自然语言与自然语言理解及其应用

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。     

自然语言的理解综述

为了解决计算机理解自然语言问题,产生了自然语言理解这一研究方向。文章介绍了自然语言理解的一些特点和发展状况,并归纳了自然语言理解研究中的一些关键问题。     

一种自然语言理解中语法分析的算法设计与实现

自然语言理解是人工智能的一个重要分支。首先阐述了自然语言理解处理的不同层次;其次,分析了自然语言理解中语法的内涵;同时,介绍了一种自然语言理解中语法分析的算法,即采用适合于分析与生成的自顶向下分析算法的设计和实现。     

浅谈基于自然语言理解的数据库查询技术

本文就基于自然语言理解的数据库查询技术的应用及其国内外研究现状进行分析，提出基于自然语言理解的数据库查询技术在现实实践中存在的问题及有待进一步研究的问题。     

英美语音差异与英语听力理解

英语语音,特别是美式英语和英式英语在语音、语调和语速上的差异在听力教学中起着非常重要的作用。教师在听力教学中应该注重这些差异并对其进行分类、总结,使学生从根本上认识掌握英美语音差异的可能性和必要性,从而彻底解决由于语音带来的听力困难,更有效地提高英语听力水平。     

影响英语听力理解的语音因素分析

听是人类交流情感、认识世界、获得知识的重要手段。影响英语听力理解的因素很多,但语音能力不足是一大障碍。本文尝试将对英语听力理解造成影响的英语语音因素做一归纳分析,以帮助学生更好地提高他们的英语听力能力。     

理解技术知识

近年来,人们日益关注技术知识的独特地位,反对简单地将技术视作应用科学.同时,尽管当代技术哲学的"认识论转向"强调了技术知识有别于科学知识的思想,但其欲借科学哲学构建技术认识论的努力却相对忽视了技术活动的非认知维度,特别是技术知识的意会性.事实上,重视意会知识之于技术的根本性作用,乃是本体论解释学理解技术的前提和出发点.     

背景知识与英语阅读理解

阅读教学在英语教学中占着重要的地位。英语阅读既是重要的语言运用能力,也是重要的学习技能,是发展其他语言技能的基础和前提。本文探讨了背景知识与英语阅读理解之间的关系,分析了影响学生正确理解阅读材料的因素,并提出了帮助学生提高背景知识的方法。     

人工智能在自然语言理解技术上的应用

本文介绍了自然语言理解技术的特点与发展,阐述了人工智能技术在自然语言理解技术方面的应用。     

知识挖掘的概念困境与广义知识挖掘

概括了中外学者对于知识挖掘概念内涵的论述,指出目前知识管理学界对于知识挖掘概念的认识存在相互矛盾的两种意见,即把知识看作挖掘的成果和将知识作为挖掘的对象两种观点.这种概念上的混乱导致学界对于知识挖掘这一概念的研究难以开展.提出了广义知识挖掘的概念,试图建立一个既以知识为挖掘对象, 又以知识为挖掘成果的知识挖掘模型, 这一模型包含对数据、显性知识和隐性知识的挖掘,它所使用的工具既包含决策树、神经网络等IT挖掘工具,又包含诸如言传身教非IT挖掘工具.     

自然语言理解技术中的块语法分析

引入了有限状态自动机技术．对组块进行分析,从而简化句法分析并且提高句法分析的性能。     

自然语言理解心理学在短文本分类中的实证研究

目前对文本分类研究多数集中在对大规模语料基础上的特征选择或分类器算法的研究。本文是建立在训练样本少且样本长度短的基础上,根据人脑对自然语言理解的心理学原理"人们总是根据已知的最熟悉的、最典型的例子进行判断,只有在该方法不奏效的时候才使用频率这一概念,并且使用的是十分简单的频率"从该角度进行短文本分类的实证研究。以心理学中的"熟悉原理"、"典型原理"等为模型建立特殊词库和典型案例词库,改进了传统文本分类的实验步骤,同时提出了该方法的优势和局限性。     

面向分布式知识发现的知识网格框架研究

目前许多机构需要实现分布式知识发现,本文将Web服务与网格技术相结合,给出了知识网格的三层框架模型,它包括本地资源层、知识网格中间层以及知识网格应用层,以实现在分布式环境中并行处理数据,发现知识。     

发现、发明、创新、学习和知识生产模式

知识生产过程是知识经济社会中起始和重要的阶段。发现、发明和创新、学习活动是这个阶段中的四个要素。本文首先分别对这四个要素进行分析，然后在对这些要素进行集成中概况出知识生产的一种模式以及在知识生产模式之间进行比较。     

A Natural Language Processing Approach to Understanding Context in the Extraction and GeoCoding of Historical Floods,Storms, and Adaptation Measures

Despite the known financial, economical, and humanitarian impacts of hurricanes and the floods that follow, datasets consisting of flood and flood risk reduction projects are either small in scope, lack in details, or held privately by commercial holders. However, with the amount of online data growing exponentially, we have seen a rise of information extraction techniques on unstructured text to drive insights. On one hand, social media in particular has seen a tremendous increase in popularity. On the other hand, despite this popularity, social media has proven to be unreliable and difficult to extract full information from. In contrast, online newspapers are often vetted by a journalist, and consist of more fine details. As a result, in this paper we leverage Natural Language Processing (NLP) to create a hybrid Named-Entity Recognition (NER) model that employs a domain-specific machine learning model, linguistic features, and rule-based matching to extract information from newspapers. To the knowledge of the authors, this model is the first of its kind to extract detailed flooding information and risk reduction projects over the entire contiguous United States. The approach used in this paper expands upon previous similar works by widening the geographical location and applying techniques to extract information over large documents, with minimal accuracy loss from the previous methods. Specifically, our model is able to extract information such as street closures, project costs, and metrics. Our validation indicates an F1 score of 72.13% for the NER model entity extraction, a binary classification location filter with a score of 73%, and an overall performance only 8.4% lower than a human validator against a gold-standard. Through this process, we find the location of 27,444 streets, 181,076 flood risk reduction projects, and 435,353 storm locations throughout the United States in the past two decades.     

知识库和知识发现技术在知识服务方面的应用

知识服务作为面向内容的增值服务,需要对知识进行系统化、综合化、深入化地加工、组织和处理。知识库和知识发现是知识服务的关键技术,在知识服务活动中发挥着重要作用。本文通过对知识库和知识发现的探讨,特别是知识发现在知识库中应用的研究,对其在知识服务中所发挥的作用进行了阐述。     

知识集成与基于非相关文献的知识发现法

讨论了目前作为研究热点的知识管理体系中知识集成的定义与知识集成模式,对基于非相关文献的知识发现方法的原理及进展加以探究,研究了知识集成与基于非相关文献的知识发现法两者之间的共性与联系,指出基于非相关文献的知识发现法可纳入知识集成的方法体系,在隐性知识与显性知识集成、知识与人集成、知识与实践集成等方面提供可操作的具体而可行的途径,从而实现知识创新的目的。     

情报检索中的受控语言和自然语言

从目前检索语言的发展出发,论述了受控语言和自然语言的对比及受控语言的先控和自然语言的后控的对比两个问题。提出情报检索语言发展的自然语言和自然语言化趋势,认为当前应着重建立一种自然语言和受控语言相结合的检索系统。