一种基于C#正则表达式的汉语文本信息检索方法

C#中的正则表达式可以按照用户指定的模式从非结构化文本中提取信息,简单易用,功能强大。简要介绍C#正则表达式主要的语法格式和功能,结合汉语文本检索的实例,演示其使用方法。上机实验结果表明,C#正则表达式在处理汉语文本时的准确率和效率都是较高的,F值为95.53%。     

一种面向法治活动的句群级语境形式化方法

为了使计算机获得语境中包含的知识,必须对语境进行形式化描述.文中采用演绎的方法,以概念树"法治"为例,根据概念层次网络理论(HNC)世界知识的描述,设计了法治活动的领域句类表示式,将法治领域世界知识融人其中,从而使计算机获得先验知识.然后,结合真实语料分析演示了领域句类表示式对句群分析和语境单元萃取的作用,分析结果证明了领域句类表示式的适用性.最后,结合语境形式化的相关理论,讨论了语境的可计算性和语境知识表示方法,表明领域句类是计算机获取和使用语境知识的有效方法.     

用户交互式叙词表更新机制研究

叙词表作为知识组织的基础资源,需要持续更新和维护。本文借鉴大众分类法（Folksonomy）和维基百科用户交互维护机制,将专家知识和用户体验相结合,探索基于用户交互的汉语叙词表更新和维护的新机制。通过上机实验,提出并验证基于规范叙词表推荐和用户自定义主题词语的交互机制,以准确地收集和反映用户需求,促进叙词表的可持续优化。     

句间回指模糊的多层次消解模型

句间回指消解是当前中文信息处理的一个重要研究课题,直接从语义和语用入手,以法律文本为语料来源,对句间回指进行形式化描述和消解,服务于计算机句群自动理解。概念基元是“显微镜”,看清指代语与先行语的微观语义联系;句类是“放大镜”,将指代语和先行语纳入57组基本句类中进行关联;语境单元则是“望远镜”,为指代语和先行语提供宏观的语境知识。语料考察结果表明,这一多层次的消解模型对实现句间回指消解是有效的。