基于属性文法和语义网络的综合知识表示模型

本文提出了一个属性文法计算模型与语义网络表示模型相结合的综合知识表示模型.根据形式化的语义网络表示模型和属性文法的特点,该模型使用属性文法的符号建立了一些适合于语义网络表示模型的语法和语义规则模式,并且可通过扩充的属性文法的解释器来实现推理.     

基于带约束语义文法的领域相关自然语言理解方法

开放域问答系统通常可以借助一些数据冗余方法来提高问答准确性,而对于缺乏大规模领域语料的领域相关问答系统来说,准确理解用户的意图成为这类系统的关键。该文首先定义了一种带约束语义文法,与本体等语义资源相结合,可以在词汇级、句法级、语义级对自然语言句子的解析过程进行约束,解决自然语言理解歧义问题;然后给出了一个高效的文法匹配算法,其首先依据定义的各种约束条件预先过滤一些规则,然后依据提出的匹配度计算模型对候选的规则进行排序,找到最佳匹配。为了验证方法的有效性,将方法应用到两个实际的应用领域的信息查询系统。实验结果表明,本系统提出的方法切实有效,系统理解准确率分别达到了82.4%和86.2%,MRR值分别达到了91.6%和93.5%。     

用于计算机辅助教学的自然语言接口

本文是为计算机辅助教学而专门设计的自然语言接口，它将限定子句文法和语义文法嵌入PROLOG语言，将三者融为一体，在微机上实现了一个自然语言接口程序，实验结果证明这种方法可应用于自然语言的受限领域，尤其适用于建立计算机辅助教学的自然语言接口。     

基于文法规则匹配的自然语言处理系统研究与实现

对对话管理系统中的自然语言理解技术进行了研究,提出了基于文法规则匹配的自然语言处理方法,给出了采用该方法实现的自然语言处理系统的结构模型。对自然语言信息通过文法规则自动机解析为参数信息的过程做了介绍,并给出了规则应用举例。     

自然语言合理句子的生成系统

基于语法规则的使用Chomsky上下文无关文法产生的句子虽合乎语法规则但并不一定合乎语义常理.文中提出一种可以产生合理的自然语言句子的产生系统{TI,N,BI,CI,S,FI,PI},其中,I是指定的自然语言.该系统建立在语义语言理论上,使用Chomsky短语文法.系统的关键技术是引入了语义单元技术、类型参量,类型参量的作用不仅体现在语义单元中而且还体现在句树、事物树和函数集中.语义单元和类型参量共同作用能有效的对产生的句子进行语义约束使得生成的句子合理.     

自然语言语义相关度计算模型的k枝剪求解法

为了能够更为合理地利用语义来进行自然语言处理,提出了一种自然语言语义相关度计算模型及该模型的k枝剪求解法.在该模型中使用语句的语义相关度来判定最佳语法分析方案;分析了语句的两层语义结构并给出了其数学描述方法;在模型求解过程中,会形成一个状态空间树,使用k枝剪法舍弃可能性较小的状态,可以有效地降低计算复杂度并较为准确地计算出模型的近似解.实验结果表明,该方法具有一定的可行性.     

拓广属性文法

一、引言属性文法被普遍用作为基于语言的环境中增量语义分析的基础。传统属性文法中,属性是局部的,即语义等式仅能引用相同产生式实例中属性的值。对于以属性文法为基础的增量语义分析,属性的局部性无法有效地传递语义树中符号定义点和引用点之间的语义信息。换言之,为了把符号的定义信息传送到引用点上,定义信息必须逐结点地经过许多中介属性;一个符号的定义和删     

基于语义分类和描述框架的网络攻击知识抽取研究及其应用

随着计算机技术的迅猛发展,自然语言处理成为计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,且文本知识获取(knowledge acquisition from text, KAT)是人工智能的重要研究内容。当前对于文本研究,大多采用关键字以及机器学习方法,准确率并不高。该文提出了一种基于语义文法的中文网络攻击事件知识获取方法。首先介绍参考FrameNet构建的语义分类和描述框架,它在现代汉语基本句模分类的基础上进行了扩充和改进。其次,重点介绍了攻击文本中最常见的遭受类语义类的设计和形成过程。然后将语义分类和描述框架应用在“网络安全”领域,形成“网络攻击语义类”,并介绍在建立“网络攻击语义类”时遇到的难题,包括文法的设计中对事元的确定、复合句的处理、“的是”结构句型的分析设计、谓词设计等。最后,使用国家某安全部门提供的真实数据进行网络攻击知识抽取,实验表明该方法具有较高的准确率。     

基于容错Earley解析算法的领域语义文法自动学习方法

精细化的领域文本分析是高质量领域知识获取的重要前提,它通常依赖于大量某种形式的语义文法产生式,但总结这些文法通常耗时耗力.对此,文中提出了 一种基于容错Earley解析算法的语义文法自动学习方法,根据种子文法自动生成新的语义文法(包括词类和文法产生式),以减少人工成本.该方法利用优化后的容错Earley解析器,对输入的语句进行容错解析,然后根据容错解析生成的解析树产生候选语义文法,最后对候选语义文法进行过滤或纠正得到最终的语义文法.在5种不同疾病的中医医案的实验中,该方法的词类学习的正确率达到63.88％,文法产生式学习的正确率达到81.78％.     

基于语义Web的受控自然语言系统推理模型

虽然相关研究组织提供了语义Web的一些简化工具,但是对不具备相关背景知识的领域专家来说,语义Web的可用性较低。提出了基于语义Web的受控自然语言系统推理模型,以解决这个问题。首先给出受控自然语言系统推理模型框架;然后分析受控自然语言的语言处理部分,提出基于WordNct的受控自然语言系统的本体词库模型和基于本体词库的受控自然语言解释器,把受控自然语言转换成中间表达语言篇章表述结构;最后通过推理部分把篇章表述结构转换成语义Web的本体和规则,通过模板工具映射成Jess的事实和规则,根据预定义的语义Web的公理和定理对受控自然语言进行推理。试验证明此模型大大提高了知识表示建模的效率,也基本满足简单推理任务,具有实用价值。     

XML文本数据自动分析研究

XML是目前已被广泛采用的WWW上信息交换和表示的技术之一,被称为未来的数据通用格式,本文对现有的XML语法进行研究,用新的文本方式表示XML数据,针对可扩展XML数据的一些特殊形式提出了一些新的概念模式并证明了有效性和正确性,同时对语法可简化性进行了证明。针对相应的特殊Ⅻ几语法形式开发了相应的自动机分析算法并进行分析。     

中文语义依存关系分析的统计模型

该文提出了一个统计语义分析器,它能够发现中文句子中的语义依存关系．这些语义依存关系可以用于表示句子的意义和结构．语义分析器在1百万词的标有语义依存关系的语料库(语义依存网络语料库,SDN)上训练并测试,文中设计、实现了多个实验以分析语义分析器的性能．实验结果表明,分析器在非限定领域中表现出了较好的性能,分析正确率与中文句法分析器基本相当。     

汉语的语义分析研究

汉语缺乏形态特征,用法十分灵活。汉语的分析仅通过句法是远远不够的,必须借助语义知识。本文分析了当前几种汉英翻译软件存在的问题,强调汉语语义分析的重要性,介绍了几种语义学理论,提出了一种语义分析方法。     

基于本体和语义文法的上下文相关问答

在问答系统中,用户的提问通常不是孤立的,而是使用连续的多个相关的问题来获取信息,用户在与这样的系统进行交互时,才会感觉更自然。在已构建的非上下文相关问答系统的基础上,该文提出了一种可以处理上下文相关问题的方法并开发了系统OSG-IQAs。方法首先识别当前问题是否是一个从问题(follow-up),并判别其与前面问题的具体的相关类别,然后根据相关类别,利用话语结构中的信息对当前的follow-up问题进行重构,并提交到非上下文相关问答系统中。最后,将方法在两个不同规模的领域进行测试,并与相关系统或方法进行比较,测试结果表明,该方法具有较好的可扩展性。在总体测试中,该方法比基线系统获得了更好地效果,同时利用手工将所有上下文相关问题进行上下文消解,系统与此也进行了比较,并获得了相近的性能。     

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。     

基于HowNet的句子褒贬倾向性研究

文本倾向性识别在信息过滤、自动文摘、文本分类等领域有广泛的应用前景。句子倾向性研究是文本倾向性识别的基础,结合句法分析结果和词语语义倾向性可以衡量句子褒贬倾向性。以HowNet的词汇语义相似度计算为基础,提出了基于的语义距离和语法距离的句子褒贬倾向性计算方法。大量语句实验表明,该方法的计算结果与人工判别结果更接近。     

C语言中的安全性分析

C语言开发者追求的是语言的高效性、灵活性,为此在不同程度上忽略了语言的安全性。主要从语法和语义2方面对C语言的陷阱做了一个分析,并针对所涉及的陷阱给出了一定解决方案,为编写安全性要求高的代码提供一些帮助。     

C语言的安全性分析

从语法和语义两方面对C语言的陷阱做了分析,并给出了防范相应陷阱的解决方案,为编写安全性要求高的代码提供参考。     

多媒体查询语言UMQL语法分析器的设计与实现

通用多媒体查询语言UMQL是多媒体信息检索的有效工具.讨论UMQL语法分析器的设计与实现.根据UMQL的语法特点,分别以正则式、巴克斯范式和逻辑代数定义该语言的词法、文法和语义规则集,设计一个层次化的UMQL语法分析模型.基于该模型并结合编译原理的相关理论知识,设计实现UMQL语法分析器,并探讨其各部件实现的关键技术.该语法分析器能有效检测UMQL查询中的语法语义错误,并给出相应的错误提示信息.