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在互联网上用户评价内容中很多比较句的比较结果反映了语句陈述者对比较对象的倾向性态度。根据已有的10类比较句句型总结了它们的常见概念搭配,在基于语义块的语句倾向性分析方法的基础上构建了比较句自动识别系统和比较句倾向性自动分析系统。采用第四届中文倾向性分析评测的语料进行实验,对语料中的比较句进行了识别,对比较句中的要素进行了抽取并且分析了比较句的倾向性,识别结果和倾向性分析结果均好于所有参评系统的平均值。 相似文献
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中文问答系统中机构名的处理 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨问句中机构名的处理,并服务于中文问答系统。采用概念层次网络理论的语义概念分析方法分析问句,去掉与机构名无关的概念词语,得到候选机构名。对机构名全称库按字索引,在库中搜索出与候选机构名匹配的机构名全称并按拟合权值排序。实验结果表明该方法识别机构名的正确率达到90.6%,支持对机构名简称的处理。 相似文献
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汉语语音识别的研究越来越重视与语言处理的结合,语音识别已经不是单纯的语音信号处理。N-gram语言模型应用到语音识别系统中,大大增强了系统的正确率和稳定性,但它也有其自身的局限性,使得语音识别出现许多语法和语义的错误结果。本文分析了语音识别产生语音和文字方面的错误的原因和类型,在概念层次网络语言模型的基础上提出了一种基于语句语义分析和混淆音矩阵的语音识别纠错方法。通过三个发音人、5万字的声音语料和216句实验语句的纠错测试,本文的纠错系统在纠正语义搭配型错误方面有比较好的表现,可克服N-gram语言模型带来的一些缺陷。本文提出的纠错方法还可以融合到语音识别系统中,以便更好地为语音识别的纠错处理服务。 相似文献
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利用云端语音识别引擎和机器翻译引擎,结合开源语音处理软件ffmpeg,设计并实现了一个科普视频汉英双语字幕生成的系统。将科普视频文件用开源软件提取音频内容,调用百度云端语音识别引擎(https://aip.baidubce.com/)联合汉语科普知识库,实现语音到汉语字幕及其时间线的转换;调用百度云端机器翻译引擎(http://api.fanyi.baidu.com/)联合汉英科普对译库,将汉语字幕翻译为英文字幕,并对应到汉语字幕的时间线上,最后生成科普视频的汉英双语云端语音识别字幕。本文利用真实科普视频评估了本文所提系统的处理能力,从汉语语音到英文字幕总正确(可懂)率为77.3%;进一步分析该字幕生成系统的人工用时,接近全人工处理的1/5,能够有效降低人工成本,提高科普视频汉英双语字幕的生成效率。 相似文献
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句群是介于句子和段落之间的一个处理单位。在语言概念空间句群有三个要素:领域、情景和背景,领域是最根本的。获取了句群领域,就能够确定情景框架,这对信息抽取和文本分类都是非常重要的。一些词语的概念符号中蕴含了领域信息,通过分析词语在句子中的语义角色以及词语位置、频次等可以得到句子的领域。根据领域关系可以合并领域相同或相似的句子,得到句群及其领域。实验表明,常见的四种领域关系能够很好地被处理,但在动态词处理、复合领域的识别等方面还需要改进。 相似文献
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语句核心动词的自动获取是以动词为中心的汉语语句分析中的重要组成部分。依据概念层次网络理论,在字词概念符号的基础上获取候选动词集合,根据动词的上下文语言环境对动词进行排除和分类处理,对可能作为语句核心动词的动词集合按照作语句核心结构的可能性大小排队,并验证其正确性。实验结果表明,在从真实语料切分得到的3121个语句中,经过排队处理后前三个动词作为语句核心动词的正确率达到了83%。错误分析表明进一步完善知识库及排除排队规则,还可以提高自动获取语句核心动词的正确率。 相似文献