自然语言理解

自然语言理解Tag内容描述：<p>1、自然语言理解中名词多义词辨析及在智能仪器中的应用自然语言理解中名词多义词辨析及在智能仪器中的应用 作者：余庆平 学位授予单位：西安电子科技大学 本文读者也读过(10条)本文读者也读过(10条) 1. 敬笑 机载分布式信息采集系统的设计与实现学位论文2011 2. 姜忠福 基于FPGA的短波护频通信系统设计与实现学位论文2011 3. 唐力搏 基于Oracle的系统电磁兼容信息集成平台的开发及应用研究学位论文2011 4. 刘飞 基于CT图像的肺结节检测算法研究学位论文2011 5. 张奔 基于高分辨距离像的目标识别算法和演示系统设计研究学位论文2011 6. 时超 M。</p><p>2、自然语言处理 自然语言处理 n学习目标 n通过这一章的学习，我们将了解自然语言及其理解的 一般问题，掌握句法自动分析的基本方法，了解统计方法在语言 理解中的应用，在此基础上学习自然语言中的词性标注方法。 n学习指南 n自然语言理解是人工智能的一个重要领域，是一个困 难和富有挑战性的研究任务，它需要大量的和广泛的知识，包括 语法、语义和语言等语言学和语音学以及有关背景知识。在研究 自然语言理解时，将用到多种知识表示和推理方法。这一点将在 本章中充分体现出来。 n难重点 n句法分析，统计方法，词性标注。 n知识点 n句法。</p><p>3、中文分词工程报告课程：自然语言理解姓名：学号：班级： 日期：2013/11/14一， 研究背景（一） 研究背景：由于中文只有字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。中文分词技术产生的因为是中文在基本文法上有其特殊性，具体表现在：1中文词语之间没有分隔，而现代汉语中双字或多字词居多，一个字不等同于一个词。 2在中文里，“词”和“词组”边界模糊。现代汉语的基本表达单元虽然为“词”，且以双字或者多字词居。</p><p>4、自然语言理解,10.1简单句理解10.2复合句理解10.3转换文法和转换网络,10.1简单句理解,10.1.1理解的实现过程要理解一个语句，需建立起一个和该简单句相对应的机内表达。而要建立机内表达，需要做以下两方面的工作：(1)理解语句中的每一个词。(2)以这些词为基础组成一个可以表达整个语句意义的结构。,由于这个解释过程涉及到许多事情，因而常常将这项工作分成以下三个部分来进行：(1)语法分析。将。</p><p>5、分词系统工程报告课程：自然语言理解姓名：王佳淼学号：2011914班级：信息安全11-1日期：2013-11-2实验一 宋词字统计一研究背景本实验所涉及的研究背景是利用计算机来“鉴赏”宋词。主要针对宋词这种特殊的汉语诗歌体裁,开展了有关自动生成算法及其实现方法的探索性研究。通过对大量语料的学习，来自动生成宋词。由于宋词自身的特性，能够在经过大量预料学习后，利用在宋词当中出现频率较高的词语或者单字排列组合来生成宋词。二实验所采用的开发平台及语言工具实验在WIN7的环境下利用VC+编程。三系统设计（1） 算法基本思想从文本中字符。</p><p>6、自然语言理解讲义,第二章 句法与句法分析(1): 形式语言与自动机,内容提要,如何描述语言 形式文法定义 乔姆斯基的文法层级 索引文法 范畴文法 自动机 文法判定的复杂度 用形式文法描述自然语言 文法、语言与自动机的关系,如何描述一种语言,枚举 给出语言中的所有句子 对于含无限多个句子的语言不合适 文法(语法) 给出生成语言中所有句子的方法 当且仅当能够用该方法产生的句子才属于该语言 自动机 给出识别该语言中句子的机械方法,形式文法(1),形式文法：四元组G = 终结符（Terminals）的有限集合VT 终结符是句子中实际出现的符号 相当于单。</p><p>7、词频统计与简单中文分词工程报告姓 名学 号所在学院计算机与信息学院专业年级计算机10-4班报告提交时间 2013年11月17日实验一：中文分词一、研究背景所谓汉语分词，就是将中文语句中的词汇切分出来的过程。由于汉语的书写习惯，汉语语句中词与词之间的标志是隐含的，英文的单词与单词之间有空格，所以不存在分词问题。而中文的每一句中，词与词之问是没有空格的，因而必须采用某种技术将其分开。雅虎中文网页搜索技术部总监张勤认为：中文分词是中文搜索技术的基础，只有做好了分词，才能有好的搜索。可见，掌握了优秀的分词技术就可以在。</p><p>8、实验一、中文分词一、实验内容用正向最大匹配法对文档进行中文分词，其中：（1）wordlist.txt 词表文件（2）pku_test.txt 未经过分词的文档文件（3）pku_test_gold.txt 经过分词的文档文件二、实验所采用的开发平台及语言工具Visual C+ 6.0三、实验的核心思想和算法描述本实验的核心思想为正向最大匹配法，其算法描述如下假设句子： ， 某一词 ，m 为词典中最长词的字数。(1) 令 i=0，当前指针 pi 指向输入字串的初始位置，执行下面的操作：(2) 计算当前指针 pi 到字串末端的字数（即未被切分字串的长度）n，如果n=1，转(4)，结束算法。否。</p><p>9、第 11 章 自然语言理解,11.1 简单句理解 11.2 复合句理解 11.3 转换文法和转换网络,11.1.1 理解的实现过程,10.1.1 理解的实现过程 要理解一个语句，需建立起一个和该简单句相对应的机内表达。而要建立机内表达，需要做以下两方面的工作： (1)理解语句中的每一个词。 (2)以这些词为基础组成一个可以表达整个语句意义的结构。,第一项工作看起来很容易, 似乎只是查一下字典就可以解决。 而实际上由于许多单词有不止一种含义, 因而只由单词本身不能确定其在句中的确切含义, 需要通过语法分析, 并根据上下文关系才能最终确定, 例如, 单词diamon。</p><p>10、2019/6/5,1,自然语言理解,主 讲 ：付 宏 杰 单 位 ：信息工程学院,使用教材： 人 工 智 能 基 础 高 济 朱淼良 何钦铭 高 等 教 育 出 版 社,第五章 自然语言理解,2019/6/5,2,第五章：自然语言理解,基本概念 当我们从事任何一项研究的时候，总要关注两方面的问题：一是是什么，为什么？二是做什么，怎么做？这恰恰是科学与技术紧密相关的两个方面。 自然语言处理既是一项技术，又是一门科学。,2019/6/5,3,5.1 基本概念,信息的主要载体语言 语言的两种形式文字和声音 文字和声音作为语言的两个不同形式的载体，所承载的信息占整个信息组成。</p><p>11、人工智能 Artificial Intelligence,自然语言理解,本章主要内容,自然语言理解的一般问题 词法分析 句法分析 语义分析 大规模真实文本的处理 Web信息抽取,自然语言理解的一般问题(1),自然语言 自然语言：人类交流的语言,口语、书面语、手语、 旗语等 人造语言：机器语言，包括C+, BASIC等 世界语 到目前为止的人类知识有80%以上使用自然语言文字记载下来的。但将来，可能用计算机语言形式记载的知识将会越来越多。因此说，语言信息处理技术和每年所处理的信息总量已成为衡量一个国家现代化水平的重要标志之一。 相比较人工智能其它领域，自。</p><p>12、人工智能：,关于计算机理解自然查询语言的研究,摘要,自然语言理解现在己成为人工智能研究中最活跃的领域之一。在自然语言处理的研究中，最有希望的应用领域之一是自然语言接口。计算机对自然语言中的查询语言理解的正确程度是自然语言接口质量好坏的关键。本文基于建立通用模型的概念，设计了一个通用的数据库自然语言接口系统模型，深入地研究了实现该模型的原理，同时建立了一个具体的实现系统，并希望该系统很容易地移植到其他应用领域。,绪论：研究情况和发展趋势；研究的目的和意义,第一章：数据库汉语通用接口模型及其知识库的构造,。</p><p>13、自然语言理解,上海交通大学计算机系 陈玉泉,联系方式,陈玉泉： chen-yqcs.sjtu.edu.cn 34204406 闵行电院3-525,参考文献,俞士汶主编（2003）计算语言学概论，商务印书馆 刘颖（2002）计算语言学，清华大学出版社 James Allen（1995）, Natural Language Understanding The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc. 翁富良、王野翊（1998）计算语言学导论， 中国社会科学出版社 Christopher D. Manning and Hinrich Schutze（1999）, Foundations of Statistical Natural Language Processing, The MIT Press, Cambridge, Massachuse。</p><p>14、词性标注, 关于标注 总体说来，汉语的词性标注和英语的词性标注在方法上没有明显的不同。 比较典型的标注算法有： 基于规则的方法。国外在70年代初主要采用这种方法，著名的TAGGIT系统，利用3300条上下文规则，对100万词次的Brown语料库标注正确率到77%。, 关于标注 基于统计的方法。80年代初，随着经验主义方法在计算语言学中的重新崛起，统计方法在语料库词性标注中又占据了主导地位。CLAWS标注系统对LOB语料库的标注正确率达到96%左右。 混合策略。国内北京大学计算语言学研究所提出了一种先规则、后统计的规则和统计相结合的标注算法。</p><p>15、第8章自然语言理解及其应用,2,第8章自然语言理解及其应用,8.1自然语言理解的概念与发展历史8.2语音分析8.3词法分析8.4句法分析8.5语义分析8.6基于语料库的大规模真实文本的处理8.7机器翻译8.8语音识别,3,第8章自然语言理解及其应用,8.1自然语言理解的概念与发展历史8.2语音分析8.3词法分析8.4句法分析8.5语义分析8.6基于语料库的大规模真实文本的处理8.7机器翻译8.8。</p>