首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   3篇
  完全免费   3篇
  自动化技术   6篇
  2019年   1篇
  2012年   1篇
  2008年   1篇
  2007年   3篇
排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
自动提取含字母词语的领域新术语的研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
新术语的提取是中文信息处理领域的一个重要研究课题。针对现有提取方法的不足和很多专业术语表现为字母词语的特点,该文提出了一种综合统计技术和规则筛选的方法:基于长串优先和串频统计的思路进行文本切分,得到共现字符串,利用词语搭配规则进行过滤,经过领域词典及评价函数的筛选,提取出领域新术语。该方法可发现包含字母词语、专业术语等未登录词在内的频率大于等于2的任意长度的专指语义串、短语和词。实验表明了该方法的有效性及新术语的准确率分布特征。  相似文献
2.
汉语框架语义知识库概述   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了汉语框架语义知识库(Chinese FrameNet,简称CFN)的语义描述体系。CFN是一个以Fillmore的框架语义学为理论基础、以伯克利FrameNet为参照、以汉语语料事实为依据的供计算机使用的汉语词汇语义知识库,它包括框架库、句子库和词汇库三部分。经过三年的努力,目前已取得了阶段性成果。CFN构建工程量大,难度很高,目前课题组只能在有限目标下开展工作,但是,已经探索了一条可行的技术路径,为实现语义Web中的语义知识共享以及智能化、个性化的Web服务提供了基础资源。  相似文献
3.
词义消歧是自然语言处理中的一项基础任务,古汉语信息处理也急需深层次的语义标注工作.该文针对先秦古汉语这一特殊的语言材料,在训练语料和语义资源匮乏的务件下,采用《汉语大词典2.0》作为知识来源,将其词条释义作为义类,每个义项的例句作为训练语料,使用基于支持向量机( SVM)的半指导方法对《左传》进行全文的词义标注.按照频度不同、义项数量不同的原则,我们随机选取了22个词进行了人工检查,平均正确率达到67%.该方法可以广泛用于缺乏训练语料的古汉语义项标注工作,能够在古汉语全文词义标注的起步阶段提供初始结果,为人工标注词语义项提供良好的数据底本,补正传统词典释义不全的问题,进一步丰富汉语史发展研究资料.  相似文献
4.
在汉语的自然语言处理领域中,汉语的语义标注一直是一个重要的研究课题。在以往的研究中,大多使用手工的方式取得模板进行标注;采用抽取自动模板的方法,对汉语的语义进行标注,以解决对词的类别进行标注,以及对复合结构语义关系进行标注的问题。实验效果表明,对词的类别进行标注取得了在把维度降到363时的精确率为81.6406%的结果;对复合结构语义关系之间的标注也取得了比以往工作有所改进的成果。  相似文献
5.
贾一荻  刘璘 《软件学报》2019,30(10):3115-3126
非功能需求描述系统质量相关的属性,是软件设计决策的重要依据和评估标准.与功能需求的描述相比,非功能需求描述通常比较分散,且往往是隐含的.当采集到的需求原始描述内容较多时,逐一进行人工判别和整理需要耗费大量的时间和精力.针对中文自然语言描述的需求文本,提出了自动化的非功能需求识别和分类方法.其中,识别过程旨在从文本中提取出可能包含非功能需求的语句,尽可能地缩小人工检查的范围.分类过程则进一步将包含非功能需求的语句划分到性能、可靠性、可用性、安全性、可维护性这五大类非功能需求类型之中.分类训练和实验测试基于课题组工作项目整理的实验数据集进行,最终,基于一个工业界的实际应用案例数据,验证了方法的有效性.  相似文献
6.
Ontology is playing an increasingly important role in knowledge management and the Semantic Web. This study presents a novel episode-based ontology construction mechanism to extract domain ontology from unstructured text documents. Additionally, fuzzy numbers for conceptual similarity computing are presented for concept clustering and taxonomic relation definitions. Moreover, concept attributes and operations can be extracted from episodes to construct a domain ontology, while non-taxonomic relations can be generated from episodes. The fuzzy inference mechanism is also applied to obtain new instances for ontology learning. Experimental results show that the proposed approach can effectively construct a Chinese domain ontology from unstructured text documents.  相似文献
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号