（机械制造及其自动化专业论文）基于机械机构设计领域的概念内涵语义分析.pdf

摘要 目前，机械产品设计计算机化对产品开发的早期设计规划，尤其是设计初期的 用户需求分析和产品概念设计的支撑较少。针对这个问题，本文从自然语言理解 的语义分析的角度，对其在产品设计中的应用做了初步的探讨。通过对以自然语 言形式表达的用户需求进行理解和分析，并根据用户需求确定需要选择的机械运 动机构类型，为后续设计提供支持。 本文的主要工作有： 1 根据设计领域自然语言理解的特点，确定了在产品设计领域内应用自然语 言理解应该采用基于知识的方法。 2 通过对目前现有的几种语义分析方法的分析和比较，选择概念从属理论作 为基于知识的方法的重要补充，并应用资源模型对概念进行了深入探讨。 3 根据概念从属和资源模型建立了概念从属树来表示概念之间的关系，然后 对概念内涵进行了详细的讨论，用基于知识的方法建立了名词概念内涵模 板，以及其常见的处理及其实现。 4 在以上工作的基础上，编写出对语句进行概念内涵语义分析的规则，可以 实现对领域内汉语语句中所包含的概念内涵的理解。 5 将自然语言理解的语义分析应用于机械运动机构选择的原型系统，经过初 步调试，取得一定的成果；将自然语言理解的语义分析应用于初中代数解 题系统，通过系统测试，结果比较令人满意。 自然语言理解是一个十分庞大复杂的系统工程，本文应用基于知识的方法和概 念从属理论对自然语言理解的语义分析进行了研究，取得了一定的成果。但由于 这一问题涉及面很广，涉及学科很多，以及时间、条件和作者个人认识的限制， 还有许多需要进一步研究和改进的地方，比如：形容词、动词等的内涵的处理， 复杂概念内涵的表示与理解，知识库中知识冗余的减少等等。 关键词：自然语言理解语义分析概念从属理论概念内涵概念设计 a b s t r a c t n a t u r a ll a n g u a g eu n d e r s t a n d i n gi sa p p l i e dt op r o d u c td e s i g nb yu n d e r s t a n d i n ga n d a n a l y s i so f t h e u s e rr e q u i r e m e n t si nn a t u r a ll a n g u a g es t y l e ，w h i c ha r ec o n v e r s e di n t ot h e r e q u i r e m e n to f c o n c e p t u a ld e s i g n ，t os u p p o n t h ef u t u r ed e s i g n f i r s t ，m e t h o db a s e do nk n o w l e d g es h o u l db ea d o p t e di nt h en a t u r a ll a n g u a g e u n d e r s t a n d i n ga p p l i e d t op r o d u c td e s i g nd o m a i na c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i co f n a t u r a l l a n g u a g eu n d e r s t a n d i n g i n p r o d u c td e s i g nd o m a i n s e c o n d l y ，c o n c e p t u a l d e p e n d e n c yt h e o r yi sc h o s e na sa ni m p o r t a n tc o m p l e m e n t a r i t y t ot h em e t h o db a s e do n k n o w l e d g e ，t h r o u g ha n a l y s i sa n dc o m p a r e so f s e v e r a le x i s t i n gs e m a n t i ca n a l y s i sm e t h o d p r e s e n t a n dc o n c e p t i sd i s c u s s e d t h o r o u g h l y b a s e do nr e s o u r c e m o d e l t h i r d l y ， c o n c e p t u a ld e p e n d e n c yt r e e sa r es e tu pb a s e d o nc o n c e p t u a ld e p e n d e n c yt h e o r ya n d r e s o u r c em o d e lt od e n o t et h er e l a t i o no fc o n c e p t s c o n c e p tc o n n o l a t i o ni sd i s c u s s e di n d e t a i la n dt h et e m p l a t eo ft h en o u n sc o n c e p tc o n n o t a t i o ni se s t a b l i s h e d ，a sar e s u l t ，t h e k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o ns y s t e m o fs e m a n t i c a n a l y s i s o fc o n c e p tc o n n o t a t i o ni s o b t a i n e d f o u r t h l y , s e m a n t i ca n a l y s i s r u l ei sw r i t t e nt ou n d e r s t a n dt h e c o n c e p t c o n n o t a t i o ni nt h es e n t e n c eo nt h eb a s i so ft h ew o r kd o n e ，w h i c hc a nu n d e r s t a n dt h e c o n c e p t c o n n o t a t i o ni nc o r r e s p o n d i n gf i e l d s l a s t ，s e m a n t i ca n a l y s i so fn a t u r a ll a n g u a g e u n d e r s t a n d i n g i s a p p l i e d t o r e q u i r e m e n ta n a l y s i sa r c h e t y p a ls y s t e m f o rm o t i o n m e c h a n i s m ，w h i c hr u n sw e l la f t e rd e b u g i ti sa p p l i e dt ot u t o r s h i ps y s t e mf o ra l g e b r a t o o b ys y s t e mt e s t i n g ，i tt u r n su pt r u m p s n a t u r a ll a n g u a g eu n d e r s t a n d i n gi sa h u g e a n d c o m p l e xs y s t e mp r o j e c t t h i s p a p e r i n c l u d e ss e m a n t i ca n a l y s i so f n a t u r a ll a n g u a g eu n d e r s t a n d i n gb a s e do n k n o w l e d g e a n d c o n c e p t u a ld e p e n d e n c yt h e o r y h o w e v e r ，o w i n gt or e s t r i c t i o ni nt i m e ，c o n d i t i o n s a n da u t h o ri n d i v i d u a lc o g n i t i o n ，t h ef u r t h e rr e s e a r c ha n di m p r o v e m e n ti sn e e d e di n s e m a n t i ca n a l y s i so f c o n c e p tc o n n o t a t i o na d j e c t i v ea n d v e r b ，r e p r e s e n t a t i o na n d u n d e r s t a n d i n g o f c o m p l e xc o n c e p tc o n n o t a t i o n ，t h er e d u c t i o n o ft h ek n o w l e d g e r e d u n d a n c y ，e t c k e y w o r d s ：n a t u r a ll a n g u a g eu n d e r s t a n d i n gs e m a n t i c a n a l y s i sc o n c e p t u a l d e p e n d e n c yt h e o r yc o n c e p t c o n n o t a t i o n c o n c e p t u a ld e s i g n 声明 创新性声明 y 5 8 3 6 6 1 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或 其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 本人签名：查垂盗同期竺! 竺： ! 苎 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生 在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业 离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学 校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部 或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。( 保密的论文在 解密后遵守此规定) 蜒人签名专垩咯日期鲨! 竺 ! 芏 导师签名：奎盎日期塑堡 ：窆 第一章绪论 第一章绪论 1 1引言 在当今社会市场经济环境下，各个企业只有通过竞争才能获得自己的效益。一 个企业要想在竞争中站稳脚跟，就必须不断豹完善自己的产品，更大的满足市场、 客户的需求。从宏观经济发展来看，在过去的2 0 多年里，产品生产企业的经营经 历了重大变化：比过去更加全球化，竞争更激烈，技术进步快，特别是计算机和 通讯技术更是如此。由于新技术的出现以及消费观念的变化，产品的寿命周期越 来越短，制造也已经采用了c a d 、机器人、c i m s 以及智能化制造来改善产品的 质量，提高生产效率以及降低生产成本。但若想进一步提高就得依靠更创新的技 术1 2 0 1 产品设计是生产制造的基础，制造必须根据设计来生产产品，而产品总成本的 7 5 以上以及所有的产品性能在设计阶段就已经确定，通过改进设计来极大的改 善产品质量和性能，极大地降低生产成本1 2 0 1 。同时，企业的新的经济增长点就是 开发生产适应新需求的产品，企业竞争力提高的关键因素就是能否进行强有力的 新产品开发。所以说，一个产品设计的好坏直接影响着企业的竞争能力。先进设 计方法的应用，可以尽量完善产品的性能、降低产品的成本，达到更高的目的。 设计活动是产品开发过程中最重要的环节之一。产品设计是种创造性活动， 其本质是制造和革新，它是一个有目的的人类主动行为，设计的目标是有使用价 值的产品。设计的一系列活动表现为设计过程。由于设计是人类大脑复杂的思维 过程的结果，所以搞清产品的设计过程，尤其是产品的概念设计过程，并使之规 律化、系统化、模型化，成为开发新型计算机辅助支持工具的前提和基础，并曰 益受到广泛的关注“”。 1 2 产品概念设计 产品设计的过程一般分为；需求分析、概念设计和详细设计三个阶段。产品概 念设计是设计过程的初始阶段，其目标是获得产品的基本形式和形状。广义上的 概念设计是指从产品的需求分析之后，到详细设计之前这一阶段的设计过程。它 主要包括功能设计、原理设计、布局设计、形状设计和初步的结构设计等五部分。 这几个部分虽存在一定的阶段性和相互独立性，但在实际的设计过程中，由于设 计类型的不同，往往具有侧重性而且相互依赖，相互影响。”。 概念设计是产品整个设计过程中个非常重要的阶段。这一阶段的工作高度地 体现了设计的艺术性、创造性、综合性以及设计师的经验性。实践表明，一旦概 念设计被确定，产品设计的6 0 7 0 也就被确定了；然而，概念设计阶段所花 费的成本和时间在总的开发成本和设计周期中占的比例通常都在2 0 以下1 2 2 1o 在 设计过程中，概念设计又是最重要的阶段。因为概念设计决定了产品的基本特征 和主要框架，在概念设计结束后，设计的主要方面就被决定下来了，而后续的过 程知识保证概念设计结果对设计需求的满足1 2 3 1 。以知识为基础、以创新为灵魂的 新产品竞争是2 1 世纪全球化制造环境下企业技术竞争的核心。一个新产品在功能、 原理、部件、形状、结构、人机关系、色彩、材料、工艺等任一方面的创新，都 会直接影响产品的整体特性，影响产品的最终质量和市场竞争力 2 4 1 。 产品设计过程是一个从抽象到具体、从定性到定量的过程。研究表明，设 计师在设计过程都采用了抽象的方法。所谓抽象，就是将设计要求抽象化，而不 是像常规设计那样，在按到任务之后就马上进入具体设计。抽象化是人们认识事 物本质的最好途径，无需涉及具体解决方案就能清楚掌握产品的基本功能，把设 计 人员的思维集中到关键问题上来。 抽象化的目的在于确定产品的总功能和结构。产品设计过程首先是由一组设计 说明开始的。设计师对这些设计要求进行抽象化，以确定产品的总功能和结构为 目的，抓住设计本质，突出重点，淘汰次要条件。在插述抽象设计对象时，尽可 能是采用定性而不是定量的描述，且只描述任务不涉及具体解决方法。有经验的 设计师能够根据设计要求，掌握原理，定性分析，同时考虑其它条件如精度、价 格等，很快地能得到意见产品的大致方案，例如产品设计方案是机械的、电子的、 光学的、或三者皆有之的，设计对象是高度抽象的，其设计方法是定性分析和经 验两者的有机结合。 设计师得到高度抽象设计对象后，设计过程往往不是马上转向具体设计而是转 向一个相对抽象层次。这样的一个过程一般可以理解为从总功能到子功能的分解 过程。功能分解就是一个从抽象到相对抽象，从相对抽象到具体的设计过程。例 如机械电子系统一般分为三个部分，一是传动部分或执行动作部分，也就是所谓 第一章绪论 的“机”，二是信息处理及控制功能，即“电”功能；三是检测传感功能，它起作 “机”与“电”之间的连接功能。在划分功能过程中，设计师一方面根据第一原 理如运动与机构理论、电子理论、信息处理与控制理论来把总体设计对象从功能 上进行分解，同时也结合自己的设计成功经验，减少了设计的复杂度，和不必要 的重复劳动。 接下来，设计师会把设计过程引入更为相对抽象或相对具体的设计层次。设计 师依据整个系统的功能或结构，利用相应原理，把功能映射到相应的物理领域中。 功能域与物理域不是一一映射关系，同一种功能可以利用多种物理原理，而同一 个原理又可以实现多种功能。因此如何根据功能选择原理要根据具体情况而定。 此时，形成了方案的原理解。机械工程中主要利用的就是物理学原理，将物理学 原理通过一定的结构方式在工程技术上加以利用，得到的结构是抽象结构，没有 具体的集合尺寸和装配关系。如要实现力平衡原理，可以使用杠杆。这里杠杆就 是一个具有一定抽象层次的结构。 在设计过程中，每一步决策都是在若干方案中进行评价，并在最终选出总和指 标最优的方案。在设计过程中每一个决策的确定都意味着有相当多方案被淘汰掉。 考虑采到整个设计过程实际上就是一个构造决策树的过程，在一个设计中，如果 不采用从抽象到具体的过程，直接从最具体的层次进行设计决策，则可能产生组 合爆炸。 上面几个步骤可以看出，产品设计是经过多次综合、分析、选择才从最初的设 计说明最终得到设计概念( 即方案原理解) 的。 当今，设计理论在产品开发中发挥着重要的作用。设计人员在设计理论的指 导下进行设计，可提高工作效率，缩短开发时间，提高产品的性能，能够更好地 满足用户的需求。只有最大限度的满足用户需求的产品和企业才能在市场竞争中 取得胜利。随着市场竞争的曰渐激烈，设计理论尤其是创新设计理论越来越受到 重视。 产品设计是制造业的灵魂t 1 4 1 1 1 6 刨新是产品设计的灵魂，概念设计是创新设 计的灵魂，无论是产品设计，还是创新设计、概念设计，它们都是基于知识、基 于信息的设计。产品制造过程中信息和知识要素的增值是主宰产品竞争力的决定 因素，创新设计的核心是增加产品中知识与信息的含量，概念设计中信息与知识 的运用也是必不可少的。因此基于知识和信息的设计过程就是获取知识、获取信 息和应用知识、利用信息的过程。如何快速获取知识，如何准确及时地获取信息 ( 需求信息、成本信息、竞争信息等) ，如何高效率地进行协作交流以及如何快速 进行设计成果转化等，这些都是迫切需要解决的问题。然而当前计算机系统对产 品设计、制造过程中所需知识、信息的获取、组织、传递及运用仍停留在低水平， 这是制约产品创新的瓶颈。 基于机6 栅构设计领谢撇内涵语义分析 如何通过计算机技术及人工智能技术快速有效地收集产品设计中的有用信息， 并且对其进行分析，转化为产品概念设计要求从而设计出满足用户需求的产品， 已经成为产品设计中越来越引人关注的问题。一般来说，用户不同于专业的开发 人员，他们对设计领域内的术语不是很了解或根本不了解，他们仅仅以自己的通 俗语言表达对自己对产品的要求。要让计算机理解这种要求，就必须利用自然语 言理解这种手段，让自然语言理解充当用户和产品设计、分析等系统之间的智能 接口，通过了解用户想要什么，从而指导设计人员的工作。 本文尝试将自然语言理解应用于产品设计中，通过对以自然语言形式表达的产 品设计信息进行理解和分析，并将分析结果转化成概念设计要求，为后续设计提 供支持，以辅助产品设计人员能够更快更好的进行产品设计。希望本文的工作能 够对上面所提到的问题有所帮助。 1 3 自然语言理解概述 自然语言理解研究自然语言理解是如何让计算机能正确处理人类语言，并据 此做出人们期待的各种正确响应。自然语言理解的研究分为书面语理解和口语理 解，相对而言，书面语比较规范，比起口语来说比较容易用机器处理。由于“语 言是思想的直接实现”，社会的一切进步乃至生存都离不开语言( 文字或非文字形 式) ，这使得语言学几乎与所有的学科都存在着密切的联系，增加了语言研究的难 度。因此，自然语言理解的研究不但要运用语言学中的词汇、语法、句法、语用 和语义学知识，而且还要涉及到大量的客观世界的知识以及与其相关学科的知识。 自然语言的识别和处理是人工智能研究的最重要的课题之，也是人工智能 研究的关键。对于人工智能的研究来讲，为了使人工智能系统更有效地获取人类知 识，有更强的学习功能，就必须具有相当高的人机对话能力，那么系统必须具有较 强的自然语言识别和处理能力。实际上，自然语言处理和人工智能的其他领域( 如定 理证明、问题解答、模式识别、机器博弈和机器人科学等) 的根本问题都是知识表 达和利用问题。说的全面一点就是：如何去获取各种不同的知识，并以一种计算机可 以使用和处理的方法表达知识。实际上，旦适当的知识结构和表达理论充分建 立了，那么自然语言处理的瓶颈问题也就消除了。 美国认知心理学家g ，m 0 1 s o n 曾提出四条语言理解的标志： 能成功地回答输入语料中的有关问题； 在接受一批语料之后，有就此给出摘要的能力； 能用不同的词语复述所输入的语料： 有从一种语言转换成另一种语言的能力。 只要达到上述标志之一，计算机就实现了自然语言理解。这四个标志就是指： 人一机问答系统、自动文摘系统、同义语似的同义复述系统和机器翻译系统，完成 第一章绪论 这四类系统就是自然语言理解了1 5 1 。 通常所说的计算机理解了某些事件，实际上是把这些事件的一种表示形式转 换为另一种表示形式，每种表示形式对应着一组动作。为了得到关于理解的总体 描述，通常将语言看成是源语言和目标语言的二元组，两者存在着映射。理解自 然语言之所以困难，有三个重要因素 ( 1 )目标表示的复杂性。如语义的概念依存网表示。要从语句中提取这种表 示的关键字就相当的复杂同时还需要更多相关的客观世界的知识。 ( 2 )映射的类型。对于源语言到目标语言表示的映射，一对一类型是最理想 的。但现实中，自然语言到目标语言表示的映射极难达到一对一的要求。 ( 3 )成分间的交互程度。在语言中，每个语句都是由多个成分组成的，若每个 成分的映射与其他成分无关，那么，映射过程就比较简单。遗憾的是， 自然语言中的成分交互程度相当高，句子中改变一个成分，常常会大大 改变句子的整体结构，这使得映射的复杂程度大大增加。 通常，为了达到理解语言的目的，需要进行三步工作：理解所出现的每个词， 从词义构造表示语句义的结构，从句子语义结构表示言语的结构。在这三个过程 中，需要着重解决如何有效地使用语法、语义、语用及与其相关的各种知识问题。 1 3 1 自然语言理解的观点”1 第一是系统工程观点。用系统论的观点来观察分析对象，用系统工程的观点 来求其实用。所谓系统就是由相互作用和相互联系的若干组成部分结合而成的具 有特定功能的有机整体。我们研究的系统是人工系统，它也要遵循整体性和有机 性。当我们把对象分解为若干个组成部分时，要密切注意他们间的相互联系和相 互制约的关系，要密切注意成员与系统的界面和系统与环境的界面。当实现对象 时，要注意系统工程的观点，各部分要有机地进行组织。因为系统中的每一个成 分在系统中的形式和作用，并不等于它独立于系统之外的形式和作用，因此，系 统工程的观点要求我们用“整体大于部分之和”的目标来组织系统，这才能做到 系统是有机的整体。 第二是用层次结构观点来分析归纳语言现象。语言是分层次的符号系统。有 声语言系统的底层是一套音位，上层中的第一层是音义结合的最小单位“汉字”， 第二层是由一个或多个汉字组成的词，它是语言系统中能独立使用的单位，第三 层是短语，再后是句子、段落和篇章层次。 第三是层次间单向依赖观点。语言系统的各个层次间存在单向依赖关系。这 是因为在语言系统中，任何一个大的语言单位的理解，必须在小的语言单位理解 的基础上进行。而小的语言单位的理解，又受大的语言单位的制约。 1 3 2 自然语言处理的发展 6 基于柳棚构设计领咧| 。 雕呐涵吾义分沂 虽然自然语言的处理有很大难度，但是对自然语言处理的研究在电子计算机问 世之初就开始了。2 0 世纪4 0 年代末期就有学者提出用计算机进行自然语言翻译的 构想，并于5 0 年代初期开展了机器翻译试验。第一代翻译系统以词汇转换为主， 很少进行句法研究，还不能称作“理解”。 到了6 0 年代，乔姆斯基的转换生成语法得到广泛的认可，对句子的分析就是 利用语法结构规则自顶向下或自低向上地生成句法树，从而得到句子的合法结构。 转换生成文法把机器翻译带入句法分析的时代，也使得对自然语言的处理上升到 新的水平。 由于认识到生成语法缺少表示语义知识的手段，不利于自然语言的理解，在7 0 年代随着认知科学的兴盛，学者们纷纷从语义的角度出发，提出语义理论，在自 然语言处理中大量引进语义、语境以及语用的分析技术。2 0 世纪6 0 年代末期。 m r q u i l l i a n 提出了语义网络理论，用于描述概念之间的关系；c j f i l l m o r e 提出了 格语法，用语义格和深层格框描述句义；1 9 7 3 年，m a r v i nm i n s k y 提出了框架理论， 用于描述事物或概念状态。这些理论经过各自的发展，逐渐开始趋于相互结合。 到8 0 年代一批新的语法理论脱颖而出，具有代表性的有词汇功能语法( l f g ) 、 功能合一语法( f u g ) 和广义短语结构语法( g r s g ) 等。这些基于规则的分析方 法虽然基本上掌握了单个句子的分析技术，但是还很难覆盖全面的语言现象，特 别是对于整个段落或篇章的理解还无从下手。 9 0 年代，在自然语言处理领域中，出现了基于语料库的方法，对大规模真实文 本进行处理。这些方法包括统计的方法、基于实例的方法等。对语料库的研究分 成工具软件的开发、语料库的标注、基于语料库的语言分析方法三个方面，通过 词法、句法、语义等多层次的3 n 7 - 从未经处理的生语料中获取各种语言知识，然 后利用知识对语言进行分析理解。传统的语言分析方法和语料库方法的结合是当 前自然语言处理发展的趋势。 1 3 3 自然语言处理的应用 语言文字是人类社会信息的主要载体，随着全社会信息化进程的迅速发展，语 言文字计算机处理的重要性与紧迫性曰益显现出来。互联网的迅猛发展极大地刺 激了自然语言处理在网上的应用，自然语占处理技术正在得到迅速的发展。自然 语言处理的应用领域十分广泛，这些应用可分为基于文本( t e x t - b a s e d ) 的应用和 基于会话( d i a l o g u e b a s e d ) 的应用两个方面p 。 基于文本的应用主要处理书面文本，典型的应用包括信息检索、信息提取、信 息获取、机器翻译、自动文摘和自动校对等等。信息检索研究如何从大量文本数 据中按主题搜索出相关文章。信息提取研究如何根据主题在文章中提取信息。信 息获取研究如何根据关键字和概念在文章中获取信息。机器翻译研究如何将一种 第一章绪论 语言自动翻译成另一种语言。自动文摘研究如何从文章中概括出中心思想，做出 摘要。自动校对研究如何对中文文档进行语法、错别字等的自动检查改正。 基于会话的应用主要用于人机通讯，通常针对口语。典型应用包括人机交互、 问答系统、教学系统和通用问题解答系统。人机交互系统研究如何使用自然语言 和计算机进行交流。问答系统研究如何使用自然语言进行数据库查询。教学系统 研究如何通过人机会话，进行计算机教学。通用问题解答系统研究如何用语音和 一通用问题解答系统对话。 1 4 本文的研究路线和主要工作 本文通过对产品设计的过程进行了研究，认识到机械产品设计计算机化对产品 开发的早期设计规划，尤其是设计初期的用户需求分析和产品概念设计的支撑较 少。针对这个问题，本文从自然语言理解的语义分析的角度，对箕在产品设计中 的应用做了初步的探讨。通过对以自然语言形式表达的用户需求进行理解和分析， 并将分析结果转化成概念设计要求，然后根据用户的需求选择机械运动机构，为 后续设计提供支持。 目前，流行的设计方法主要有两种基于知识的方法和基于统计的方法，根 据优缺点以及设计领域内自然语言理解的特点，选择基于知识为主的方法作为我 们建立自然语言理解系统的理论基础。由于基于知识的方法，常常会导致系统涉 及的知识过于复杂，知识库规模过于庞大，规则之间的冲突变得越来越多，而且 使采用人工编写和维护规则系统的做法保持知识库的一致性变得越来越困难。针 对这些问题，我们采取从抽象层次上来考虑问题，将自然语言理解涉及的概念知 识采用概念从属理论进行分类整理，有条理、有组织的放入知识库中，一方面减 小知识库规模，提高效率和正确率，另一方面可以方便知识库的更新和扩展。具 体到自然语言理解的各个层次，采取的措施如下： 在句法分析阶段，应用浅层句法分析方法。浅层句法分析方法是近年来自然语 言理解领域出现的一种新的语言处理策略，是和完全句法分析相对的。完全句法 分析着眼于充分分析整个句子的语法特点，从而最大限度地揭示句子所反映的主 题内容。而浅层句法分析只限予把句子解析成较小的单元，而不揭示这些单元之 间的句法关系，这样就降低了分析的难度。它并不是完全摈弃了完全句法分析， 而是充分引入和利用完全句法分析的理论和技术，先把局部和小处的问题实际解 决 1 4 。 在语义分析阶段，通过对几种现行的语义分析方法的分析，选择概念从属理论 作为基于知识方法的重要补充，深入探讨了其在基于知识系统的优点。同时资源 模型可以很方便地表示概念的内涵和外延，使用它可以对基于知识的方法起到辅 助作用。利用基于知识的方法、概念从属理论和资源模型，建立了语义分析的知 基于机柳湖构设针鹊鹈蚺蛾内涵语义分析 识表示体系。 在实现了对领域内的自然语言理解后，本文将它应用于机械运动机构选择系统 和初中代数解题系统中，取得了不错的应用效果。 本文完成的主要工作如下： 根据设计领域自然语言理解的特点，确定了在产品设计领域内应用自然语 言理解应该采用基于知识的方法。 通过对目前现有的几种语义分析方法的分析和比较，选择概念从属理论作 为基于知识的方法的重要补充，并应用资源模型对概念进行了深入探讨。 根据概念从属和资源模型建立了概念从属树来表示概念之间的关系，然后 对概念内涵进行了详细的讨论，用基于知识的方法建立了名词概念内涵和 数量词概念内涵的模板，以及其常见的处理及其实现。 在以上工作的基础上，编写出对语句进行概念内涵语义分析的规则，可以 实现对领域内汉语语句中所包含的概念内涵的理解。 将自然语言理解的语义分析应用于机械运动机构选择的原型系统，经过初 步调试，取得一定的成果：将自然语言理解的语义分析应用于初中代数解 题系统，通过系统测试，结果比较令人满意。 总之，全文结合自然语言中概念内涵的语义分析在机械运动机构选择中的应 用，从选择自然语言理解的模型出发，讨论了自然语言中名词概念内涵的知识表 示，探讨了对语言中名词概念内涵进行语义分析的方法，并且研究了基于知识的 自动建模技术，结合实际应用，取得了定的成果，相信这一工作对自然语言理 解在各个领域中的应用都是有益的。自然语言理解一直是人工智能学科内引人注 目而又困难重重的一个核心研究课题。随着计算机技术和人工智能总体技术的发 展，自然语言理解不断会取得进步，前途是光明的。 第二章语义分析理论方法 第二章语义分析理论方法 2 1 语义分析概述 任何需要进行交流、处理的对象都需要用适当的形式表示处理出来才能被应 用，对于知识当然也是如此。人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能 行为的系统，为达到这个目的就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式， 只有这样才能把知识储存到计算机中去，供求解现实问题使用【4 3 】。 所谓知识表示实际上就是对知识的一种描述，或者说是种约定，一种计算机 可以接受的用于描述知识的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成 某种数据结构的过程。知识表示方法又称为知识表示技术，其表示形式称为知识 表示模式。 目前用得较多的知识表示方法有：一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，框架 表示法，语义网络表示法，脚本表示法，过程表示法，p e t r i 网表示法，面向对象 表示法，概念从属表示法等。 对同一知识，般都可以用多种方法进行表示，但效果却不相同。因为不同领 域中的知识一般都有不同的特点。而每一种表示方法也各有自己的长处与不足。 因而，有些领域的知识可能采用这种表示模式比较合适，而有些领域的知识可能 采用另一种表示模式更好。有时还需要把几种表示模式结合起来，作为一个整体 来表示领域知识，以取得取长补短的效果。另外，上述各种知识表示方法大都是 在进行某相具体研究或者建立某个智能系统时提出来的，有一定的针对性和局限 性，应用时需根据实际情况做适当的改变。在建立个具体的智能系统时，究竟 采用哪种表示模式，目前还没有统一的标准，也不存在一个万能的知识表示模式。 但一般来说，在选择知识表示方法时，应从以下几个方面进行考虑： 1 充分表示领域知识 确定一个知识表示模式时，首先应该考虑的是它能否充分地表示领域知识。为 此，需要深入地了解领域知识的特点以及每一种表示模式的特征，以便做到“对 症下药”。知识表示模式地选择和确定往往要受到领域知识自然结构的制约，要视 具体情况而定。当已有的知识表示模式不能适应自己面临的问题时，就需要重新 设计一种新的知识表示模式。 2 有利于对知识的利用 知识的表示和利用是密切相关的两个方面。“表示”的作用是把领域内的相关 知识形式化并用适当的内部形式储存到计算机中去，而“利用”是使用这些知识 进行推理，求解现实问题。“表示”的目的是为了“利用”，而“利用”的基础是 “表示”。为了使一个智能系统能有效地求解领域内地各种问题，除了必须具备足 0 够的知识外，还必须使其表示形式便于对知识的利用。 3 便于对知识的组织、维护与管理 在设计或选择知识表示方法时要充分考虑对知识的组织方式，还应充分考虑维 护与管理的方便性。 4 便于理解和实现 一种知识表示模式应是人们容易理解的，这就要求它符合人们的思维习惯。同 时，如果一种表示模式不便于在计算机上实现，那它就只能是纸上谈兵，没有任 何实用价值。 2 1 1 自然语言处理的不同层次 自然语言处理可以根据所用到的知识分为几个层次5 9 1 ，用到的知识越多、越 复杂，自然语言处理的层次就越高，理解程度也就越深。 1 ) 语音层( p h o n e t i cl e v e l ) ：研究词和其语音是如何相关联的，是语音处理的 基础。 2 ) 词法层( m o r p h o l o g i c a ll e v e l ) ：研究词是如何由意义的基本单位语素 构成的。 3 ) 句法层( s y n t a c t i cl e v e l ) ：研究词是如何组合成正确的句子的，词在句子 中的语法作用，以及哪些短语是其它短语的组成部分。 4 ) 语义层( s e m a n t i cl e v e l ) ：研究如何从一个句子中词的意义，以及这些词 在该句语法结构中的作用来推导出该旬的句义。语义分析是计算机理解自 然语言的基础。 5 ) 语用层( p r a g m a t i cl e v e l ) ：研究在不同的上下文环境中旬子的使用。 6 ) 话语层( d i s c o u r s el e v e l ) ：研究前句对当前词义或句义的影响。 2 1 2 语义分析在自然语言处理中的地位 语义分析是语言分析的一个分支，目的是根据上下文辨识一个多义词在指定句 子中的确切意义，然后根据句子的合法结构和各词的词义推导出这个句子的句义， 并用形式化的方式表达出来，从而使计算机能够根据这一表示进行推理。 语义分析是自然语言处理过程中的一个层次，在句法分析中，是计算机理解语 言的基础，因而十分重要。从自然语言处理的应用来看，不管是信息获取、信息 检索、机器翻译、自动文摘，还是人机交互，都要先对语言进行理解，确定语言 所要表达的正确含义后，才能进行后续操作，得到结果，从自然语言处理的发展 来看，正是由于在实际应用中旬法分析达不到令人满意的效果，研究者们才纷纷 转向语义研究，提出各种语义学理论。 乔姆斯基的转换生成文法是非常重要的语法分析理论，由于其不包含语义，乔 姆斯基对其进行了扩充，提出了标准理论，对句子的深层结构提出语义解释。乔 第二章语义分析理 宅方法 姆斯基的学生提出了生成语义学，认为句法语义不可分。菲尔默提出了格语法， 承认语义在句法中的主导作用，研究句子的深层语义结构；香克提出了概念依存 理论，通过原语、剧本和计划来描述句义和言语义。语义网络、语义框架等描述 概念及其相互关系的语义知识表示方法也被提出。这些理论的发展和应用，使得 对自然语言的处理从句法层面深入到语义层面上，这是从形式到内容的质的飞跃。 自然语言的一大特点就是充满了歧义。句法分析达不到令人满意的效果，也是 由于其不能够很好地解决自然语言中的各种歧义现象。利用语义知识对自然语言 进行语义分析，有利于解决句法分析不能解决的歧义问题，从而更好地理解语言。 2 2 现代语义学流派及其主要理论 人工智能科学对自然语言的研究则是希望找到一个有效的、具有可计算性的 数学模型，以解决机器理解语言的难题。人工智能对语言的研究侧重于语言的宏 观功能，把语言活动看作是一个信息加工过程【6 】。自然语言理解和人工智能的其它 领域一样，面临的根本问题都是知识表示和知识利用问题，而其核心则是语义知 识表示和利用。语义是关于语言符号与其指称关系的一种知识，语义知识的表示 是语义分析的中心课题。所谓语义分析方法，实际上是通过不同的形式化语义表 示对语言中的语义关系加以描述并做出分析的方法；而自然语言理解模型的建构， 其主要内容正是寻找最有效的形式化语义表示方法。如同第一章所提到的那样， 基于知识的方法也有其自身不可避免的缺点，因此，为了建构适合汉语特点的自 然语言理解模型，我们有必要先对目前比较有代表性的几种语义分析方法作些分 析比较，以便从中吸取经验和教训，这将是大有裨益的。 2 2 1 语义知识的表示方法 1 语义成分分析( c o m p o n e n t i a la n a l y s i s ) 语义成分分析【6 0 】 6 】研究词义，其基本论点是：所有实义词的意义都可以分解 为一些语义成分( s e n s ec o m p o n e n t s ) ，也称为语义特征( s e m a n t i cf e a t u r e s ) ，属 于同一语义场的一组词可以用特征矩阵来表示。语义特征描述了词义，用带有正 负值的义素表示。不同的词，只要意义相同，就应该具有一组相同的语义特征； 而一个词形有几个意义就有几组不同的语义特征。特征矩阵可以清楚地描述出一 组词的基本语义特征及其相互关系。 在使用语义标记处理自然语言时，要遵守语义标记的使用规约：一组语义标 记内各特征的排列次序与意义无关；在一组语义标记中，不允许出现相同的特征； 在一组语义标记中，不允许出现对立的特征。从义素分析的角度看，一个义项至 少可以分解为两个义素，即两个语义特征。一般的义项都包含多个语义特征，这 些语义特征分为表共性的语义特征和表个性的语义特征。 基于机蝴椅酾椭融始蜘沧= f i i 涵氍义分折 语义成分分析方法最早由人类学家采用。2 0 世纪5 0 年代，美国人类学家用此 方法描述和比较不同语言中关于“亲属关系”的词。到6 0 年代初，美国语言学家 卡茨( j k a t z ) 和福德( j a f o d o r ) 将这种方法引入到语言学中，特别是用到转换 生成文法中，把语义和句法结合起来。当利用解释语义学、生成语义学、格语法、 切夫语法等对语义现象进行分析时，在不同程度上都要借助语义成分分析的方法。 可以说，语义成分分析已成为自然语言处理中语义分析的一种不可或缺的基本方 法了。 但是语义成分分析方法也不是万能的。它能解决一部分语义分析的问题，但 不能解决全部问题。到目前为止还不能证明是否能够从人类的认识结构中分解出 一整套适合于分析任何语言词汇的语义成分，一些语义学家认为语义成分的数量 看来是无限的，对于某一个词的分析可以因人而异。语义成分分析方法需要和别 的方法配合使用，以应付自然语言处理中可能出现的各种复杂现象。 2 语义网络( s e m a n t i cn e t w o r k ) 语义网络【6 2 】【6 3 1 1 6 4 1 是对对象及其属性分类知识编码的图形结构。语义网络最初 是在1 9 6 8 年作为人工智能中一种表达人类记忆和理解语言的方法而由美国心理学 家奎廉( r q u i l i a n ) 提出的。1 9 7 2 年美国人工智能专家西蒙斯( r e s i r n m o n s ) 和 斯乐康( j s l o e u m ) 首先将语义网络用于自然语言理解系统，在语义网络中直接用 概念表示词义，反映词义与词义之间的动态组合关系。 语义网络是由结点和连接结点的弧构成的有向图，结点表示概念，弧是有方 向的，表示概念间的关系。在一个语义网中，关系提供了组织知识的基本结构， 因而十分重要。没有关系，知识只是无关事实的一个集合。有了关系，知识就是 一个可推出其它知识的具有内聚力的结构。 语义网络可看作由一系列三元组连接而成，三元组可表示为： ，如图所示： 。 i 结点1 广1 结点2i - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - _ 一l ，_ j 图2 ，1 语义网络三元组 在这个三元组里，结点和弧都带有标记，以便区分各种不同的对象以及对象 间的各种不同的语义联系。弧由结点l 指向结点2 ，弧的方向体现了主次，结点l 为主，结点2 为辅；弧上的标记r 表示结点1 和结点2 之间的关系。每个结点还 可以带有若干属性。 语义网络能表示事物间属性的继承、补充、变异及细化等关系，因而节省存 储空间。语义网络直观性强，易懂，许多语言学家都用这一方法解释语言现象。 语义网络在搜索时存在组合爆炸问题，另外没有方法把启发式信息嵌入网中 使之有效地搜索，因此求解算法可能十分低效。 第二章语义分析理、允方法 3 语义框架( s e m a n t i cf r a m e ) 语义网络在本质上是一种二维知识表示方法，复杂知识需要更复杂的结构来 更好的表示。框架是美国著名的人工智能专家明斯基( m l m i n s k y ) 在1 9 7 5 年提 出的一种知识表示法，称为框架理论 6 5 1 6 6 】。 框架理论认为世界上各类事物的状态、属性、发展过程和相互关系往往有一 定的规律性，人们对它们的认识往往是以一种类似于框架的结构存储在头脑中， 当面临一个新事物时，就从脑中取出一个相近的框架来匹配。如果匹配成功，就 得到了对该新事物的认识；如果匹配不成功，就寻找原因，重新取一个与新事物 更相近的框架，或者修改补充刚才匹配不太成功的框架，形成新的认识，并把它 作为新的框架存储在头脑中。 语义框架是表示事物或概念状态的数据结构，它由框架名和一组槽( s l o t ) 构 成。框架名位