簡介：語義知識資源的建設(shè)一直是中文信息處理的重要問題，其發(fā)展對中文信息處理領(lǐng)域有著舉足輕重的作用。人們對語義知識資源的建設(shè)也進行了積極而有益的探索，例如國外著名的WD、FRAME等語義資源，國內(nèi)的知網(wǎng)、現(xiàn)代漢語語法信息詞典、中文概念詞典CCD等。這些資源由于大多是人工構(gòu)建，耗時較長，且不便于快捷的自動更新，因而滿足不了漢語語言文化的不斷發(fā)展的需求。為此，本文嘗試結(jié)合面向?qū)ο蠛驼Z義網(wǎng)絡(luò)兩者的優(yōu)點，構(gòu)建了面向?qū)ο蟮臐h語語義網(wǎng)絡(luò)模型，并對其相應(yīng)的漢語語義知識庫進行設(shè)計和自動構(gòu)建。根據(jù)面向?qū)ο蠛驼Z義網(wǎng)絡(luò)的理論，探索了面向?qū)ο蟮臐h語語義網(wǎng)絡(luò)表示法，給出了基于面向?qū)ο蟮臐h語語義網(wǎng)絡(luò)模型。對模型中所涉及的繼承、聚合、相似和對立四種語義關(guān)系進行了研究，并通過度量結(jié)點間的相似度和對立度來確定模型中結(jié)點間的遠近，給出了基于本模型的計算相似度和對立度的方法。對面向?qū)ο蟮臐h語語義網(wǎng)絡(luò)模型所對應(yīng)的漢語語義知識庫進行研究和分析，重點探索了具有面向?qū)ο笏枷氲慕Y(jié)點的有效存儲方式。并初選取普通話三千常用詞表中的三千詞作為研究的主要對象，人工對其進行結(jié)點和結(jié)點間關(guān)系的選取及有效存儲，得到了基礎(chǔ)的漢語語義知識庫。在此基礎(chǔ)上設(shè)計了漢語語義知識庫的自動構(gòu)建的框架，利用CCD語義知識源來發(fā)現(xiàn)結(jié)點，并采用統(tǒng)計和模版匹配相結(jié)合的方法對結(jié)點關(guān)系進行有效的識別，從而使其按照一定的規(guī)則添加至漢語語義知識庫中。這種自動構(gòu)建方式豐富了漢語語義知識庫，使其能夠及時更新資源。實驗表明，這種增長是有效果的。漢語語義知識庫的構(gòu)建工程量大，難度很高，目前還只能在有限目標下開展工作。但是我們已經(jīng)找到了一條可行的技術(shù)路徑來實現(xiàn)漢語語義知識庫的及時擴充與更新。該語義知識庫還可以為其它中文信息處理的應(yīng)用提供基礎(chǔ)資源，應(yīng)用前景十分廣闊。

簡介：四川大學(xué)碩士學(xué)位論文論漢語謙敬稱的英譯姓名朱靈慧申請學(xué)位級別碩士專業(yè)外國語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)指導(dǎo)教師敖凡20050101逐字翻譯，更是一個在諸多可能中選擇的過程。在這個選擇過程中，不是要在譯文中尋找謙敬稱的對等形式，而是在眾多因素的共同影響下選擇能滿足原文作者或譯者意圖的表達。本文試圖從功能翻譯理論入手，通過分析影響翻譯選擇的相關(guān)因素如原文及其作者、譯者、預(yù)設(shè)讀者和具體語用場景來論述漢語謙敬稱的英譯是在譯者意圖影響下的一個選擇過程。在整篇文章的論述中，楊憲益和霍克斯對紅樓夢中謙敬稱的處理將會用作例證加以對比。本文除引言和結(jié)語外，共分五章。引言簡要介紹了本文的主題和結(jié)構(gòu)。第一章從稱謂的定義和分類入手，對漢語謙敬稱的歷史淵源和豐富內(nèi)涵作了具體介紹。第二章梳理了傳統(tǒng)翻譯理論與謙敬稱相關(guān)的主要論述，并指出翻譯實踐中的具體困難，從理論和實踐兩個角度分析形式對等的不可行。第三章通過論證翻譯是個不斷選擇的過程，結(jié)合分析相關(guān)影響因素以及功能翻譯理論，進而指出這一選擇過程在很大程度上受到譯者翻澤目的和意圖的左右。第四章以楊憲益和霍克斯的兩個紅樓夢譯本中的謙敬稱翻譯作對比，以實例為主線，從原文及其作者、譯者、預(yù)設(shè)讀者和語用場景等方面逐一展開分析。第五章以前面論述為出發(fā)點，采用個案分析的方式闡述在評判兩個譯本的處理方式孰優(yōu)孰劣時不能僅停留在語言層面，而應(yīng)以是否符合各自的翻譯意圖為出發(fā)點。結(jié)語部分對全文進行了歸納。強調(diào)漢語謙敬稱的翻譯無法簡單地用可譯或者不可譯去一語概括，而需把它置于廣闊的歷史文化背景中，從各個角度綜合分析。同時還指出，本文只是探討了一個細微文化現(xiàn)象的翻譯，但功能翻譯理論同樣對評析同一著作的不同譯本具有指導(dǎo)作用。關(guān)鍵詞漢語謙敬稱，選擇過程，功能目的論

簡介：聲調(diào)在漢語中有著構(gòu)詞辨義的作用，聲調(diào)的準確程度足判定普通話好壞的重要因素之一。因此，聲調(diào)評測子系統(tǒng)也是計算機輔助語言學(xué)習(xí)CALL系統(tǒng)以及普通話水平測試PSC系統(tǒng)的重要組成部分。在連續(xù)語流中，因為當前音節(jié)受上下文內(nèi)容的影響，所以聲調(diào)中存在著不可忽視的變調(diào)和連續(xù)現(xiàn)象，對這種現(xiàn)象是否處理以及如何處理將對聲調(diào)評測系統(tǒng)的性能產(chǎn)生很人的影響。本文考慮連續(xù)語音基頻曲線中存在的各種超音段信息，對傳統(tǒng)三音節(jié)聲調(diào)輪廓特征的GMM模型進行特征的改進，以提高評測算法打分的準確度。本文主要研究成果如下。1基頻曲線的求取傳統(tǒng)基頻曲線FO的求取，只得到了單個音節(jié)的基音頻率，卻忽略連續(xù)語流中兩個音節(jié)之間聲調(diào)的轉(zhuǎn)換信息。本文考慮音節(jié)中輔音的基音頻率可以代表前一音節(jié)與當前音節(jié)的聲調(diào)轉(zhuǎn)移特征，對三音節(jié)中的清輔音部分用SPLINE插值法來擬合轉(zhuǎn)移的聲調(diào)曲線。實驗表明，基于曲線插值擬合的GMM模型評測方法可以使測試集的機器打分和人工打分相關(guān)性可以達到07309。2聲調(diào)特征的選擇FUJISAKI模型將基頻曲線拆解成三個不同的元件函數(shù)，它們分別為短語元件代表語句的語調(diào)信息強調(diào)元件反映每個音節(jié)的音調(diào)走勢，即為聲調(diào)信息基底頻率代表了說話人的個性信息。根據(jù)上述理論，本文在FUJISAKI模型的基礎(chǔ)上去除語句的語調(diào)和說話人個性特征，只對基頻曲線中的聲調(diào)特征建模，結(jié)果顯示，改進特征相比于傳統(tǒng)特征，打分相似度在測試集中提高了1409％。3聲調(diào)模型的改進在驗證聲調(diào)轉(zhuǎn)移特征對評測相關(guān)度的促進作用中，本文在FUJISAKI模型的基礎(chǔ)上分別對聲調(diào)的核心段和特征轉(zhuǎn)移段進行建模，實驗結(jié)果表明基于頻率轉(zhuǎn)移特征的打分相關(guān)度比純粹核心段特征的打分相關(guān)度要高。并且相較于2中FUJISAKI模型在打分測試集中的相關(guān)度07361，基于聲調(diào)核心段的評測相關(guān)度只有06137。這也說明了音節(jié)之FHJ頻率轉(zhuǎn)移信息的描述提高了聲調(diào)評測的準確度。

簡介：點擊查看更多調(diào)型信息在漢語語音識別中的應(yīng)用研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：該文針對漢語廣播電視新聞?wù)Z音識別的技術(shù)難點主要進行了以下幾個方面廣泛而深入的研究首先在廣播電視新聞?wù)Z音的連續(xù)語音分割方面該文提出基于檢測熵變換趨勢的音頻特征跳變點檢測方法用來檢測連續(xù)音頻信號中的聲學(xué)特征發(fā)生改變的地方其次在廣播電視新聞?wù)Z音識別的自適應(yīng)方面該文詳細分析了國際上通用的各種廣播電視新聞識別系統(tǒng)的自適應(yīng)算法的優(yōu)點和缺點最后在廣播電視新聞的連續(xù)語音識別方面該文基于現(xiàn)有的廣播電視新聞的連續(xù)語音識別系統(tǒng)在處理相關(guān)性特征建模這個問題上的缺點和不足結(jié)合特征層的線性旋轉(zhuǎn)變換和模型層的方差建模技術(shù)提出一種用方差建模技術(shù)來實現(xiàn)的共享狀態(tài)空間旋轉(zhuǎn)變換矩陣的相關(guān)特征建模方法

簡介：THECETRANSLATIONOFLONGSENTENCESINLEGALDOCUMENTSACASESTUDYOFTRANSLATIONOFTHEARTICLESOFASSOCIATIONINFBYZHANGYUUNDERTHESUPERVISIONOFPROFESORCHENQINGXUNSUBMITTEDTO0CT2015MENTSATIONTHISREPORTISBASEDONTHECETRANSLATIONOFASERIESOFLEGALDOCUMENTSARTICLESOFASSOCIATIONONONEHAND，THELEGALDOCUMENTSAREHIGHLYSPECIALIZEDWHICHINVOLVEPROFESSIONALKNOWLEDGEONTHE’OTHERHAND，THELEGALLANGUAGEISALANGUAGEFORSPECIALPURPOSESWHICHISPRECISE，F(xiàn)ORMALANDSTANDARDTHESEFEATURESCANBEFOUNDBOTHINCHINESEANDENGLISHLEGALTEXTSHOWEVERCHINESEANDENGLISHBELONGTODIFFERENTLANGUAGESYSTEMSWENEEDTODEALWITHALLTHEDIFFERENCESWHENWETRANSLATETHELEGALTEXTSFROMCHINESETOENGLISHINTHISREPORT，THEAUTHORMAINLYTAKESTHEENGLISHTRANSLATIONOFLONGSENTENCESINTHECHINESELEGALTEXTSASTHEOBJECTOFSTUDYANDDISCUSSESSOMETRANSLATIONTECHNIQUESFORCHINESELONGSENTENCESUNDERTHEGUIDANCEOFASERIESOFTHEPRINCIPLESOFLEGALTRANSLATIONTHEDISCUSSIONMAINLYCANBEDIVIDEDINTOTWOPARTSTHECONNECTIONSWITHINSENTENCESFEATURESANDSYNTACTICFEATURESONTHECONNECTIONSWITHINSENTENCELEVEL，THEAUTHORDISCUSSESTHETRANSLATIONOFTHECHINESELONGSENTENCESTHATWITHOUTTHECONJUNCTIONSTHECONJUNCTIONSAREOFTENADDEDWHENTRANSLATESUCHSENTENCESFROMCHINESETOENGLISHINTHISPART，THETRANSLATIONOFTHECHINESESENTENCESWITHSEVERALVERBSISALSODISCUSSEDTHEAUTHORADOPTSMANYSKILLSSUCHASTHECONVERSIONOFPAASOFSPEECH，THEAPPLICATIONOFNONFINITEVERBSANDTHEOMISSIONOFSOMEVERBSTODEALWITHTHEREDUNDANTVERBSINCHINESESENTENCESONTHESYNTACTICLEVELTHETRANSLATIONOFAUNIQUEPARERNSENTENCEINCHINESELANGUAGETHATWITHOUTASUBJECTISDISCUSSEDINENGLISH，ASENTENCEMUSTHAVEACLEARSUBJECTEXCEPTFORTHEIMPERATIVESENTENCEASARESULT，THETRANSLATOROFTENNEEDSTOFIILOUTTHESUBJECTORMAKETHECONVERSIONOFSENTENCESTRUCTURESINTHECETRANSLATIONINADDITION，CHINESEMAINLYRELIESONPARATAXISANDENGLISHGREATLYONHYPOTAXISDURINGTHECETRANSLATION，THETRANSLATORNEEDSTOADOPTTRANSLATIONSKILLSSUCHASFOLLOWINGTHEORIGINALSYNTACTICORDERANDADJUSTINGTHEORIGINALSYNTACTICORDERTHEREFORETHEPARATACTICCHINESESENTENCECANBECHANGEDINTOTHEHYPOTACTICENGLISHONEALLOFTHESETRANSLATIONSKILLSAREADOPTEDTOMAKETHETRANSLATIONACCEPTBYTHEREADERSOFENGLISHKEYWORDSCHINESELEGALDOCUMENTSTRANSLATION；LANGUAGEDIFFERENCE；TRANSLATIONTECHNIQUESII

簡介：隨著全球數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，蒙古文網(wǎng)絡(luò)資源也越來越豐富。然而，蒙古文網(wǎng)絡(luò)資源中存在編碼不統(tǒng)一，無法實現(xiàn)共享等問題，不僅嚴重阻礙了蒙古文互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，更是對蒙古文搜索引擎技術(shù)帶來了挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的蒙古文互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎還有許多缺陷，同時由于蒙古文網(wǎng)站數(shù)量不多，內(nèi)容單一、更新速度緩慢，致使檢索到的有用信息有限。因而蒙古族網(wǎng)絡(luò)用戶查找資源時往往選擇其他搜索引擎來查找中文或英文的網(wǎng)站來獲取信息。但在蒙古族網(wǎng)絡(luò)用戶構(gòu)造檢索提問式時，受到語言之間差異的影響，很難準確用外語表達自己的需求，從而增加了信息獲取的難度。為適應(yīng)蒙古文互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀，迫切需要建立一個蒙漢跨語言信息檢索系統(tǒng)。蒙漢跨語言信息檢索系統(tǒng)能夠擴大信息搜索范圍，快速獲取網(wǎng)上信息，同時也能夠很好地緩解民族地區(qū)群眾上網(wǎng)語言障礙，對促進地區(qū)科教文化事業(yè)的發(fā)展將起到積極作用。在實現(xiàn)蒙漢跨語言信息檢索時，可以采用基于機器翻譯系統(tǒng)的方法、基于語料庫的方法及基于字典的方法，而它們存在著共同缺陷，即在查詢轉(zhuǎn)換過程中，只是淺層地進行字符集的轉(zhuǎn)換和匹配，未能達到語義層面上的翻譯。為將蒙漢跨語言信息檢索提升到語義層面上的翻譯檢索，亟待需要一個支持蒙漢跨語言信息檢索的語義資源。本文的重點是構(gòu)建面向跨語言信息檢索的蒙漢語義詞典框架，主要通過以下幾個方面的工作來完成。1首先以跨語言信息檢索為切入點，研究分析了跨語言信息檢索的相關(guān)理論方法。2研究本體技術(shù)及其在跨語言信息檢索中的應(yīng)用，為構(gòu)建面向跨語言信息檢索的蒙漢語義詞典提供理論基礎(chǔ)。3采用多語言本體技術(shù)構(gòu)建面向跨語言信息檢索的蒙漢語義詞典。該方案中充分考慮了語義詞典的概念及概念之間關(guān)系的表達，并進一步對同義術(shù)語語義關(guān)系的表達，概念語義相似度的計算及其在跨語言信息檢索中的應(yīng)用進行了深入的剖析和研究。最后以計算機應(yīng)用技術(shù)分支的概念作為領(lǐng)域?qū)ο笕胧?，?gòu)建了一個實驗性的計算機術(shù)語蒙漢語義詞典。4設(shè)計并給出了一種基于概念的蒙漢語義詞典的查詢方法，將查詢提升到概念層面，進行語義查詢，返回與查詢結(jié)果具有語義關(guān)聯(lián)（同義、上位、下位等）的相關(guān)概念及對應(yīng)蒙漢術(shù)語。本文的工作，不僅豐富了語義詞典的構(gòu)建方法，同時為蒙漢跨語言信息檢索提供了基礎(chǔ)資源，對蒙古文語言資源建設(shè)有促進作用。

簡介：對數(shù)據(jù)庫進行查詢是用戶獲取信息的主要途徑之一但直接的查詢操作要求具備一定的專業(yè)技能普通用戶很難靈活地從數(shù)據(jù)庫中獲取需要的信息?；趯嶓w的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口實現(xiàn)自然的漢語問句到標準數(shù)據(jù)庫查詢語句之間的轉(zhuǎn)化使得用戶可以采用靈活的漢語問句進行數(shù)據(jù)庫查詢操作由此可大為簡化用戶的查詢過程降低用戶從數(shù)據(jù)庫查找信息的難度。鑒于此對基于實體的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口的研究具有重要的價值。作為中文問答系統(tǒng)的一個部分基于實體的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口涉及分詞、詞法分析、句法分析、語義理解等自然語言處理技術(shù)。而自然語言是人類智能最復(fù)雜的表現(xiàn)之一很難實現(xiàn)高準確率的機器理解。受限于自然語言理解技術(shù)的發(fā)展水平基于實體的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口的實現(xiàn)是一個困難的任務(wù)。本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于實體的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口希望通過基于實體的設(shè)計來減少對自然語言理解技術(shù)的依賴通過加入與用戶的交互來提高漢語問句查詢的準確率通過實體信息庫的設(shè)計來簡化接口的復(fù)雜度從而具有較好的可移植性。本文介紹了基于實體的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口的概念給出了本課題的研究背景和研究現(xiàn)狀。在對已有技術(shù)的研究和總結(jié)的基礎(chǔ)上設(shè)計了一個基于實體的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口。在設(shè)計上遵守高內(nèi)聚和低耦合的接口設(shè)計原則較好地保證了接口設(shè)計的可移植性。該接口主要包括實體信息庫設(shè)計和漢語查詢語句到標準數(shù)據(jù)庫查詢語句的轉(zhuǎn)化以及用戶引導(dǎo)功能。在實體信息庫的構(gòu)造上通過簡化信息庫的組成部分在保存了領(lǐng)域相關(guān)的實體信息的前提下也保證了系統(tǒng)的領(lǐng)域移植的可能性并降低了系統(tǒng)領(lǐng)域移植的難度。實現(xiàn)了實體信息庫的圖形界面操作工具可以利用該工具實現(xiàn)領(lǐng)域的移植和信息庫的信息更改。漢語查詢語句到標準數(shù)據(jù)庫查詢語句的轉(zhuǎn)化作為整個接口的核心通過基于實體的設(shè)計減少了轉(zhuǎn)化過程中對自然語言理解技術(shù)的依賴同時保證了轉(zhuǎn)化過程的準確性。而用戶引導(dǎo)功能的實現(xiàn)使用戶可以動態(tài)地更改漢語查詢語句的轉(zhuǎn)化過程。接口是的可交互的且可以經(jīng)引導(dǎo)得到更準確的查詢結(jié)果。漢語查詢語句到標準數(shù)據(jù)庫查詢語句的轉(zhuǎn)化過程分為詞法分析、實體語義標注、信息領(lǐng)域圖生成、信息領(lǐng)域圖轉(zhuǎn)化成標準數(shù)據(jù)庫查詢語句等幾個相對獨立的部分。1詞法分析部分使用了基于統(tǒng)計的分詞方法。基于統(tǒng)計的分詞方法是當前比較成熟準確率比較高的分詞方法。2對分詞和詞性標注后的句子通過查找實體信息庫賦予該句子中的詞對應(yīng)的實體語義。對具有多個實體語義的詞通過不相關(guān)領(lǐng)域消除法用戶交互選擇法等進行消歧。3通過句子對應(yīng)的查詢領(lǐng)域生成對應(yīng)的信息領(lǐng)域圖并將句子中的各個語義節(jié)點定位到信息領(lǐng)域圖中最終實現(xiàn)從句子到信息領(lǐng)域圖的轉(zhuǎn)化。4按照設(shè)計的規(guī)則和算法實現(xiàn)從信息領(lǐng)域圖到標準數(shù)據(jù)庫查詢語句的轉(zhuǎn)換。最后基于上述接口構(gòu)建了一個實驗性的查詢系統(tǒng)。該系統(tǒng)覆蓋了兩個不同的領(lǐng)域用于驗證本文實現(xiàn)的基于實體的通用可交互數(shù)據(jù)庫漢語問句查詢接口的可行性。實驗表明該系統(tǒng)能夠基本有效地處理各種常見形式的查詢語句具有良好的可用性和可移植性。

簡介：近些年來，隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展和中國國際地位的不斷提高，中國與世界的交往和聯(lián)系日趨廣泛和深入。漢語是中華文化的主要載體，也是世界各國了解中國的重要工具，不少國家出現(xiàn)了學(xué)習(xí)漢語的熱潮。但是在全球漢語學(xué)習(xí)迅速升溫的同時也帶來了一些問題，如漢語教學(xué)資源不足和傳統(tǒng)教學(xué)方式不能有效地激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)漢語的興趣等。而寓教于樂的學(xué)習(xí)形式能夠很好地解決這些問題。自2004年在美國首先提出了這個概念后，它已經(jīng)在眾多領(lǐng)域取得了豐碩的成果，但目前只有少數(shù)的研究者致力于外國漢語學(xué)習(xí)者的寓教于樂教學(xué)研究。針對現(xiàn)在對外漢語教學(xué)中出現(xiàn)的問題，我們提出了一種基于語音接口的漢語學(xué)習(xí)寓教于樂系統(tǒng)，以方便學(xué)生自我學(xué)習(xí)并提高漢語學(xué)習(xí)的興趣。本論文的主要工作如下（1）利用HTK平臺建立了一個非特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)，并從混合高斯模型、語言模型和基頻參數(shù)等方面對該系統(tǒng)進行改進，最終把系統(tǒng)的識別率提高到98％以上，基本滿足了實際的使用要求。（2）改進了HTK的識別器HVITE，使它能夠輸出字詞和聲韻母兩個層次的識別結(jié)果信息和發(fā)音評測結(jié)果，為寓教于樂系統(tǒng)的語音接口做好后臺處理準備。（3）提出了一種新的基于HMM的對數(shù)似然值與聲韻母層時長信息相結(jié)合的發(fā)音評測方法。本評分方法對專家評分的相關(guān)度高于基于HMM的后驗概率的方法。通過求解非線性回歸模型和模型參數(shù)優(yōu)化，建立兩個統(tǒng)一的聲韻母對數(shù)似然值的映射模型；并將最終的評分及映射模型嵌入HTK的識別器HVITE中。（4）利用VIRTOOLS軟件平臺，設(shè)計并實現(xiàn)漢語發(fā)音練習(xí)的寓教于樂系統(tǒng)。本系統(tǒng)主要包括建立虛擬現(xiàn)實場景和各個角色模型及其相關(guān)的動作，并且將實驗室三維重建的成果成功的應(yīng)用到系統(tǒng)中；利用VIRTOOLS中的SDK開發(fā)包，在VCH60平臺上開發(fā)適用于本系統(tǒng)的語音識別與評測接口，使本系統(tǒng)實現(xiàn)糾正學(xué)生聲韻母層漢語發(fā)音的功能。

簡介：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文英漢語義表達之語言意象手段的對比研究從認知語言學(xué)的角度姓名張現(xiàn)榮申請學(xué)位級別碩士專業(yè)外國語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)指導(dǎo)教師李志嶺20080510山東農(nóng)業(yè)人學(xué)碩J學(xué)位論義總之，本文受索緒爾符號理論中“音響意象”概念的啟發(fā)，提出了“語言意象’’這一新術(shù)語。還創(chuàng)造性地嘗試從認知的角度對漢英語的語義表達的語言意象標示手段進行了共時與歷時的對比研究。結(jié)果表明語言意象在漢英語語義表達過程中起著至關(guān)重要的作用；基于語言本身特征的差異，語言意象在英語中的使用比漢語更廣泛；并且，漢語為了滿足發(fā)展的需要也傾向于發(fā)展自身的語言意象系統(tǒng)。了解漢英語在表達方式上所表現(xiàn)出來的差異，以及漢英語自身語言文字的獨特特征，對英語教學(xué)及學(xué)習(xí)具有指導(dǎo)意義；也會培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)英語的熱情。關(guān)鍵詞文學(xué)意象；語言意象；意象；符號；概念；相似性；差異性

簡介：隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，語音合成技術(shù)也得到快速的發(fā)展并逐步滲透到社會生活的各個領(lǐng)域。但現(xiàn)階段漢語語音合成中還存在一些問題，主要體現(xiàn)在輸出語音的可懂度和自然度上。本文在對漢語韻律結(jié)構(gòu)層級、聲學(xué)特性以及目前最常用的幾種漢語韻律短語預(yù)測機器學(xué)習(xí)方法調(diào)研的基礎(chǔ)上，提出了一種基于支持向量機和隱馬爾科夫混合模型（SUPPTVECTMACHINEHIDDENMARKOVMODEL，SVMHMM）的韻律短語邊界預(yù)測方法；與此同時，為了進一步提高漢語韻律短語邊界的準確度，本文還引入了一種基于糾錯反饋驅(qū)動的學(xué)習(xí)方法來作為SVMHMM模型的后處理方法，并實現(xiàn)了一個全自動的漢語韻律短語邊界預(yù)測及標注系統(tǒng)?，F(xiàn)階段，在漢語韻律短語邊界預(yù)測任務(wù)中廣泛應(yīng)用的統(tǒng)計模型為隱馬爾科夫模型、最大熵馬爾科夫模型以及條件隨機場模型。其中最為成功的統(tǒng)計模型為條件隨機場模型。本文所采用的SVMHMM模型結(jié)合了支持向量機模型和隱馬爾科夫模型各自的優(yōu)點，同時克服了隱馬爾科夫模型中的嚴格獨立假設(shè)和難以引入任意特征等問題。和傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法相比，該模型僅用有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練就能夠取得較好的預(yù)測效果。當前，SVMHMM模型已經(jīng)被應(yīng)用在一些自然語言處理問題中，如詞性標注，漢語切分等。本文首次將支持向量機和隱馬爾科夫的混合模型應(yīng)用在漢語韻律短語邊界預(yù)測任務(wù)中，并通過實驗表明，在使用相同特征模板的情況下，SVMHMM模型稍優(yōu)于條件隨機場，和最大熵馬爾科夫相比更適合于漢語韻律短語的預(yù)測。通過對SVMHMM模型在漢語韻律短語預(yù)測實驗結(jié)果的分析可知，單純利用SVMHMM模型的方法來預(yù)測韻律短語邊界信息會帶來一些很明顯的錯誤。而這種錯誤的結(jié)果是由于系統(tǒng)在訓(xùn)練學(xué)習(xí)時的一些固定模式所導(dǎo)致的結(jié)果，因此為了進一步提高韻律短語邊界預(yù)測的準確度，本文提出了一種基于糾錯反饋驅(qū)動的學(xué)習(xí)方法TRANSFMATIONBASEEDERRDRIVENLEARNINGMETHOD，TBL來對SVMHMM標注模塊所標注結(jié)果的錯誤部分進行了后處理，取得了很好的效果。

簡介：隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人類社會的信息量曾爆炸式增長，如何進行漢語信息的有效交互，并且在層出不窮的信息資源里準確、快捷地獲取所需信息成為信息檢索平臺的重點問題。在信息檢索方面，國內(nèi)外研究機構(gòu)和企業(yè)展開了大量的研究工作，有效地促進了信息檢索技術(shù)的發(fā)展。從漢語信息交互與檢索的角度來看，信息檢索技術(shù)仍然存在的不足包括沒有充分考慮漢語邏輯交互的特點；不支持復(fù)雜邏輯和邏輯組合，且還沒有擴展到搜索引擎上；沒有提供一個開放的信息檢索統(tǒng)一訪問接口等。在漢語信息的表達方式上，提出了支持基于聲母的漢語信息檢索，用戶在檢索漢語信息時，不用輸入完整的漢語詞語，可以用漢語詞語的聲母來替換對應(yīng)漢語的輸入，簡化了用戶檢索漢語信息的表達，如全拼輸入“中國”一詞需要鍵入“ZHONGGUO”，以聲母輸入只需要鍵入“ZG”，就鍵盤輸入效率而言，基于聲母的漢語信息輸入平均效率可以提高三倍左右。在信息識別的靈活性和智能化方面，提出了漢語聲母復(fù)雜邏輯組合的查詢方式，支持否定邏輯、通配符等。系統(tǒng)同時支持多音字查詢方式和方言特征查詢。通過定義信息源訪問統(tǒng)一接口，使信息識別過程與數(shù)據(jù)源相分離，從而可以實現(xiàn)與不同系統(tǒng)的信息檢索過程集成，研究成果可廣泛應(yīng)用于中文信息檢索系統(tǒng)或搜索引擎中，如信息系統(tǒng)漢語信息查詢、電信服務(wù)查詢、圖書館信息檢索、醫(yī)療信息檢索等?；谏鲜鲅芯抗ぷ?，實現(xiàn)了一個漢語信息檢索的原型系統(tǒng)，在音樂系統(tǒng)的歌手和歌曲查詢上，它能夠通過漢語聲母、聲母邏輯組合、多音和方言音等模式來查詢歌手和歌曲，通過系統(tǒng)測試，能夠快速地按照使用者的意圖來搜索漢語信息，與現(xiàn)有的音樂網(wǎng)站的信息檢索過程相比，具有交互簡單、整體查詢效率高的特點。

簡介：北京交通大學(xué)邛68S碩士學(xué)位論文學(xué)習(xí)者漢語閱讀策略對英語閱讀策略的影響研究ASTUDYONTHEINFLUENCEOFCHINESEREADINGSTRATEGIESONENGLISHREADINGSTRATEGIES一一作者導(dǎo)師徐奕劉偉北京交通大學(xué)2010年6月中圖分類號學(xué)校代碼UDC密級北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文學(xué)習(xí)者漢語閱讀策略對英語閱讀策略的影響研究ASTUDYONTHEINFLUENCEOFCHINESEREADINGSTRATEGIESONENGLISHREADINGSTRATEGIES作者姓名導(dǎo)師姓名學(xué)位類別學(xué)科專業(yè)徐奕劉偉文學(xué)外國語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)北京交通大學(xué)2010年6月學(xué)號08122349職稱教授學(xué)位級別碩士研究方向外語教學(xué)

簡介：近年來隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)代人對信息溝通和處理的需求越來越迫切這使得自然語言處理以及相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域得到了迅速的發(fā)展。而由于句法分析在自然語言處理研究中的關(guān)鍵地位及其在各種應(yīng)用上的光明前景本文對漢語的句法分析進行了深入的探討和研究并且由于重排序方法在提高句法分析性能上的有效性因此本文把對重排序方法的研究作為本文的主要研究內(nèi)容。具體的工作如下首先本文對當前主流的句法分析模型進行了介紹并且在賓州中文樹庫CTB50上進行了實驗測試比較了不同句法分析模型的性能。根據(jù)對實驗結(jié)果的分析本文探討了不同構(gòu)建模型的方法以及不同模型對句法分析的影響而這些影響主要體現(xiàn)在對信息的融合對訓(xùn)練語料的要求以及對最終句法分析的性能和效率上。其次本文應(yīng)用了不同的句法分析模型作為初始模型來進行句法分析的重排序?qū)嶒炂渲谐跏寄Ｐ头謩e采用了概率上下文無關(guān)文法PCFG模型STANFD1模型以及BERKELEY模型而對于影響重排序性能的兩個重要因素特征表示和參數(shù)訓(xùn)練本文進行了如下的設(shè)置特征表示方面本文主要參考了COLLINS在他的文章中給出的特征集并進行了稍微的改動而參數(shù)訓(xùn)練方面則采用了最大熵方法作為訓(xùn)練方法。另外本文進一步探討了不同類型特征對實驗結(jié)果的影響分析結(jié)果表明重排序模型中的特征選擇應(yīng)考慮初始模型的影響。最后在對傳統(tǒng)重排序方法研究的基礎(chǔ)上本文發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的重排序方法對于NBEST候選樹中所蘊含的信息并沒有充分利用因此針對性地進行了改進并通過相應(yīng)實驗進行了驗證。具體的說在傳統(tǒng)的重排序方法中常常將重排序映射為一個分類問題而指導(dǎo)訓(xùn)練分類參數(shù)的代價函數(shù)常常設(shè)置為使NBEST候選句法分析樹中的排名第一的句法分析樹和其他句法分析樹之間的邊界距離MARGIN最大。但是本文發(fā)現(xiàn)在實際情況中句法分析樹之間的順序是根據(jù)該句法樹與標準樹的相似度值來排序的也就是說不同的句法分析樹之間沒有“質(zhì)”的差異只有“量”的差異而在傳統(tǒng)的方法中卻常常忽視這一信息。針對此問題本文提出了兩種改進模型基于相對距離的分割模型和基于多類融合的模型。并且利用這兩種模型在PCFG模型作為初始模型的基礎(chǔ)上進行了實驗。實驗結(jié)果表明改進模型使得句法分析的性能有了進一步的提高在用PCFG作為初始模型的基礎(chǔ)上改進模型比傳統(tǒng)的重排序技術(shù)又提高了09個百分點左右。另外本文實現(xiàn)了一個多種顯示模式的句法分析樹可視化系統(tǒng)該系統(tǒng)提供了三種主要的顯示模式來對句法分析樹進行展示分別是“短語模式”“依存模式”“骨架模式”。除了對句法分析樹給出不同結(jié)構(gòu)的顯示外該系統(tǒng)還可以為重排序中的特征選擇提供相應(yīng)的幫助。

簡介：中文信息處理的研究一般分為三個階段字的處理，詞的處理以及句和篇章的處理?，F(xiàn)今我國已經(jīng)在字的處理，以及詞的處理方面取得了很多的研究成果，并得到了很好的實用。例如漢語分詞的研究已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用。漢語復(fù)句的研究卻一直進展艱難，而復(fù)句中的關(guān)系詞對漢語復(fù)句的研究起著關(guān)鍵的作用。在基于規(guī)則的復(fù)句關(guān)系詞自動標識的研究中，規(guī)則是研究的核心，決定著自動識別系統(tǒng)的實用性、準確性。本文在復(fù)句關(guān)系詞特征研究的基礎(chǔ)上，研究了規(guī)則的表示方法、以及規(guī)則自動生成器，根據(jù)人工挖掘的規(guī)則探討了規(guī)則自動挖掘的方法。由于中文復(fù)句信息的特殊性和復(fù)雜性，本文首先對大量的復(fù)句語料進行了研究和分析，總結(jié)出了復(fù)句中的信息特征，然后將這些特征利用統(tǒng)一的符號進行形式化，使得計算機能夠理解這些復(fù)句規(guī)則的信息。根據(jù)這些復(fù)句規(guī)則的特點，將這些規(guī)則分類入庫。其次，在規(guī)則庫不斷的完善和擴充時，對每一條入庫的規(guī)則在入庫之前進行規(guī)則沖突的檢測和處理。通過沖突的檢測和處理使規(guī)則庫中的規(guī)則保持一致性，避免重復(fù)的、矛盾的規(guī)則入庫，同時保證包含沖突的規(guī)則在入庫之前得到處理，避免規(guī)則引擎調(diào)用的時候出現(xiàn)混亂。本文通過對人工挖掘的1029條規(guī)則進行入庫檢測，根據(jù)其檢測的結(jié)果和人工的確認，發(fā)現(xiàn)規(guī)則沖突檢測的方法是可行有效的。針對人工挖掘規(guī)則的各種不便和可能的錯誤，在規(guī)則形式化和人工挖掘規(guī)則的研究工作的基礎(chǔ)之上，本文探討了一種基于頻繁項集的漢語復(fù)句關(guān)系詞關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。通過自動的進行大量的復(fù)句語料篩選、復(fù)句特征分析和規(guī)則庫中規(guī)則的匹配，可以將人們從繁重的人工挖掘的過程中解脫出來。