自然语言处理中基于短语结构的语法分析方法

语法分析是自然语言处理中的一个难题和研究热点.针对汉语的语法特点和现实运用中的需求,提出一种基于短语的解决途径和实现此模型的一个系统.与经典的基于语法树的语法分析方法相比,它有更广泛的运用范围,更快的处理速度.在一定运用范围内,它可以视为自然语言处理的一层.     

基于遗传算法的Fuzzy规则自动获取的研究

为了实现Fuzzy规则自动获取,进而构造高性能智能系统和解决智能系统的瓶颈问题,研究了利用遗传算法自动获取规则的方法以及遗传算法的组合优化能力.模拟结果表明,这是一种有效地获取Fuzzy规则的方法.     

工程图对象识别规则自动获取方法的研究

分析了工程图中工程对象的构图特点，设计了适用于识别的对象特征组结构．提出了通过抽取对象特征组、由特征组自动生成识别规则的方法．提出了在识别系统中加入对象特征抽取以及识别规则自动生成与调整功能使识别系统能方便地适应新图例从而提高适应能力的方法．该方法已应用于一个建筑工程图自动分析软件并取得了较好的效果．     

一种改进的规则知识获取方法

知识获取是建立专家系统的最基本最重要的过程,但它又是研制和开发专家系统的“瓶颈”。文章提出了一种改进的规则知识机器自动获取技术,它将学习看作是在一个符号描述空间中的启发式搜索过程,能够通过归纳从专家决策的例子中确定决策规则,从而大大简化了从专家到机器的知识转换过程。     

一种改进的规则获取方法

属性约简和属性值约简是基于粗糙集理论获取决策规则的基础,在分析经典约简算法的基础上,根据粗糙集理论中属性的依赖度和重要度等性质,提出一种改进的约简方法,以获取简洁的决策规则。并运用实例对方法的有效性进行分析和验证。     

介词短语识别中规则与统计方法融合的探讨

在介词短语的识别中,统计学习方法和人工规则方法是人们常采用的两种最主要的方法。在浅层句法分析层次上,基于几种典型模式探讨分析构建介词短语识别模型时,规则方法和统计学习方法的有效结合。指出介词短语特征的提取实质是基于语料的语用规则的一种抽象。提出统计学习方法和人工规则方法的有机结合是未来的发展方向。     

一种基于扩展差别矩阵的规则获取方法

本文对Skowron差别矩阵[1]进行扩展,提出了一种不求决策表属性约简,直接获取决策规则的方法.此外,该方法只需根据同一决策类中扩展差别矩阵元素来提取规则,且不会造成规则冲突,适合于分布规则提取.     

基于TS模糊神经网络的Fuzzy规则自动获取研究

Fuzzy规则的获取一直是模糊智能系统的一个瓶颈。醉在深入研究TS模糊神经网络的物理意义的基础上,给出了使用遗传算法优化模糊规则集的算法并提出了从训练后的TS模糊神经网络中抽取Fuzzy规则的可操作方法。分析和实验证明,这种方法可以实现且是有效的,对于Fuzzy规则自动获取的研究具有积极的借鉴意义。     

一种基于分布约简的规则获取方法

基于决策表分布约简定义规则的分布核与分布约简概念,提出一种基于分布约简的规则获取方法.首先确定条件类的分布核,进而采用启发式算法计算其分布约简,挖掘出最简产生式规则.该方法能适应决策表的不一致情形,且运用此方法所提取的规则集能够保持与原信息系统一致.     

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。     

一个基于互信息的规则量化方法

规则量化问题是基于规则与统计相结合的计算语言模型的关键性问题,首先描述了一个基于规则与统计相结合的计算语言模型,从而引出了规则结合度的概念,并提出一种基于互信息的规则量化方法,该方法既给出了一条规则的实用性的定量评价,又为基于规则与统计相结合的计算语言模型提供了一个重要的规则参量,通过实验指出该方法对系统规则集的筛选与计算语言模型中规则与统计结合机制的优化的重要指导意义。     

一种汉语分词方法

本文对现有的汉语分词方法作了概述，然后，提出了一种新的汉语分词方法－－单扫描分词方法，并对单扫描汉语分词方法的时间复杂度作了分析。分析表明，单扫描分词方法的时间复杂度为２．８９，比现有的分词方法的时间复杂度１２．３２小得多。单扫描分词方法无论在理论，还是在实践上都有重大的意义。     

一种基于小生境遗传算法的规则提取算法

本文描述一种基于小生境遗传算法的规则提取算法,并从语言表述、规则编码、搜索 策略三个方面做了讨论和分析．相对于原有的一些方法,本算法拥有适应性好、收敛快速的 特点,所生成的规则简洁,易于理解．     

基于混合统计模型的中文基本名词短语识别

采用一种基于混合统计模型的方法来实现中文基本名词短语识别。首先简要分析目前的研究现状,明确中文Base NP识别的任务,然后采用以基于转换的标注和条件随机域模型为底层,支持向量机模型为高层的混合统计模型来进行中文BaseNP的识别。在ACE2005中文语料上的实验表明,F值比使用单一模型提高了1.37%,达到了88.67%,能提高中文基本名词短语的识别性能。     

神经网络的规则提取研究

文中论述了作为解决神经网络“黑箱问题”有效手段的规则提取方法,分析了基于结构分解和输入输出映射的神经网络规则提取的各种算法,概括了它们的基本思想并分析了它们的优劣,在相似权值法的基础上提出ＣＳＷ算法,有效解决了连续值输入网络的规则提取问题,将ＣＳＷ算法应用于ＩＲＩＳ分类问题提取了良好的效果。     

汉语未登录词识别现状及一种新识别方法介绍

未登录词的识别对于各种汉语处理系统不仅有直接的实用意义,而且起到基础性的作用.在大规模中文文本的自动分词中,未被识别的未登录词是造成分词错误的一个重要原因,也成为许多自动分词系统走向应用的瓶颈.首先对未登录词的研究现状及现有方法做了一个综合的介绍,分析了目前方案的利弊.在此基础上提出了一个基于框架结构的未登录词专有名词识别方法.     

图的一种双链式存储结构

本文提出了图的一种双链式存储结构，比以往的图的链式存储结构有更好的灵活性，并在图的各种算法的实现显示了较好的时空复杂性，具有其它存储结构所不具备的各种优点。     

一种新的人工免疫系统检测规则及其应用

为了提高检测器集的生成效率,在讨论人工免疫系统负选择模型的基础上,提出一种新的检测规则,即:编辑距离规则.在这种规则中,对于一个随机生成的字符串和Self集中的字符串,采用编辑距离度量它们之间的相似性.随后,利用这种检测规则给出一种新的检测器集生成算法,它要求利用Trie数据结构组织和存储Self集.最后,通过理论分析得出了使用该种算法的优越性.     

A FUZZY REASONING APPROACH TO SUPPORT KNOWLEDGE ACQUISITION

Abstract

Acquisition of a user's computer based problem-solving skill is an important research area in human-computer interaction. This type of information usually can be derived by careful inspection on the actual dialog behavior. To implement such a knowledge reasoning agent, several crucial issues are pointed out and carefully inspected. These include: (a) appropirtate knowledge representation schema that are able to demonstrate the causal relationship between pairs of dialog events; (b) the formulation of a valid formula in calculating the overall knowledge index from the background information; (c) determination of the minimum sufficient number of dialog events required to form a discernible pattern; and (d) generalization of categories of performance patterns that can be applied to all types of application domains. A prototype reasoning agent based on the proposed methodology is constructed and its effectiveness is verified with the dialog events during UNIX operations.     

一种基于优先关系的LSD分析算法

句法分析是机器翻译中的一个重要环节,首先介绍了基于LSD方法进行句法分析的基金概念,然后提出了一种苦于优先关系的确定性LSD算法,主要讨论了基于名法结构信息优先关系和基于词谍统计优先关系的句法结构歧义消解策略,并给出了具体实现方法和复杂性分析,实验结果表明,该方法在保持确定性算法分析效率的前提下,提高了分析结果的正确率和规则应用的召回率。