语言处理的基本运算集

从属性和实体两个角度对语言处理中的基本运算进行了分类研究,系统定义了两级基本运算集:属性派生运算集、实体转化运算集.这些研究增强了语言处理的可计算性,有助于建立更经济的知识处理模式、更通用的信息描述机制.     

平面几何领域数量词结构形式化处理研究

数量词结构处理在平面几何领域自然语言理解中占有重要地位。基于抽象与分类的思想,将量词分为单位量词和非单位量词两大类,分别论述二者的语义差别及处理方法,然后根据与数量词结构紧密相关的具有群体性质的量词、名词和句子的语义关系,提出了自然语言理解中“群体词”的概念并叙述了其应用,较好地解决平面几何领域中的数量词结构的形式化处理问题。     

美国海军陆战队V-22“鱼鹰”飞机维修中自然语言处理技术的应用

项目概述
　　美军目前的视情维修（CBM）主要使用振动数据、发动机润滑油残片检测和其他状态指示器分析复杂动部件的健康状况，为制订维修计划和确定维修过程提供依据。如何分析识别众多指示器的海量数据，从中获取有用的准确信息，对于维修决策至关重要。这些数据有时以传感器收集的数字信号的形式存在，有时也以手工输入文本的形式存在，在很大程度上，文本档案大小以及反复书写文本带来的人力成本，使这些数据源不可能被完全利用。自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）使用计算机处理技术，为处理这些维修数据提供了潜在的手段，是一种极具时间和成本效益的处理方式。     

一种高效的基于启发式规则和词典相结合的双语词对齐方法

双语词对齐是指在互译的双语句对中找到词汇级的对译关系,是自然语言处理领域一个非常有用而又比较困难的研究课题。本文在对当前主流的词对齐方法进行实验分析的基础上,综合考虑了各种因素,提出了基于启发式统计规则和词典相结合的方法,该方法充分利用现有资源,同时考虑到了后续的应用问题。实验表明,该方法在训练语料规模较小的情况下,取得了较好的对齐结果。     

自然语言处理及其应用前景的研究

自然语言处理是人工智能领域的一个热点研究领域。文章首先介绍了自然语言处理及其定义,并简要回顾了自然语言处理的发展历史和研究内容,同时也对自然语言处理的前景进行了展望。文章最后认为在自然语言处理研究成功后,机器可能会主动思考。由此提出可能诞生诸如机器心理学和机器认知学等新的研究领域。     

作战命令的分词技术研究

作战命令的分词技术研究是作战命令自动理解的重要基础,就作战命令的分词问题提出了2种数学模型。利用数据融合方法建立了2个和3个成熟汉语分词系统构成的词法分析器,并通过仿真分析对2种方法进行了比较,最终得出采用多个成熟的汉语分词系统进行作战命令的分词是可行和有效的。     

基于fastText算法的行业分类技术

随着中国经济的高速发展和技术创新能力的不断提升,高效的组织、分类信息是提供个性化行业管理和跟踪分析的基础。根据行业信息特点和发展规律,提出了一种基于fastText算法的行业分类模型。首先,构建行业分类关键词库,通过特征词库进行分词和权重计算。然后,构建分类器模型,实现中文行业的自动分类。最后,实验选取了80 000个包含企业经营范围、企业信息、舆论信息的测试文档,结果表明,所提模型结果高于Bayes、决策树、KNN等分类算法,取得了较好的应用效果。      

基于知识图谱的装配语义信息建模

针对总成产品的装配数据通常分散于CAD模型与装配工艺文档中,因而不同类型的装配语义信息由于异构性无法相互关联的问题,基于知识图谱提出一种面向装配语义信息的建模方法,结合传统的数据映射与人工智能中的自然语言处理技术,实现了CAD模型的几何信息与装配工艺文档中工艺过程信息的智能集成。首先阐述了不同层次的语义特征在基于知识图谱的装配语义模型(KG–ASM)中所代表的概念、实体类及关系类;其次根据CAD模型文件与装配工艺文档,基于数据抽取、语义映射及自然语言处理技术自动构建KG–ASM中的实例节点;最后以航空航天产品中速度调节机构的试装过程为例验证KG–ASM及其构建方法的可行性。