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语义学是一个涉及到语言学、逻辑学、自然语言处理等诸多领域的一个术语.语义学的研究对象是自然语言的意义,这里的自然语言可以是词,短语(词组),句子,篇章等等不同级别的语言单位.而搭配是语义研究的一项重要内容.本文讨论了对搭配这一概念在不同层面上的理解以及它在不同语境下的应用. 相似文献
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自然语言检索中的源文本词汇切分研究 总被引：1，自引：0，他引：1
FFCS立足于对英语句子的分析，对中文句子的分析该方法就有一定的局限性，而且在自然语言检索中，中文信息处理占有重要地位；而自然语言处理和理解是智能信息处理的核心，句子的语义复杂性给自然语言的理解带来难度，梯形分割模糊匹配法能够帮助对中文文本的理解，为自然语言检索提供了一种较好的方法。 相似文献
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在线词汇资源FrameNet的语义类型对于深层次的自然语言理解具有重要的作用。文章首先对FrameNet的语义类型功能进行论述,指出其由框架类型、本体类型和词汇类型构成,从概念、感情、搭配等层面描述词汇固有的词类特征和语义特征。在此基础上,作者探讨语义类型在自然语言处理中的具体应用范围:如限制框架元素的取值范围,进行问答、文摘、复述和翻译等自然语言理解,便于概念检索中关系相关度的计算,实现语义层面的推理,建立与其他本体在多领域中的映射等。 相似文献
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自从计算机问世以来，人类一直希望能让计算机理解和合成人类的自然语言，即的日常语言，这就是“自然语言理解”，机器翻译、人机对话、语音识别和语音合成、汉字的识别，都是自然语言理解关心的问题。其中最核心的目标是让计算机理解和合成自然语言，即教会计算机听话的说话。如果这一核心目标能够达到，人类将从人工翻译、计算机编程语言的学习等大量工作中解放出来，人类也将从计算机理解和合成自然语言的过程中观察到人类心智活动的机制。不少专家曾经估计，实现计算机理解和合成自然语言不会是一个遥远的路程。 相似文献
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介绍一个航班预定口语对话系统的设计与实现,该系统允许用户通过普通话进行航班信息查询与预定.重点介绍口语对话系统中的口语语言理解.为了克服语音识别引入的识别错误导致语义理解错误的问题,提出基于词混淆网络的两阶段中文口语语言理解方法:首先从词混淆网络中选择N元文法作为分类特征,进行主题分类,并通过语义分类模型解析获取对应的语义树结构;然后利用基于规则的语义槽填充器抽取相应的语义槽属性-值.该方法是数据驱动的,训练数据的标记比较容易.实验在汉语航班预定领域进行,结果表明,在语音识别字错误率很高的情况下,该方法比传统的基于语法规则的语言理解方法更加鲁棒,在语义理解正确率方面有明显改善. 相似文献
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多词表达是自然语言中的常见现象,其自动提取对很多自然语言处理任务有着举足轻重的作用。本研究以Google公司发布的基于公共网页的1至5元文法语料库作为词频统计的依据,同时结合自动词性标注的信息,对英国国家语料库的书面语材料部分进行多词表达的自动提取。研究结果表明,该方法能够充分利用Google语料库的精确词频信息,从而提高了多词表达抽取的准确率,并且能够较好地缓解数据稀疏现象带来问题。 相似文献
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本文从语言的广义与狭义角度出发引出自然语言,对自然语言的三个特性分别加以说明,初步探讨了自然语言理解问题,对机器翻译进行阐述,指出机器翻译存在的难题所在,尝试性地预见自然语言理解的发展方向。 相似文献
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歧义现象是任何自然语言无法避免的一种普遍现象,也是英语语言幽默的重要基础和首要特征。巧妙地利用歧义是产生幽默的常见手段。从语音,词汇、语法结构和语言交际等四个层面结合《老友记》加以阐明歧义如何产生幽默效果。对歧义幽默的理解有助于我们更好地欣赏英语幽默,提高理解和运用英语语言的能力。 相似文献
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卜卫东 《内蒙古科技与经济》2003,(12):169-170
自然语言处理技术是当前现代科学技术的一个研究热点.不同语言通过计算机进行翻译、对话,解决自动翻译等问题,是很多科技人员致力研究的一项大的课题.本文对自然语言处理的基本理论和方法进行了综述,并对自然语言处理的发展历史和最新技术进行了阐述,最后对自然语言处理中的句法分析做了简要的分析. 相似文献
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本文从英语和彝语的文字及语音发展历史入手,阐述了英语和彝语各自的语音系统及其特点,对比分析了两种语音的音位、重音、语调和音节结构等异同,归纳出这两种语言在语音方面存在的共性大于差异性。建议语言学习者在学习这两种语音时应该充分运用“正迁移”理论来克服困难,提高效率,提高语言文化能力。 相似文献
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本文从英语和彝语的文字及语音发展历史入手,阐述了英语和彝语各自的语音系统及其特点,对比分析了两种语音的音位、重音、语调和音节结构等异同,归纳出这两种语言在语音方面存在的共性大于差异性。建议语言学习者在学习这两种语音时应该充分运用"正迁移"理论来克服困难,提高效率,提高语言文化能力。 相似文献
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正让计算机理解人类自然语言,通过机器翻译技术解决人类语言障碍,不仅是人们长期以来的追求和理想,也是广大自然语言处理和机器翻译研究人员共同努力的方向。北京交通大学计算机与信息技术学院副教授徐金安便是其中杰出的一位。二十余载的刻苦攻关和不懈努力,徐金安在自然语言处理及机器翻译方面的相关研究,尤其是在黏着语系与孤立语系及曲折语系之间的翻译方面,摸索出了一条独具特色的研究新路,使诸如日语、韩语、维语等语言与汉语、英语之间的机器翻译理论前进了一步。十年海外科研路硕果累累徐金安出生于才俊辈出的荆楚之地——湖北荆州,1988年,他以优异的成绩考入北方交通大学通信 相似文献
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自然语言在情报检索中应用的方式很多,主要分析了Internet中文信息搜索引擎GoYoYo的检索语言自动分词、自动切词的特点及相符性检索效率,以探索自然语言在网上检索的规律和发展趋势。 相似文献