基于知识评价的快速汉语自动分词系统

汉语自动分词是中文信息处理的首要工作。衡量一个分词系统性能优劣指标主要有两个，一个是切分的速度，一个是切分的精度。本文提出的基于知识评价的汉语自动分词算法，可大大提高系统的切分速度，而且利用基于复杂特征集的规则、模式等可处理掉大部分切分歧义。最后，本文对消歧提出了一些设想。     

基于EM算法的汉语自动分词方法

汉语自动分词是中文信息处理中的基础课题。本文首先对汉语分词的基本概念与应用 ,以及汉语分词的基本方法进行了概述。接着引出一种根据词的出现概率、基于极大似然原则构建的汉语自动分词的零阶马尔可夫模型 ,并重点剖析了EM(Expectation Maximization)算法 ,对实验结果进行了分析。最后对算法进行了总结与讨论。     

汉语自动分词研究进展

汉语自动分词是计算机中文信息处理中的难题，文章通过对现有自动分词方法研究进展的分析。指出了今后汉语自动分词研究的三个发展方向，即对传统文本的有效切分，计算机技术的快速发展，改造书面汉语书写规则。     

国内中文自动分词技术研究综述

认为分词是文本自动分类、信息检索、信息过滤、文献自动标引、摘要自动生成等中文信息处理的基础与关键技术之一,中文本身复杂性及语言规则的不确定性,使中文分词技术成为分词技术中的难点.全面归纳中文分词算法、歧义消除、未登录词识别、自动分词系统等研究,总结出当前中文分词面临的难点与研究热点.     

汉语自动分词研究展望

 汉语自动分词是计算机中文信息处理中的难题。本文通过对现有分词方法的分析，指出了今后汉语自动分词研究的三个发展方向，即对传统文本的有效切分，计算机技术的快速发展，改造书面汉语书写规则。     

汉语自动分词研究的发展趋势

汉语自动分词是计算机中文信息处理中的难题。文章通过对现有分词方法的探讨，指出了汉语自动分词研究未来的发展趋势，即传统文本的有效切分，计算机技术的快速发展，改造书面汉语书写规则。参考文献35。     

三字歧义链自动分词方法

歧义问题是自动分词系统中要解决的主要问题之一。本文介绍一种在最大匹配法基础上,根据大量的真实语料中出现的歧义现象,把可能产生歧义切分的词进行特性分类,对每类确定一组规则进行处理     

全二分快速自动分词算法构建

分析现有分词算法存在的不足，在此基础上提出一种新的分词词典，通过为分词词典建立首字Hash表和词索引表两级索引，使得该分词词典支持全二分最大匹配分词算法，利用该分词算法进行自动分词，其时间复杂度实现了大的改善。     

全文检索中的汉语自动分词及其歧义处理

歧义处理是汉语自动分词的核心问题,汉语自动分词是中文信息检索的基础性课题。目前有基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于语义的分词方法和基于人工智能的分词方法。自动分词的歧义处理,目前主要有:利用“长词优先”排歧,利用特征词消歧,利用“互信息”和“t-信息差”消歧,利用专家系统分词消歧。参考文献15。     

汉语分词有向图的快速生成算法

给出了一种汉语分词有向图的快速生成算法。所构造的有向图可以作为机械分词、消除歧义以及进一步分析句子的基础。     

用VFP实现汉语文献的自动分词

针对目前中文文献自动分词的技术现状,利用数据库语言Visual FoxPro,设计出一种简洁而有特色的切分算法,列出算法流程图和核心程序代码,并通过大量实验,给予客观的评价。     

中文自动问答中旬子相似度计算研究

句子相似度计算是自动问答系统的重要理论基础和关键实现技术.目前,用于中文自动问答系统的句子相似度计算方法很多,由于缺乏系统的分析,给研究人员带来了较大的不便.依据所利用的特征信息,可以将这些方法分为四类,即基于关键词信息、基于语义信息、基于句法结构信息以及基于多重信息.通过对各类方法实验结果的比较,指出各自的优势和不足.同时指出,基于多重信息的方法是当前的主流方法,实现不同特征信息的最佳权重分配是该类方法今后的研究重点.另外,还提出一个有关相似度概念认识上的看法,即对于中文自动问答系统,实质上依据的是句子的相关度,而不是句子的相似度.通过本文的研究,旨在为中文自动问答领域的句子相似度计算研究提供一定的参考.     

一种基于词共现图的文档自动摘要研究

本文提出了一种基于词共现图的文档自动摘要算法。该算法以统计方法为基础,又利用词共现图形成的主题信息以及不同主题间的连接特征信息,旨在能够有效地生成既全面反映文档的主要内容,又不受领域限制的文档摘要;同时该方法能动态地确定文档摘要长度。在实验评估中,该文档自动摘要方法取得了令人满意的摘要效果。     

基于模式匹配的汉语同义词自动识别

同义词的自动发现和识别在信息检索领域有着重要的研究意义和应用价值。为了提高同义词自动识别的效率,本文提出了从词典释义中使用模式匹配方法提取同义词。该方法首先对词汇的释义方式进行分析,归纳总结出在词典释义中同义词出现的模式,进而利用模式匹配方法获取同义词。实验结果表明,利用模式匹配方法来自动发现同义词具有可行性和实用性。     

自动文摘系统评价方法的研究与实践

自动文摘系统作为一种信息压缩精选工具 ,越来越引起人们广泛的兴趣。但是 ,目前仍未有一种客观公认的评价方法来对已有的系统进行评价 ,从而极大地阻碍了自动文摘领域的研究。本文首先阐述了自动文摘系统评价所面临的问题 ,随后综述了当前国内外自动文摘的评价方法 ,最后提出并实践了一种参照Turing测试的思想进行自动文摘系统评价的方法     

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通过对我国已出版的多部叙词表的调查分析,认为汉语叙词表语义场的构成有其一定的特点和规律,等同义场和相关义场的构造是汉语叙词表编制的薄弱环节。介绍自然语言叙词表的特点及计算机自动构造的三种方法,指出基于文本的叙词表自动构造方法与汉语的词法相结合,将有助于对汉语叙词表等同义场、等级义场和相关义场的构建。     

基于神经网络的汉语自动分词系统的设计与分析

应用神经网络进行汉语自动分词研究是中文信息处理领域的重要课题。本文从分析神经网络的一个主要模型和算法入手,阐述了基于神经网络的汉语自动分词系统的设计方法,较详细地介绍了该系统的实验结果,并给出了必要的分析。     

自动文摘的四种主要方法

本文将现有的自动文摘方法概括为四种：自动摘录、基于理解的自动文摘、信息抽取和基于结构的自动文摘,并详细介绍了这四种方法的基本原理,剖析了它们的优点和不足。最后,概述了中文自动文摘的研究状况。     

论自动文摘及其分类

自动文摘 ,即利用计算机自动编制文摘 ,是信息时代的需要。本文讨论了文摘的不同定义、特点和功能。目前 ,文摘的分类方法不适用于自动文摘的分类 ,因此 ,本文试着从多角度对自动文摘系统进行了分类 ,这样的分类根据自动文摘的特点进行的划分 ,是对自动文摘分类的一种总结 ,可以作为构造自动文摘系统和思考自动文摘发展方向的参考和借鉴。最后 ,概述了中文自动文摘系统的研究状况 ,展望了自动文摘的发展趋势。