基于语义的自然语言理解研究

机器要完全智能化,自然语言理解是基础,其中语义是最突出的问题.语义分析方法的选择,对于处理各类不同的语料有着十分重要的作用.介绍语义分析理论,并重点分析语义网络、袼语法、概念从属理论和本体等语义分析方法;提出在选择语义知识表示方法时应遵循的原则;最后,分析基于语义的自然语言理解的重要性及发展趋势.     

一种自然语言理解系统的研究与实现

如何将自然语言描述的平面几何命题自动转化为计算机辅导专家系统使用的特定语言还是自然语言理解中的一项空白。通过对平面几何范围内的领域自然语言的研究，给出了一种将自然语言理解系统建立在知识库基础上，以词法、句法分析为辅助分析方法，主要采用语义分析的方法实现领域自然语言的理解，并建立了切实可行的语言理解系统．实现了从领域自然语言到领域特定形式的自动转化。     

汉语分词的主要技术及其应用展望

分析中文的语义,首先要对句子进行分词.从分词的基本理论出发,讨论了分词的几个主要算法,介绍了现在典型的分词系统,并对发展作了些讨论.     

基于层次分析法的中文分词算法改进

首先简要介绍了中文分词的应用领域,指出中文分词所面临的问题,歧义语句和未登录词的识别率低的现状。然后,在传统的机械分词算法基础上,改进算法,引入了多种优化技术。基于上述理论和改进算法,设计并实现了一个改进的中文分词系统,不仅能够保证快速分词,而且提高了分词的正确率,改善了歧义语句和未登录词的识别率低的问题。     

基于依存句法分析的分层语义通信系统

语义通信是一种全新的通信范式,可以从语义级别提高通信的可靠性,解决通信带宽与频谱资源受限的问题。针对语义通信中语义重要性划分这一问题,本文提出了一种基于依存句法分析的分层语义通信系统。首先,为了获取传输语句内部的依存句法关系,本文设计了一种基于图解码的依存句法分析模型,用于提取传输语句对应的依存句法树。其次,本文根据提取到的依存句法树提出了一种语义分层方法,并根据信道质量对不同层级的语义信息进行选择传输,从而保证关键语义的准确传递。此外,本文还引入了ERNIE语言模型,结合依存句法关系提高接收端的语义恢复能力。仿真结果表明：本文提出的语义分层方法可以有效提取传输语句的关键语义信息。与传统通信系统相比,本文所提系统显著提升了在低信噪比下的通信可靠性。     

基于概念图的自然语言语义解释

语法分析器应用文法规则生成语法树来表示一名句子的语法结构。本文讨论用概念图表示自然语言的语义，描述一个从语法树开始生成概念图来解释句子语义的方法，生成过程是由语法树引导，把与每一个输入词相关的概念图连接成一个较大的概念图表示整修句子的语义。     

隐马尔可夫模型在中文文本分词中应用研究

文本分词是各个互联网领域中的基础性工作。通过对平台涉及的文本串进行切词处理,对切词之后的短文本串更能够聚合用户。隐马尔可夫模型作为机器学习领域中重要算法,它能够进行各个状态之间的转换,对于文本中词语之间上下文语义关系、词语与词语之间前后向位置关系非常匹配,众多的开源分词工具都基于隐马尔可夫模型。     

浅析中文分词方法

中文分词是在中文信息处理系统中的关键步骤,文章探讨了常见的几种中文分词方法以及他们的优点和缺点,并指出了在中文分词工作中的困难。     

基于中文自然语言的纹理分类新方法

提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理分类方法,建立了自然纹理分类体系,并用最小二乘支持向量机对纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换.实验结果证明,该方法在图像理解和基于内容的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的"语义鸿沟".     

自然语言理解浅谈

长久以来,作为人工智能的关键问题,自然语言理解的发展—直局限于以词汇、句法、语义、语用的分析为基础。无论是机器翻译,语料库研究,语篇理解研究,还是概念层次网络理论,只是研究形式不同,究其根本都是在进行语言规则与统计的研究,都未能脱离传统模式的束缚。本文突破传统,从信息属性着手,提出了信息耦合属性概念。     

自动文摘系统中基于全信息词典的复杂语句分析方法及其实现

本文介绍了智能型自动文摘系统Ladies中汉语复杂语句的化简分析方法——义块组配及其实现.在使用全信息词典对词的语法、语义、语用信息进行全方位描述的基础上,义块组配对复杂句进行语义聚合,将被扩展的各个成分合并成能充分表达语法、语义信息的义块,从而大大简化了语法语义分析过程,为进一步的句子语义、语用分析和篇章理解打下了一个良好的基础.     

面向自然语言处理的人工智能框架

在自然语言的处理研究中,一般对语义的处理只是在某范围内选定若干低级的原语,用这些原语的结构组织来解决高层次词条的语义,并且这些所需要原语的语义必须清楚,这样可以解决一定范围的语义问题.实际仅仅是用一定范围的语法结构代替语义描述,并没有真正解决语义的表达问题.随着人工智能的研究取得一定进展,计算机已从单纯的数值计算进入到知识处理阶段.Agent理论有助于从语言的本质使用的角度来处理自然语言处理中的人工智能框架,为语义分析提供哲学的视域和分析方法.     

Linked Open Data Query Based on Natural Language

Linked open data (LOD) supports the SPARQL query strongly. A translation system from the natural language query to the SPARQL query based on the syntax rules is proposed. For a natural language query, a parsing method is proposed to represent the query in-tention and construct the corresponding query graph. The algorithms for obtaining and instantiating triple patterns are designed based on the rules. A mapping method for different types of graph nodes is lastly proposed to im-prove the recall. The experiments based on test data from QALD-4 are conducted. Compared with the other systems, our system is more easy and effective, and evaluation re-sults are outstanding in the field of unsupervised learning.     

基于自然语言理解的实体自动摆放的研究

论文针对三维场景中实体自动摆放的实际应用,研究了基于自然语言理解的空间关系可视化问题,并用二步法实现了三维空间中的实体自动摆放。首先是摆放范围的确定,然后是实体的准确定位。该文主要阐述3个方面的内容：基于线性分类方法识别篇章中实体间的空间关系;基于包围盒确定实体的空间摆放区域;基于遗传算法实现实体准确摆放。实验结果证明了系统方法的可行性,达到了令人满意的效果。     

基于KNN的汉语问句分类

汉语问句分类是问答系统中重要的组成部分,问句分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。利用知网(HowNet)义原树计算问句之间的语义相似度,并以此作为句子之间的距离度量,利用KNN算法构造分类器进行问句分类,并对最近邻分类算法、KNN分类算法及改进的KNN分类算法进行实验比较。结果表明加权的KNN分类器分类效果最好,达到了89.8%的精确率。     

面向自然场景分类的贝叶斯网络局部语义建模方法

本文提出了一种基于贝叶斯网络的局部语义建模方法.网络结构涵盖了区域邻域的方向特性和区域语义之间的邻接关系.基于这种局部语义模型,建立了场景图像的语义表述,实现自然场景分类.通过对已标注集的图像样本集的学习训练,获得贝叶斯刚络的参数.对于待分类的图像,利用该模型融合区域的特征及其邻接区域的信息,推理得到区域的语义概率;并通过网络迭代收敛得到整幅图像的区域语义标记和语义概率;最后在此基础上形成图像的全局描述,实现场景分类.该方法利用了场景内部对象之间的上下文关系,弥补了仅利用底层特征进行局部语义建模的不足.通过在六类自然场景图像数据集上的实验表明,本文所提的局部语义建模和图像描述方法是有效的.     

基于句法分析和答案分类的中文问答系统

本文根据疑问词和谓语的距离信息对问句进行细致的句型分析,然后对答句进行浅层句法分析,在此基础上,抽取出问题特征集、答句特征集和组合特征集作为分类特征,引入最大熵模型和支持向量机训练答案抽取分类器.基于不同特征组合训练得到的分类器在五类事实性问题上进行了测试,其F值分别达到70.87%和85.75%.     

通用安全协议分析语言CPAL的研究

本文先从软件理论的角度对安全协议分析语言CPAL的语法和语义进行分析，指出这种语言控制流的缺陷，在语法和语义方面给出CPAL语言的完善方案，并从信息安全中的协议的广泛性方面说明其必要性。     

一种新的多功能电压型排序电路

提出并成功制作了一种多功能电压型排序电路，它采用开关电容技术来跟踪／保持输入信号，通过全对称的求大网络了大，最后分时输出排序结果，该排序电路不仅可以确定电压输入端的顺序，而且可以将输入电压值按大小的顺序依次输出，这将十分有利于排序结果的后处理，我们采用单层金属，单层多晶的２μｍ－Ｎ阱标准数字ＣＭＯＳ工艺成功制作了该排序电路，实验结果表明，该电路性能较好，有应用前景。