英汉平行语料中双语兼类词消歧研究

对于一部分目前统计处理消歧效果较差、但出现频率又很高的兼类词,手工编写针对性极强的消歧规则。在未经词汇对齐的平行语料中,实现了基于个性规则的词性消歧方法。本研究为5个典型兼类词（过去、计划、与、back、so）设计的平行消歧算法,在大规模平行语料中得到了验证,平均F值达到了98.45%。研究结果表明该规则具有不受上下文长度和模板数量限制、特别适合于双语平行处理、消歧效果好等优点。     

基于CRF模型的组合型歧义消解研究

组合型歧义切分是汉语自动分词的难点之一.为此,利用CRF（条件随机场）模型,以歧义字段的上下文的词和词性建立特征模板,进行歧义消解研究.以1998年半年《人民日报》为语料,对常用的10个组合歧义字段进行消歧,平均消歧正确率达到96.35%,取得了良好的效果.实验表明,利用该模型能有效提高消歧正确率.     

一种基于图划分的无监督汉语指代消解算法

指代消解是自然语言处理领域中的一个重要问题。针对当前中文指代标注训练语料非常缺乏的现状,本文提出一种无监督聚类算法实现对名词短语的指代消解。引入图对名词短语的指代消解问题进行建模,将指代消解问题转化为图划分问题,并引入一个有效的模块函数实现对图的自动划分,使得指代消解过程并不是孤立地对每一对名词短语分别进行共指决策,而是充分考虑了多个待消解项之间的相关性,并且避免了阈值选择问题。通过在ACE中文语料上的人称代词消解和名词短语消解实验结果表明,该算法是一种有效可行的无监督指代消解算法。     

基于神经网络的教师教学评估系统

利用神经网络对教师教学评估中所使用的权值进行非线性学习与调整，通过实验证明了该方法的有效性，并提出进一步改进的方案。     

基于概念关系对齐的中文抽象语义表示解析评测方法

抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)是一种句子语义表示方法,能够将句子的语义表示为一个单根有向无环图.随着中文AMR语料库规模的扩大,解析系统的研究也相继展开,将句子自动解析为中文AMR.然而,现有的AMR解析评测方法并不能处理中文AMR的重要组成部分——概念对齐和关系...     

基于条件随机场的古汉语词义消歧研究

首先分析了古汉语词义义项的分布情况与特点,考察了词义消歧的难点.然后在现有的词义消歧理论和方法的基础上,基于机器自动学习的统计模型条件随机场,选择上下文的词及其词性的复合特征,并加入其他适当语言学特征,设计6个不同的模板,对"將"、"如"、"我"、"信"、"聞"、"之"等古汉语高频词进行了词义消歧实验.实验最高平均F值达到了83.04%,高于最大熵、朴素贝叶斯模型,结果表明,选择合适的特征,条件随机场模型在古汉语词义消歧方面有效可行.     

基于大间隔方法的汉语组块分析

汉语组块分析是中文信息处理领域中一项重要的子任务.在一种新的结构化SVMs(support vectormachines)模型的基础上,提出一种基于大间隔方法的汉语组块分析方法.首先,针对汉语组块分析问题设计了序列化标注模型;然后根据大间隔思想给出判别式的序列化标注函数的优化目标,并应用割平面算法实现对特征参数的近似优化训练.针对组块识别问题设计了一种改进的F1 损失函数,使得F1损失值能够依据每个句子的实际长度进行相应的调整,从而能够引入更有效的约束不等式.通过在滨州中文树库CTB4 数据集上的实验数据显示,基于改进的F1 损失函数所产生的识别结果优于Hamming 损失函数,各种类型组块识别的总的F1 值为91.61%,优于CRFs(conditional random fields)和SVMs 方法.     

VFP 6.0中基于三表查询时联接条件中的问题及解决措施

本文对Visual FoxPro 6.0中基于三表查询时联接条件中存在的问题进行了讨论，找出造成问题的原因，并对如何避免问题的产生给出了解决措施。     

基于机器学习与语义知识的动词隐喻识别

在自然语言中,动词的用法主要包含3种：字面、转喻和隐喻．动词的隐喻用法在隐喻的研究中占有重要的地位．动词的隐喻计算包含两个子任务：隐喻识别和隐喻理解．本文采用条件随机场、最大熵模型来识别动词的隐喻搭配,并在此基础上,加入了两种语义信息：《同义词词林》的同义词信息和《知网》的语义信息来识别动词的隐喻表达,实验识别正确率可...     

网络课程群综合实验教学平台的构建与实施

从南京师范大学省级计算机实验教学示范中心建设项目出发,较系统地论述计算机网络原理以及相关课程的教学内容,提出"网络主导、课程协同、情景教学、综合应用"的网络课程群模式,详细地规划了网络课程群的实验体系、实验组织、实验设备和环境的建设方案,以期建立符合计算机网络教学和人才培养需求的高质量、高效率和高水平的综合性平台。