2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在自然語言處理中,語義分析一直是研究的難點。它需要語法分析、知識表示等方面的技術(shù)支持,同時需要考慮到語言學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等方面的理論指導(dǎo)。它的研究成果對于自然語言處理中的許多應(yīng)用領(lǐng)域具有重要的理論和實踐意義,包括信息檢索、機器學(xué)習(xí)、文本生成和自動問答等。 本文主要是在研究語義分析的基礎(chǔ)上,建立了一個具有自動問答功能的系統(tǒng)。論文主要從以下幾個方面作了重點研究和創(chuàng)新。 首先,對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了分析,提出了本課題研究的對象

2、及目的。論文著眼于對漢語真實文本進行語義分析,來模擬人類從語言中獲取知識和使用知識的過程。 其次,在知識表示和推理方面進行了研究。根據(jù)漢語語義的特點擴充了概念圖的知識表示方法,實現(xiàn)了在概念圖基礎(chǔ)上的語義計算功能。并且對漢語語法關(guān)系到語義關(guān)系的轉(zhuǎn)化規(guī)律進行了研究,總結(jié)了一套轉(zhuǎn)化規(guī)則。 再次,設(shè)計并實現(xiàn)了基于語義的自動問答系統(tǒng),并構(gòu)造了學(xué)習(xí)知識和使用知識的模型。該系統(tǒng)主要包括六大模塊,分別為:句法分析及預(yù)處理模塊、語法圖到概

3、念圖轉(zhuǎn)化模塊、概念圖顯示及修改模塊、問題概念圖的生成模塊、概念圖的檢索模塊和結(jié)果輸出模塊。句法分析及預(yù)處理模塊主要采用了哈工大的LTP 2.0系統(tǒng),實現(xiàn)文本的自動切分和標注,提取出隱藏于文本中的語法結(jié)構(gòu)信息。語法圖到概念圖轉(zhuǎn)化模塊是本文研究的一個重點,通過統(tǒng)計24種依存語法關(guān)系類型與49種語義關(guān)系之間的對應(yīng)規(guī)律,本文提出了一套語法到語義的轉(zhuǎn)化規(guī)則。通過這些規(guī)則就可以把所有的依存關(guān)系轉(zhuǎn)化為相對應(yīng)的語義關(guān)系,直接在概念圖中進行使用。概念圖顯

4、示及修改模塊主要是為了提高系統(tǒng)的精度,提供了一個對初始概念圖進行修正的功能。問題概念圖的生成模塊是針對用戶的問題進行分析,把問題也轉(zhuǎn)化為相對應(yīng)的結(jié)構(gòu),從而可以從知識庫中檢索答案。最后的結(jié)果輸出模塊是負責(zé)把檢索到的信息轉(zhuǎn)化成自然語言的方式反饋給用戶,這里使用了字符串和語音兩種形式。 最后,給出了本系統(tǒng)的評測結(jié)果。通過對現(xiàn)實文本的分析和評測,顯示出本系統(tǒng)對知識的學(xué)習(xí)和問題的分析方面具有很好的性能,特別是通過問題擴展在召回率上具有良好

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