一种基于受限自然语言处理的移动机器人视觉导航方法

本文在研究汉语自然语言路径重建描述(NLRP)语言规律的基础上,通过建立移动机器人导航意像图,设计了室内环境下基于受限自然语言的视觉导航算法.首先,从受限汉语文本中提取出路标,以及路标之间的大致方位和距离关系,并将其映射到建立的导航意像图上,然后从中提取路径关键引导点,实现机器人运行路径规划,且根据关键引导点将路径分成...     

一种启发式的汉语词性标注算法

描述了一种启发式的汉语词性标注算法,并采用该算法实现了一个基于统计模型的汉语词性标注系统。该算法将反向动态规划和正向Ａ＾＊解码算法相结合。初步的开放测试表明,该系统的词性标注正确率为９５．８８％（小标记集）和９７．９５％（大标记集）,性能优于Ｖｉｔｅｒｂｉ算法。     

一种受限的自然语言通信方法研究与实现

论述了一个多智能体并行设计环境中自然语言通信模块的设计和实现方法。通过建立一个受限词汇的综合信息库,记录词汇的各种语法、语义信息;采用扩充短语结构文法对句子结构进行分析,定义了句子生成模板,智能体借助该模板提供的接口函数生成自然语言句子。该设计方法建立在受限语言的基础上,突出了在协商式多智能体之间进行自然语言通信时的准确性。此外,为智能体提供了灵活、友善的接口,提高了多智能体并行设计环境的性能。     

一种基于词矢量的汉语语义量化模型

通过建立基于词矢量的汉语语义量化模型来解决语义信息的自动获取及量化问题,描述了模型的建立方法及其在汉语词义排歧中的应用,最后通过构造伪词的方法对模型的语义辨识能力进行了评测。实验表明该语义量化模型具有很好的语义表示能力,并且由于模型的建立是通过对大规模生语料库的统计来完成的,避免了人工对词语语义进行量化时所需的庞大工作量,从而可以运用于许多与语义相关的自然语言处理任务中。     

基于受限汉语的数据库自然语言接口技术研究

介绍了一种新的基于受限汉语的数据库自然语言接口NLCQI(natural language (Chinese) query interface)的系统模型及设计框架.给出系统实现中具有特色的多栈结构的中间语言以及以关联路径搜索方法实现的中间语言向SQL转换的策略.实验表明,该系统采用的非过程化汉语查询句表达方式较自然,对汉语句型的理解、处理能力有较大的改进.     

一种基于数据驱动传输策略的带宽受限的分布式融合估计器

针对无线网络化多传感器融合估计中存在的网络拥堵、传感器能量有限以及通信带宽有限的问题, 本文以多传感器经通信网络组成的线性离散随机系统为研究对象, 提出了一种基于数据驱动传输策略的带宽受限的分布式融合估计器, 能够在降低传感器数据传输率的同时满足有限带宽的限制. 在目标状态满足高斯性的前提下, 给出了融合估计误差均方差一致有界的条件. 最后通过算例仿真验证所提方法的有效性.     

汉语谓词组合范畴语法词库的自动构建研究

谓词词库是深层语法模型分析和理解的核心资源。近年来的常规方法是人工构建或从标注语料库中自动获取,标注规模和信息容量的扩大受制于巨大的人工投入量和标注库体系设计。该文提出了一种多资源融合自动构建汉语谓词组合范畴语法(CCG)词库的新方法。从知网、北大语法信息词典和大规模事件句式实例中提取汉语谓词的不同句法语义分布特征,融合形成CCG原型范畴表示,将它们指派给各资源信息完全重合的谓词形成核心词库。然后通过自动分类和隶属度分析相结合方法对其他谓词的CCG范畴进行预测,并对两者结果进行融合得到扩展词库,最终合并形成包含约15,000个词条的汉语谓词CCG词库。通过在随机均匀抽样的1000个谓词上通过多人独立标注形成的标准测试库上进行不同角度的性能分析实验,表明该词库的预期准确率达到了96.3%。
     

一种基于谓词执行优化技术的寄存器分配算法

对采用谓词执行优化技术后的编译代码,为了更高效地进行寄存器分配,首先介绍了Sias等人提出的一种基于二进制决策图（BDD）的谓词分析系统;然后在其基础上,对传统寄存器分配算法进行改进,给出了一种建立精化干涉图的新算法;最后将算法在学院研制的YHFT—DSP／700芯片的编译器上实现,实验结果表明,减少了所需寄存器数目,缩短了代码执行时间,获得了较好的性能提高．     

汉语受限语言的设计与应用

在机器翻译和自然语言理解等领域内, 受限语言的研究是一项有意义的工作。本文在分析考查现代汉语岐义短语的基础上, 设计了一个汉语受限语言, 籍以对存在汉语中的岐义进行受限处理, 并且给出了一个应用实例——面向受限汉语的机器翻译前编辑系统。     

基于神经网络的汉语文法分析专家系统的设计

本文提出了一种基于神经网络的汉语文法分析专家系统的设计方案。知识库采用产生式规则的知识表达方式，并将知识二元化存储在神经网络中。推理机采用神经网络进行推理。在论文的结尾给出了系统的运行实例，说明了该系统的有效性。     

基于非监督训练的汉语词性标注的实验与分析

概率参数的获取是基于统计的词性标注的两个主要研究方向之一．侧重于研究非监督方式,利用未标注的语料进行训练获取概率参数．实现了一个非监督的训练标注模式－ＨＭＭ－Ｂａｓｉｃ;从不同的初始模型和训练集出发对汉语词性标注进行了实验;分析了训练集规模、初始模型的选择对系统标注性能的影响并讨论了其中所存在的问题。