重要课题之一。当前比较通行的解决策略是通过评估候选字串内部结合紧密度来判断该串成词与否。本文分别考察了九种常用统计量在汉语自动抽词中的表现,进而尝试将它们组合在一起,以期提高性能。为了达到尽可能好的组合效果,采用了遗传算法来自动调整组合权重。对二字词的自动抽词实验结果表明,这九种常用统计量中,互信息的抽词能力最强,F-measure可达54.77% ,而组合后的F-measure为55.47% ,仅比互信息提高了0.70% ,效果并不显著。我们的结论是: (1) 上述统计量并不具备良好的互补性; (2) 通常情况下,建议直接选用互信息进行自动抽词,简单有效。