一种适合窄带网络多媒体教学的文件传输协议──NFTP的研究与实现

目前在网络环境下进行多媒体教学,网络速度是一个严重的瓶颈问题。在分析瓶颈产生的基础上,作者提出了一个新的文件传输协议──ＮＦＴＰ（Ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ　Ｆｉｌｅ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ窄带文件传输协议）,利用广播数据包方法解决多媒体教学中的速度问题,并设计了一组协议原语,用于协议的描述。     

隐喻计算研究进展

作为自然语言处理中的普遍现象,隐喻若不得到解决,将成为制约自然语言处理和机器翻译的瓶颈问题.结合相关的隐喻理论基础,从隐喻识别和隐喻解释这两个隐喻计算的子任务出发,介绍了现有的隐喻计算模型以及隐喻语料资源,并对这些隐喻模型的优缺点和适用范围进行了比较.     

分类专家咨询系统开发工具EFCTOOL的设计与实现

文章在对实际专家系统和现有的专家系统开发工具进行分析的基础上,探讨了提高专家系统开发工具的适应性的途径;实现了弱逻辑关系及其组合算法1;探讨了提高专家系统开发工具运行效率的途径。同时采用VISUAL PROLOG 4．02实现了一个分类专家咨询系统开发工具EFCTOOL,利用EFCTOOL,可根据需要生成确定或不确定的专家咨询系统。     

复合模糊命题的弱逻辑关系及其运算方法

对模糊专家系统中的复合模糊命题的真值计算方法进行探讨,从实际应用中总结出复合模糊命题中的子命题之间所具有多种逻辑关系,诸如合联关系、析取关系、加权平均关系和弱逻辑关系,其中弱逻辑关系是笔者开发模糊专家系统时根据实际情况首次提出的一种新的逻辑关系,并总结出复合模糊命题的各种真值计算方法的适用范围。进而提出处理弱逻辑关系的方法,最后将弱逻辑关系与其它逻辑关系作比较。     

基于树形条件随机场的跨语言时态标注

提出时态树的概念和构造方法,从而将汉英时态转换问题转换为时态树标注的问题.而后,使用树形条件随机场为未标注时态树的结点标注英语时态.提出的特征函数的模板较好地满足了模型推断的需要.实验结果表明:与基于线性条件随机场模型的时态标注方法相比,基于时态树方法的准确率有大幅度的提高,说明使用时态树能够更好地表达子句间时态的依赖关系.     

基于百科资源的名词性隐喻识别

针对现有隐喻计算知识库的广度和深度不足问题,提出了引入了网络百科资源作为隐喻识别的世界知识库的方法．利用信息检索技术,从概念对应的百科页面中获取概念的背景世界知识,计算两个概念的世界知识的重合程度,作为判断它们是否属于同一个概念域的依据,进行隐喻的识别．实验结果表明在使用百度百科作为世界知识库时,隐喻／常规表达的识别正确率达到81．06％,算法的有效性得到证明．     

基于合作网的汉语句子隐喻理解

我们的认知思维和概念系统建立在隐喻之上.隐喻理解的实现,是自然语言处理任务中关键的一环.为了让理解过程更好地切合隐喻的工作机制,基于隐喻的互动理论,提出了合作网模型,将隐喻理解的过程部署为一个网状结构,实现汉语句子隐喻的理解计算.相比于其他模型,合作网模型体现了目标域和源域之间“求同存异”的语义关系,强调概念之间的双向语义联结,通过计算各个关系的强弱,输出更适应于上下文信息的表述意义.实验结果表明,合作网模型合理、有效.基于合作网得到的理解结果,能够初步反映隐喻理解过程的动态性和突显性.     

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.     

基于动态分类的隐喻识别方法

隐喻计算是自然语言处理领域中的重要问题.尝试以差异性计算为基础,结合语言、心理和认知的角度对英语隐喻识别进行深入分析和探索.对人类而言,隐喻识别是一个动态分类的过程,动态分类是从多个角度来度量事物之间的差异性.研究了如何模仿人类来获取概念的特征、选择分类角度、在特定分类角度下计算差异性,并进行了英语名词性隐喻识别的实验.该方法对隐喻/常规表达识别的准确率达到85.4%,实验结果表明,该方法是有效的.