基于依存语法的蒙古语语义角色分类及其标记研究

该文从蒙古文信息处理角度出发,着重参考了其他语言语义角色标注的理论方法和蒙古语语义角色相关研究成果,结合蒙古语依存句法树库的特征,通过手工标注分析研究,制定了基于依存语法的蒙古语语义角色分类及其标记。     

蒙古语语义信息词典SIKM的研发

蒙古语语义信息词典（SIKM）作为一部知识库已成为整个蒙古语语言资源的组成部分。自2009年至今,词典的研发取得了阶段性进展。SIKM现已收录5.7万多条记录,涵盖4个词典库。其中包含全部词语的1个“总库”,名词、形容词、动词等3个词类各建一个数据库。每个数据库文件都详细刻画了各词类词语及其语义属性的二维关系。目前已完成5.7万多条词语的语义分类和属性描述,该分类体系和词典的一些属性信息初步被应用到蒙古文信息处理相关基础研究和开发之中。介绍词典规模及结构,语义分类体系、属性字段描述以及研制过程中遇到的一些难点,词典的初步应用情况等内容。     

基于问题分析的旅游咨询系统

针对咨询系统缺乏对问句的语义分析,提出在汉语框架语义知识库的基础上,利用语义Web语言,对旅游中有关交通的问句进行语义分析,并利用旅游本体知识库对答案进行抽取和处理。给出一种问题分类的新方法,结合传统分类与本体分类的方法,以及汉语框架语义知识库,提高了问题识别的效率。     

词汇语义知识库浅述

知识库是以描述型方法来存贮和管理知识的机构,由知识和知识处理机构组成,形成一个知识域。自然语言的语义分析和内容信息的理解,离不开语义知识库的支持,它是帮助计算机”了解”人类语言的一个媒介和手段．也是让计算机逐渐”智能”起来的物质前提。文章叙述了当前国内外主要的语义知识库建设现状,以及它们各自的规模、语言、采用的语义理论方式和构建方式,最后介绍了作者正在进行的一个语义知识库项目。     

一种基于Mealy!机的语义程序验证方法

语义验证是束缚语义软件和语义程序设计语言发展的问题之一,针对这一问题,在基于语义Web服务的语义程序设计语言SPL及其知识库业务领域本体(BDO)的基础上,提出了一种基于Mealy!机对SPL所编排的业务过程进行语义验证的方法,结合在线外汇交易平台的案例,详细描述了运用该方法进行语义验证的过程。通过案例证明,本方法有助于编写语义正确的语义程序。     

汉字语法语义智能输入法搭配库的设计与实现

为提高输入法的智能性,对供输入法使用的搭配知识库进行了研究.介绍了汉字语法语义智能输入法及其改进的功能,在对语料库中搭配知识分析的基础上,结合输入法中搭配知识的使用,对现有的统计语言模型进行了改进,并给出了词语搭配知识库,语法搭配知识库和语义搭配知识库的关键结构,利用改进后的统计语言模型和语法语义搭配知识,对各搭配知识库进行了算法实现,最后给出了各个搭配知识库的部分实验结果并对其进行了分析.     

多民族语言本体知识库构建技术

语义本体是共享概念模型的显示的形式化规范说明,其目标是将杂乱无章的信息源转变为有序易用的知识源。语义本体知识库的构建是文本自动处理的一个重要环节,跨语言信息检索、信息抽取、自动翻译等领域中都有广泛的应用。该文旨在描述统一标准、统一接口的多民族语言本体知识库的创建思路,以及包含的若干问题,例如 多民族语言中共有概念的一般表示与各民族语言特有的事物表达方式的规律,基于词汇语义的、包括汉语、英语及少数民族语言在内的多民族语言语义本体的表示理论与方法等。     

基于Intranet的知识库系统匹配算法的研究与实现

在分析了知识库和知识库系统概念的基础上,探讨了知识库系统中的应用和方法。在知识库系统中问题匹配是系统的核心问题。围绕问题匹配方法的设计,首先分析了知识库匹配中的各种相关因素,提出了一个基于关键词、关键词权重、问题频度和典型语义词的知识库匹配算法,并给出了基于该算法的知识库系统的实现方案,最后在IBM技术Intranet知识库上进行应用,应用结果表明了该算法的高效性。     

基于HowNet的航空术语语义知识库的构建

语义知识库的构建是自然语言处理基础性工作,对于语言信息的处理有重要的作用,但面向特定领域的语义知识库的构建还是一个难点。该文在分析了航空术语的基本特点的基础上,根据HowNet和KDML描述语言构建了面向航空领域的术语语义知识库,并在构建航空术语知识库的过程中总结形成了构建航空术语知识库的基础规则、动态角色/特征的选择规则。在文章最后对所构建的术语进行了相似度的计算,取得了较好的结果。     

一种基于词素媒介的汉蒙统计机器翻译方法

汉蒙语形态差异性及平行语料库规模小制约了汉蒙统计机器翻译性能的提升。该文将蒙古语形态信息引入汉蒙统计机器翻译中,通过将蒙古语切分成词素的形式,构造汉语词和蒙古语词素,以及蒙古语词素和蒙古语的映射关系,弥补汉蒙形态结构上的非对称性,并将词素作为中间语言,通过训练汉语—蒙古语词素以及蒙古语词素-蒙古语统计机器翻译系统,构建出新的短语翻译表和调序模型,并采用多路径解码及多特征的方式融入汉蒙统计机器翻译。实验结果表明,将基于词素媒介构建出的短语翻译表和调序模型引入现有统计机器翻译方法,使得译文在BLEU值上比基线系统有了明显提高,一定程度上消解了数据稀疏和形态差异对汉蒙统计机器翻译的影响。该方法是一种通用的方法,通过词素和短语两个层面信息的结合,实现了两种语言在形态结构上的对称,不仅适用于汉蒙统计机器翻译,还适用于形态非对称且低资源的语言对。     

基于双语约束的蒙古语无监督依存分析

句法分析在自然语言处理的实际应用中扮演着重要的角色。当前各少数民族语言包括蒙古语的句法分析研究还处在相对滞后的阶段。同时给其他相关研究带来了相应的困难。该文提出了一种基于双语约束的蒙语的无监督依存分析方法。能够在无需蒙语依存树库及蒙语句法的情况下,对蒙语进行无监督的依存句法分析。并且获得了较好的效果,在人工标注的测试集上有向及无向的正确率分别达到了67.2%及73.3%,可以实际应用到自然语言处理中了。     

刍议马头琴的设计形态语义

马头琴不仅是蒙古族音乐文化的典型代表,它的外观形态设计同样也承载了蒙古人的信仰、历史和美学观念等,聚合了丰富的蒙古文化内涵。本文着重分析了马头琴的设计形态语义及情感形态语义,旨在引发人们对马头琴的蒙古形态语言的再思考。     

基于蒙古语课程领域语义Web的推理与检索方法的研究

由于蒙古语网络教学相对落后,蒙古语教学资源的重用和利用率较低,并且基于关键字的教学资源检索缺少在语义层面上的处理和表示,导致检索结果不全面和不准确。针对这种情况,提出基于蒙古语课程领域语义Web的检索方法。通过建立教学领域"人工智能(■■)"课程蒙文本体,利用关系数据库MySQL、语义相似度以及推理规则等工具与方法,实现构建基于蒙古语教学领域查询与检索原型系统。实验结果表明,该方法能有效地提高信息检索的查全率和查准率,并且建立了蒙古语教学资源可以共享和互操作的知识层次结构。     

怎样利用语言知识资源进行语义理解和常识推理

该文讨论怎样利用语言知识资源来帮助机器进行语义理解和常识推理。首先,指出人类生活在常识和意义世界中,人工智能机器人必须理解自然语言的意义,能够在此基础上进行常识推理。接着,简单梳理了基于知识和基于统计两种自然语言处理路线各自的优长和短缺。然后,说明完全绕开知识的统计方法和深度学习,都不能真正理解概念和语言。该文通过具体案例说明,《实词信息词典》已经配备了有关词项的语义角色关系及其句法配置信息;把这种语言知识加入知识图谱和内容计算中,可以为人工智能提供理解和解释从而造就一种可解释的人工智能。由于“物性角色”描述了名词所指事物的百科知识,可用以回答相关事物是什么(形式角色)、有哪些部件(构成角色)、用什么做的(材料)、怎么形成的(施成)、有什么用途(功用)等常识性问题。     

BFS-CTC汉语句义结构标注语料库

句义结构分析是汉语语义分析中不可逾越的重要环节,为了满足汉语句义结构分析的需要,基于现代汉语语义学理论构建了一种层次化的汉语句义结构模型,定义了标注规范和标记形式,建设了一个汉语句义结构标注语料库BFS-CTC(Beijing Forest Studio-Chinese Tagged Corpus)。标注内容方面,基于句义结构模型的定义标注了句义结构句型层、描述层、对象层和细节层中所包含的各个要素及其组合关系,包括句义类型、谓词及其时态、语义格类型等信息,并且提供了词法和短语结构句法信息,便于词法、句法、句义的对照分析研究;语料库组织结构方面,该语料库包括四个部分,即原始句子库、词法标注库、句法标注库和句义结构标注库,可根据研究的需要,在词法、句法、句义结构标注的基础上进行深加工,在核心标注库的基础上添加更多具有针对性的扩展标注库,利用句子的唯一ID号进行识别和使用;语料来源和规模方面,语料全部来自新闻语料,经过人工收集、整理,合理覆盖了主谓句、非主谓句、把字句等六种主要句式类型,规模已达到10 000句。同其他语义标注库相比,BFS-CTC基于现代汉语语义学,提供了多层次的句义结构标注信息,兼容进行了词法和语法标注,各类标注既可以单独使用也可综合使用进行横向分析,可用于自然语言处理多方面的研究,进一步推动汉语语义分析的研究和发展。     

语料资源缺乏的连续语音识别方法的研究

由于少数民族语言有其本身的特点, 不能简单地套用现有的连续语音识别的方法. 本文以蒙古语为例, 研讨了声学和语言模型的建立, 并在日本国际电气通信基础技术研究所的连续语音识别器上实现了蒙古语的语音识别系统. 本文侧重于语言模型的建立, 基于蒙古语黏着性语言特点, 提出用相似词聚类方法建立多类N-gram模型. 实验结果显示, 应用我们提出的语言模型, 识别精度比用传统的词的N-gram识别法提高了5.5%.     

蒙古语语音识别系统语言模型的设计

目前,蒙古语语音识别的研究尚处于空白阶段,因此蒙古语语音识别系统的研究与开发具有重要意义。而语言模型的确立是语音识别系统中最重要的环节之一。本文根据自己的实践,通过实验的方法最终确立了蒙古语、大量词汇语音识别系统中适宜的语言模型。