一种手写汉字文本切分的协动计算方法设计

本文针对信封地址的识别,设计了一种手写汉字文本切分的协动计算方法。由于考虑了汉字及其左右部件搭配的语义信息,从而取得了较高的正确切分率。在１０００份样本信封文本中,无连字时为１００％,有连字时也有９５％。     

汉语机器理解研究现状及展望

分析了汉语不利于机器理解的几个特点，简要回顾了我国汉语机器理解研究的历史和取得的成果，指出了目前治语机器理解研究所面临的困难，并对研究前景作了展望。     

一种基于段化的手写汉字特征点提取方法及其实现

手写汉字识别中的特征点提取，一直是结构匹配方法中的一个关键问题．系统识别率很大程度上取决于特征点提取的正确率．本文在总结前人和作者以前工作的基础上，提出了一种新的段化特征点提取方法，并具体用于手写汉字识别的实用系统中，取得了十分理想的效果．从已测试的１８００×１０个样本字的结果看，特征点提取正确率突破了９８％大关，为实用化手写汉字识别系统奠定了基础．     

利用语料库技术的中文自动文摘系统

本文着重介绍利用“后邻字符树”的方法在领域语料库中生成字符树库,用于自动文摘候选句子选取时提高精度,介绍了后邻字符树的构造、后邻字符树库的生成及优化和句子权值计算方法。     

一种吸引分岔知识同模型及其应用实例

本文基于非线性动力学，特别是托姆的形态发生学思想，针对视觉学习，给出了一种吸引分岔知识网模型，用于解决知识表示和获取问题．通过引入皮亚杰发生认识论中的概念，模型拥有的学习功能包括强化、同化、顺应、聚合、分裂和遗忘；这样就给出了一个学习视觉知识的完整方法．３个应用系统的结果表明，该模型及其学习方法，对于解决实际问题，是有效和适用的．     

一种手写汉字拓扑图表示及其动态获取

手写汉字的机器识别,属于图像模式分类问题。所谓图像模式分类,指的是把一定范围内的图像,分成预先确定的类别,然后再去对给定范围内的图像进行识别分类。显然,这其中预先确定类属性特征、类标准模板以及具体分类识别策略都是图像模式识别的关键问题。对于我们具体的手写汉字识别问题,由于单字结构分析和基元形态分析一起可以给出汉字形体的完整描述,而统计形态分析却难以满足大规模汉字字集的集群性和分离性要求。     

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。