基于BP网络的心电波形分析识别

讨论了采用BP(Back—Propagation)网络来识别给定的心电图的有关技术。这一课题涉及多个知识领域,神经计算、模式识别、数值计算及心电图学等。构成系统的主要思想是:将给定的心电采样数据经过K—L展开后,提取出有关给定数据的特征向量,并将此特征向量作为神经网络的输入,神经网络经过一系列的学习,将这些特征信息转换成相应的知识规则,存放在由网络形成的知识库中。在识别给定信号时,首先也是进行给定数据特征抽取,然后将所得的特征向量输入神经网络,神经网络运用知识库中存放的规则来识别给出的数据,并输出相关的信息。     

基于词图树扩展的语音命令理解及其容错算法的研究

本文对计算机语音命令理解的算法作了一些探索性的研究。首先针对词图结构的特点提出了一种词图树扩展理解算法,通过分析与实验比较,发现该算法在保证精确率的下降很小的条件下可获得比传统的Nbest路径理解算法高得多的召回率,而计算效率仅相当于Nbest路径理解算法中句子候选数取值很小时的情况;其次根据对实验结果的分析与观察,给出了一种行之有效的命令理解容错算法,使得理解召回率提高到91.7% ,精确率仍保持在90%以上,而理解错误率降低了13.5% ,同时计算复杂度的上升几乎可以忽略。     

基于知识图谱的司法案件可视化研究与实现

针对司法领域办案过程中所需知识分散、不完备、查询不便等问题,通过对收集到的司法案件进行分析归纳总结,首先采用哈工大的LTP语言技术平台对司法案件文本进行分词、词性标注及命名实体识别等处理,接着通过依存句法分析算法从处理过的文本中抽取出实体间的语义关系并存储为三元组的形式,然后将三元组形式的数据信息录入到Neo4j图数据库,利用Neo4j实现司法案件知识图谱的构建并对其进行可视化展示。最后以实例证明了该方法的可行性。     

基于双语模型的汉语句法分析知识自动获取

提出了一种汉语句法分析知识自动获取的新方法。该方法以双语语料库为基础，在双语语言模型的指导下，利用英语句法分析和双语词汇对齐得到汉语句子分析结果。根据得到的句子分析可以提取汉语组块边界信息和简单的句法分析规则。实验结果表明，自动获取的组块分析边界和已有的汉语句法分析体系取得了很好的一致性，证明了该方法的可行性和有效性。文中提出的方法充分利用现有的英语地研究成果，为汉语句法分析研究提出了一个崭新的思路。     

基于概率上下文无关文法的句法分析歧义消解新模式

基于自然语言句法歧义消解常用的一种概率模型-概率上下文无关文法，融入上下文相关的概率信息，提出一种新的歧义消解计算模式，该模式经测试可以有效地提高句法分析中歧义消解的正确率。     

基于评价的英语句法结构消歧和自我评价的规则校正

句法结构歧义是句法分析过程中最主要也是最难解决的问题之一．使用了一种组合型的概率评价函数解决英语句法分析过程中所面临的结构歧义问题，综合考虑了句法分析时的结构特性和上下文信息．并使用基于规则的句法分析后校正机制对错误的分析结果进行进一步的校正．组合型的概率评价函数为更精细的句法分析提供了一个可以扩充的统计模型，这种方法也可以适用于其它语言的句法分析．实验结果表明，这种方法具有较高的精确率和召回率。     

基于二元运算关系的汉语计算语法模型

在二元语义关系的基础上 ,结合汉语句法结构的特征 ,提出了二元运算关系的概念 ,并在此基础上建立了一个全新的汉语计算语法模型 ,旨在通过简单的二元运算关系概念 ,在不进行句法规则的大规模形式化的基础上 ,经过结构组合可以表达任意复杂的句法结构     

自然语言查询系统中的句法分析与算法实现

为了让更多的不熟悉计算机技术的用户使用他们熟悉的方式从数据库中查询信息，利用汉语自然语言进行查询成为当前的一个热点问题。由于汉语语句的复杂性，建立自然语言理解的形式化模型一直是研究的难点。本文针对当前研究的热点和难点问题，通过分析数据库中常用的SQL句型，把查询语句划分为六类，提出了受限汉语规则和基于受限汉语的上下文无关文法来尝试解决自然语言处理中的语句理解问题，并给出了详细的算法描述。     

面向特定领域的汉语句法主干分析

本文提出了一种面向特定领域的汉语句法主干分析方法。该方法中包括浅层句法分析、模板匹配两个关键环节,形成用模板表示的句法主干。在浅层句法分析中,本文使用了级联的隐马尔可夫模型进行了短语的归并;而后以已有的汉语句子模板为基础,进行模板匹配以达到句法主干分析的目标。在针对体育新闻领域语料的开放测试中,模板匹配的精确率和召回率分别达到了98.04%和81.43% ,句子级的精确率和召回率分别达到了96.97%、84.85% ,实验表明该方法在特定领域是有效的。     

基于大规模语料库的句法模式匹配研究

通过大量记录的正确处理实例的分析过程和结果,在句法分析时,搜寻近似实例或片段,匹配相似语言结构和分析过程,这样的句法分析体现了“语言分析依赖经验”的思想。基于这样的思想,本文提出了一种基于模式匹配的句法分析的方法,即从大规模标注语料树库中抽取出蕴含的句法模式,构建模式、子模式及其规约库,句法分析的过程转化为模式匹配和局部模式转换的过程。实验表明句法分析的各项指标都比较理想,尤其是处理效率很高,平均句耗时0.46秒(CPU为Intel双核2.8G,内存为1G)。