Arithmetical hierarchy and complexity of computation

Various sets of Turing machines naturally occuring in the theory of computational complexity are shown to be complete on the respective levels of the arithmetical hierarchy. Results saying that various assertions concerning computational complexity (e.g. some relativizations of the P = NP problem) are independent of formal systems like set theory are obtained as corollaries. Provable complexity classes are also investigated.     

求余算法在程序语言中的运用

随着程序语言的不断发展,通过程序来仿真各种机构的运动变得十分普遍.传统的程序语言根据主从动件位置的对应关系.通过主动件计算从动件的角位移.算法繁琐,可读性不强.求余算法可以有效地降低程序的冗余度.增强程序的可读性.特别是对槽轮机构、齿轮机构及棘轮机构等一系列周向循环机构的动画演示程序,效果显著.通过槽轮机构的VB动画演示程序,介绍了求余算法的原理、特点和算法实现,并简单介绍了算法在数据结构循环队列中的运用,对算法做了拓展.     

Ergodic Theory and Arithmetical Simulation of Random Processes

The relationships between arithmetical simulation of random processes, ergodic theory, and optimization are analyzed. Some new results are considered and their possible applications to optimization problems are described.     

语音增强技术及算法综述

在介绍语音增强技术,比较分析了目前常用的几种方法。     

Arithmetical complexity of fuzzy predicate logics – a survey

Results on arithmetical complexity of sets of tautologies and satisfiable formulas of various fuzzy logics (with respect to their standard t-norm based semantics as well as with respect to their general BL-algebra based semantics) are surveyed. Some new results are also obtained. Partial support of the project LN00A056 (ITI) of Ministry of Education of the Czech Republic is recognized.     

维吾尔语比较句识别研究

识别比较句并提取被比较事物之间的关系是细颗粒度意见挖掘的重要研究内容之一。该文给出维吾尔语比较句的范畴、语法特点,定义了维吾尔语比较句识别的任务。提出两层识别模型,第一层是基于比较词的粗识别,第二层提出双向CSR挖掘算法(Bidirectional CSR Mining),以挖掘的模式为特征,利用支持向量机(SVM)筛选得到比较句,实现维吾尔语比较句的识别。实验F值达到70.93%,证明提出的两层识别模型可以有效识别维吾尔语比较句。     

Exhaustive Interpretation of Complex Sentences

In terms of Groenendijk and Stokhofs (1984) formalization of exhaustive interpretation, many conversational implicatures can be accounted for. In this paper we justify and generalize this approach. Our justification proceeds by relating their account via Halpern and Moses (1984) non-monotonic theory of only knowing to the Gricean maxims of Quality and the first sub-maxim of Quantity. The approach of Groenendijk and Stokhof (1984) is generalized such that it can also account for implicatures that are triggered in subclauses not entailed by the whole complex sentence.     

汉语块扩句的自动分析

块扩句是一类概念预期知识十分明确的句子。基于概念层次网络理论介绍了块扩句对应的块扩句类,总结了能够激活块扩句类的典型块扩动词。根据块扩动词的概念知识得到句子的特征语义块及块扩句类,依据块扩句类的知识对句子进行检验后可给出句子句类的分析结果。在已有的句类分析系统的基础上对真实语料中的块扩句进行了自动分析,实验表明正确率达到了71.29%,错误主要来自特征语义块动词辨识、动词多句类代码等。正确分析块扩句将有助于解决汉语句子的多动词处理难点。     

“ちょっと”与独词句的机器翻译

机器翻译是对人工翻译的模拟。但是由于不同语言之间历史文化、风俗习惯等因素存在固有差异,所以相同的文字时常在不同环境下表达的意义不同,这使得机器翻译实现十分困难。独词句是语言学上的一种特殊的句型。独词句需要根据上下文环境来判断它的“句义”,而不仅仅是它的“词义”。然而目前大多数的计算机翻译软件,对独词句的处理都存在缺陷。本文希望能从语言学的角度,对翻译系统处理独词句提出更为合理的解决方法。     

藏文句义分割方法

句子是字或词根据语法规则进行组合的编码,句义分割是句子组合规律的解码问题,即对句义进行解析。在藏文分词后直接进行语义分析,其颗粒度过小,容易出现词语歧义,而以句子为分析单位,则颗粒度过大,不能较好地揭示句子的语义。为此,提出一种藏文句义分割方法,通过长度介于词语和句子之间的语义块单元进行句义分割。在对句子进行分词和标注的基础上,重新组合分词结果,将句子分割为若干个语义块,并采用空洞卷积神经网络模型对语义块进行识别。实验结果表明,该方法对藏文句义分割的准确率达到94.68%。     

汉语定义语句的抽取方法

该文介绍了在汉语文本中抽取定义语句的方法。方法的主要特点是：给定被定义的词汇（字符串）,应用Bo-yer-Moore算法查找该串在文本中的位置,继而在该句子中查找符合定义特征的谓词。在这个工作基础上,根据谓词字符串的特征排除谓词歧义,并按照句法分析的结果对定义语句修饰谓词的不同语法单元进行识别,从而实现了基于字符串和语法特征的识别的定义语句抽取。     

否定词跨标点句管辖的判断

现代汉语中基本否定词“不”以及扩充词“从不”、“很不”、“不能”、“不会”等的否定辖域受到学术界重视,但前人研究一般局限于句内,且主要局限于基本否定词,其实否定辖域也涉及多个标点句,否定词的管辖判断也涉及到扩充的否定词。跨标否定词跨标点句管辖的判断和否定词共享问题是整个跨标点句句法共享问题的一个重要组成部分。本文从形式上找到了一些否定词跨标点句的共享规律,即着重从形式角度讨论了否定词跨标点句的辖域问题,对现代汉语长句句法分析有重要作用,并对汉外机器翻译有实用价值。     

"ちよつと"与独词句的机器翻译

机器翻译是对人工翻译的模拟.但是由于不同语言之间历史文化、风俗习惯等因素存在固有差异,所以相同的文字时常在不同环境下表达的意义不同,这使得机器翻译实现十分困难.独词句是语言学上的一种特殊的句型.独词句需要根据上下文环境来判断它的"句义",而不仅仅是它的"词义".然而目前大多数的计算机翻译软件,对独词句的处理都存在缺陷.本文希望能从语言学的角度,对翻译系统处理独词句提出更为合理的解决方法.     

汉语句子谓语中心词的自动识别

谓语中心词的识别是句法成分分析中的一个非常重要的部分。本文提出了一种规则和特征学习相结合的谓语识别方法,将整个谓语识别的过程分为语片捆绑、谓语粗筛选和谓语精筛选三个阶段。在谓语粗筛选中,利用规则过滤掉明显不能充当谓语的词,得到一个准谓语集;在精筛选阶段,选择谓语的支持特征,根据统计计算得到每个特征对谓语的支持度,然后利用准谓语在句子中的上下文出现的特征对准谓语集中的词进行再次筛选,从而确定出句子的谓语中心词。经过测试表明,该方法是有效可行的。