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自然语言实验报告

自然语言实验报告
自然语言实验报告

实验报告

实验项目名称:利用Moses搭建中英机器翻译系统

gedit #SRILM/Makefile修改文件:去掉SRILM = “XXXX”前面的”#”,引号中的内容是SRILM 的绝对路径,即“#SRILM”,MACHINE_TYPE = i686。

b、修改common文件夹下的Makefile.machine.i686文件:

输入:cp #SRILM/common/Makefile.machine.i686

#SRILM/common/Makefile.machine.i686.bak #备份文件

输入:gedit #SRILM/common/Makefile.machine.i686#编辑修改文件

修改其中的两项,CC = /usr/bin/gcc $(GCC_FLAGS)

CXX = /usr/bin/g++ $(GCC_FLAGS) -DINSTANTIATE_TEMPLATES

修改gcc的安装路径:

TCL_INCLUDE =-I/usr/include/tcl8.4/

TCL_LIBRARY = /usr/lib/libtcl8.4.so

完成了以上工作,就可以的对SRILM进行编译。

cd #SRILM #进入安装目录

sudo make #编译

下面进行环境变量的设置

cd /etc

vi profile

export PATH=#SRILM/bin:#SRILM/bin/i686:$PA T H

2> GIZA++的安装

a、mkcls-v2

cd mkcls-v2 #进入目录

make #编译

b、GIZA++-v2

cd GIZA++-v2 #进入目录

#修改Makefile文件,删除“-DBINARY_SEARCH_FOR_TTABLE”

make #编译

4、安装Moses

1> 下载安装moses解码器

a、安装所需要的依赖包

sudo apt-get install autoconf automaketexinfo zlib1g zlib1g-dev zlib-bin zlibc

b、因为需要从网上直接下载moses,故先安装subversion

sudo apt-get install subversion

c、下载源码包

svn

cohttps://https://www.sodocs.net/doc/669321548.html,/svnroot/mosesdecoder/trunkmosesd ecoder

d、moses的编译相关操作

cd mosesdecoder

./regenerate-makefiles.sh

./configure –with-srilm=/#SRILM #SRILM

make -j 4

2> 安装训练脚本

a、建立训练脚本目录:

mkdir-p bin/moses-scripts

b、修改makefile:

TA RGETDIR=/full-path-to-workspace/bin/moses-scripts

BINDIR=/full-path-to-workspace/bin # full-path-to-workspace工作目录

c、编译:

cd moses/scripts/

make release

d、将GIZA++,mkcls, snt2cooc.out复制到BINDIR下

e、使用时需要声明环境:

export

SCRIPTS_ROOTDIR=/full-path-to-workspace/bin/moses-scripts/scripts-YYYYMMDD -HHMM

3> 安装moses附加脚本

下载scripts.tgz并解压:

tar xzf scripts.tgz

ls scripts

Tokenizer scripts/tokenizer.perl

Lowercaser scripts/lowercase.perl

SGML-Wrapper scripts/wrap-xml.perl

5、系统运行

a、准备测试数据

cd ~/mosesdecoder

wget https://www.sodocs.net/doc/669321548.html,/moses/download/sample-models.tgz tar xzf sample-models.tgz

cd sample-models

cd phrase-model

b、修改配置文件

Moses.ini中默认的语言模型为KenLM,因为我们要使用SRILM作为机器翻译系统的语言模型,所以必须对此文件进行修改:

[lmodel-file]

智能信息处理课程教学大纲

《智能信息处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码:IE426 2、课程名称:智能信息处理/Intelligent Signal Processing 3、学时/学分:36学时/2学分 4、先修课程:信号与系统,高等数学,计算机程序语言 5、面向对象:电子信息类各专业本科生 6、开课院(系)、教研室:电子信息与电气工程学院(电子工程系)、电路与系统教研室 7、教材、教学参考书: 《人工智能原理及其应用》,王万森,电子工业出版社,2000 《人工神经网络与模拟进化计算》,阎平凡,张长水,清华大学出版社,2000 《遗传算法原理及应用》,周明,孙树栋,国防工业出版社,1999 《人工免疫系统原理与应用》,莫宏伟,哈尔滨工业大学出版社,2002 二、本课程的性质和任务 智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科,同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科,具有非常广泛的应用领域。该课程的主要任务是通过各个教学环节,运用各种教学手段和方法,使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法;培养学生分析、解决问题的能力和实验技能,为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域,打下坚实的基础。 三、教学内容和要求 第一章人工智能导论(8) 要求:理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法;了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域;掌握人工智能中的知识和知识表示方法:演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识;掌握人工智能中采用的搜索策略:无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索;理解非经典逻辑和非经典推理;理解自然语言理解:语法学、语义学、语用学。 第二章人工智能的应用(2) 要求:理解专家系统的基本概念;理解机器学习的基本概念和方法;理解模式识别的基本概念;理解智能决策支持系统的基本概念。 第三章人工神经网络(10) 要求:了解人工神经网络的发展历史;理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式;掌握人工神经元和感知器的基本模型;掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式;掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播(BP)算法,理解径向基函数(RBF)网络模型;掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型,了解模拟退火算法和玻尔兹曼机;理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型;理解模糊神经网络。 第四章模糊数学基础(4) 要求:掌握模糊集合的概念;掌握模糊规则与推理;理解模糊推理系统。 第五章进化算法(4)

浅谈自然语言处理

浅谈自然语言处理 摘要 主要阐述了自然语言处理的定义,发展历史,并对其研究内容,以及目前相关领域的应用加以讨论。最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。 关键词 自然语言处理 Abstract The definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced. Key Words: Natural Language Processing(NLP)

0.引言 早在计算机还未出现之前,英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。他指出,在未来我们可以“教机器英语并且说英语。”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。这便是最早关于自然语言处理概念的设想。 人类的逻辑思维以语言为形式,人类的多种智能都与语言有着密切的联系。所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。 1.什么是然语言处理 美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances Computers)第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中,曾经给自然与然处理提出了如下定义:“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力(linguistic competence)和语言应用(linguistic performance)的模型,建立计算框架来实现这样的语言模型,提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型,根据这样的语言模型设计各种实用系统,并探讨这些实用系统的评测技术。”这个定义被广泛的接受,它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。 简单来说,自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科,它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。普遍认为它主要是应用计算机技术,通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位(字,词,语句,篇章等)进行转换,传输,存储,分析等加工处理的学科,是一门融合了语言学,计算机学,数学等学科于一体的交叉性学科。 互联网技术的发展,极大地推动了信息处理技术的发展,也为信息处理技术不断提出新的需求,语言作为信息的载体,语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。

创新教育实验报告

创新教育实习报告 学院名称管理学院 专业(班级)XXXXXXX 姓名(学号)XXXX 指导教师XXXXXX

经过我们专业老师的一个星期的努力,五天时间,虽然不能够完全了解创新教育的本质内涵,但是给力我们创新动力,老师都分别针对专业内的方向向我们介绍了运筹学,物流学等相关知识,另一部分被老师给我们讲到了一些生活中的案例以及人工智能的观念,大大激发了我们的创新意识,下面是我在课堂中所感受的重要的观点。 一.现代物流与物流信息化 1.现代物流的概念:现代物流不仅单纯的考虑从生产者到消费者的货物配送问题,而且还考虑从供应商到生产者对原材料的采购,以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各个方面,全面地、综合性地提高经济效益和效率的问题。 现代物流基本功能: (1)运输 运输是对物资进行较长距离的空间移动,包括人和物的载运及输送。它的目的是通过运输手段使货物在物流节点之间流动,实现物的空间位移。 (2)储存 储存是指对物品、货物进行保存及对其数量、质量进行管理控制的活动,它是包含库存和储备在内的一种广泛的经济现象,以改变物的时间状态为目的。 (3)装卸搬运 装卸是指物品在指定地点以人力或机械装入运输设备或卸下;搬运是指在同一场所内,对物品进行以水平移动为主的活动。 (4)包装 包装是指在流通过程中为保护产品、方便储运及促进销售,而按一定技术方法所采用的容器、材料及辅助物等的总称。 (5)流通加工 在流通过程中辅助性的加工活动称为流通加工。流通与加工的概念属于不同范畴。加工是改变物质的形状和性质,形成一定产品的活动,而流通则是改变物质的空间状态与时间状态。流通加工则是为了弥补生产过程加工不足,更有效地满足用户或本企业的需要,使产需双方更好地衔接,将这些加工活动放在物流过程中完成,而成为物流的一个组成部分,流通加工是生产加工在流通领域中的延伸。 (6)配送 配送是指在经济合理区域范围内,根据客户要求,对物品进行挑选、加工、包装、分类、组配的作业,并按时送达指定地点的物流活动。配送的本质也是物品的位移,但与运输功能相比,配送又具有其自身的特点,它是面向城区、区域内、短距离、多频率的商品送达服务。 (7)信息处理 物流信息是指与物流活动相关的信息。所谓信息是指能够反映事物内涵的知识、资料、情报、图像、数据、文件、语言、声音等。信息是事物的内容、形式及其发展变化的反映。 2.物流系统 是指在一定的时间和空间里,对其所从事的物流事务和过程作为一个整体来处理,以系统的观点、系统工程的理论和方法,进行分析研究,以实现其时间和空间的经济效益。物流系统是社会经济大系统中的一个子系统或组成部分。(1)物流系统子系统包括:输入,处理,输出

基于某某BP神经网络地手写数字识别实验报告材料

基于BP神经网络的手写体数字图像识别 PT1700105 宁崇宇 PT1700106 陈玉磊 PT1700104 安传旭 摘要 在信息化飞速发展的时代,光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段,其中手写体数字的识别有着广泛地应用,如:邮政编码、统计报表、银行票据等等,因其广泛地应用范围,能带来巨大的经济与社会效益。 本文结合深度学习理论,利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析,作为机器学习课程的一次实践,熟悉了目前广泛使用的Matlab工具,深入理解了神经网络的训练过程,作为非计算机专业的学生,结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法,为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。

1 引言 从计算机发明之初,人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度,计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作,然而,一些人类通过直觉可以很快解决的问题,却很难通过计算机解决,这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等,它们就是人工智能需要解决的问题。 计算机要想人类一样完成更多的智能工作,就需要掌握关于这个世界的海量知识,很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境,在这些特定环

境下,计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。 为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识,研究人员进行了很多的尝试。其中影响力很大的一个领域就是知识图库(Ontology),WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库,也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库,但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力,另一方面知识图库方式明确定义的知识有限,不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。很大一部分无法明确定义的知识,就是人类的经验,如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识,这就是机器学习需要解决的问题。 卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍中将机器学习定义为“如果一个程序可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P 也可以随之增加,则称这个程序可以从经验中学习”。逻辑提取算法可以从训练数据中计算出每个特征和预测结果的相关度,在大部分情况下,在训练数据达到一定数量之前,越多的训练数据可以使逻辑回归算法的判断越精确,但是逻辑回归算法有可能无法从数据中学习到好的特征表达,这也是很多传统机器学习算法的共同问题。 对机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,甚至需要整个领域数十年的研究投入。既然人工无法很好地抽取实体中的特征,那么是否有自动的方式呢?深度学习解决的核心问题就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征,并使用这些特征解决问题。 因为深度学习的通用性,深度学习的研究者往往可以跨越多个研究方向,甚至同时活跃于数个研究方向。虽然深度学习受到了大脑工作原理的启发,但现代深度学习研究的发展并不拘泥于模拟人脑神经元和人脑的工作原理,各种广泛应用的机器学习框架也不是由神经网络启发而来的。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,被广泛用作机器学习的入门样例,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据,每一张图片代表了0~9中的一个数字,图片的大小为28x28,且数字会出现在图片的正中间。本文以该数据集为例,基于Matlab来分析BP神经网络的性能。 2 运行环境 本设计在Windows 10 下进行设计、主要利用Matlab工具环境,进行模拟演示。

自然语言理解

自然语言理解 自然语言也就是我们是日常使用的语言,像各国语言汉语,英语等只要能完成人们之间相互交流的语言就成为自然语言,自然语言是人类学习环境和互相通讯的工具。在人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机的应用而言,据统计用于数学计算的仅占10%,用于过程控制的不到5%,其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。所谓语言信息处理,是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。根据可计算性理论,任一计算机的运算都是按一定程序,分步骤相继作用在离散对象之上所完成的,而这些对象又都以线性序列相邻接地排列组合所构成。而自然语言具有的离散性、序列性和邻接性三个特征其具备了“可计算性”,为自然语言处理奠定了物质基础。 语法是语言的组织规律。语法规则制约着如何把词素构成词,把词构成词组和句子。语言正是在这种严格的制约关系中构成的。用词素构成词的规则称为构词规则,如“学”+“生”构成“学生”。一个词又有不同的词形、单数、复数、阴性、阳性等等。这种构造词形的规则称为构形法,如“学生”+“们”构成“学生们”。这里,只是在原来的词的后面加上了一个具有复数意义的词素,所构成的并不是一个新词,而是同一个词的复数形式。构形法和构词法称为词法。语法中的另一部分是句法。句法可分为词组构造法和造句法两部分。词组构造法是把词搭配成词组的规则,例如,把“新”+“朋友”构成“新朋友”。这里,“新”是一个修饰“朋友”的形容词,它们的组合构成了一个新的名词。造句法则是用词和词组构造句子的规则,如“我们是计算机系的学生”就是按照汉语造句法构造的句子。 对于自然语言德理解,能够更好的处理计算机语言与人类语言的交互。他也就是利用计算机技术研究和处理语言的一门学科,即把计算机作为语言研究的强大工具,在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究,并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。自然语言理解通常又叫自然语言处理,因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言。但什么是“理解”呢?对于这个术语也存在着各式各样的认识。如心理学家认为,理解是“紧张的思维活动的结果”,哲学家认为,理解是“认识或揭露事物中本质的东西”,而逻辑学家则认为理解是“把新的知识、经验

自然语言理解课程实验报告

实验一、中文分词 一、实验内容 用正向最大匹配法对文档进行中文分词,其中: (1)wordlist.txt 词表文件 (2)pku_test.txt 未经过分词的文档文件 (3)pku_test_gold.txt 经过分词的文档文件 二、实验所采用的开发平台及语言工具 Visual C++ 6.0 三、实验的核心思想和算法描述 本实验的核心思想为正向最大匹配法,其算法描述如下 假设句子: , 某一词 ,m 为词典 中最长词的字数。 (1) 令 i=0,当前指针 pi 指向输入字串的初始位置,执行下面的操作: (2) 计算当前指针 pi 到字串末端的字数(即未被切分字串的长度)n ,如果n=1, 转(4),结束算法。否则,令 m=词典中最长单词的字数,如果n

(2)原代码如下 // Dictionary.h #include #include #include using namespace std; class CDictionary { public: CDictionary(); //将词典文件读入并构造为一个哈希词典 ~CDictionary(); int FindWord(string w); //在哈希词典中查找词

自然语言处理

自然语言处理 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、 计算机科学、数学于一体的科学。 因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,包括中文、英文、俄 文、日文、德文、法文等等,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。 自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机 系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中,只有人类才具有语言能力。人类 的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式,人类的绝大部分知识 也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而,它也是人工智能的一个重要,甚至核心部 分。 用自然语言与计算机进行通信,这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意 义,同时也有重要的理论意义:人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机,而无需再花大

量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言;人们也可通过它进一步了解人类 的语言能力和智能的机制。 实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义,也能以自然 语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解,后者称为自然语言生成。因 此,自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理 解研究得较多,而对自然语言生成研究得较少。但这种状况近年来已有所改变。 无论实现自然语言理解,还是自然语言生成,都远不如人们原来想象的那么简单,而是 十分困难的。从目前的理论和技术现状看,通用的、高质量的自然语言处理系统,仍然是较 长期的努力目标,但是针对一定应用,具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现,有 些已商品化,甚至开始产业化。典型的例子有:多语种数据库和专家系统的自然语言接口、 各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。 自然语言处理,即实现人机间自然语言通信,或实现自然语言理解和自然语言生成是十 分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的

自然语言处理的关键技术

自然语言处理的关键技术 自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称,其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令,完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究,可以丰富计算机知识处理的研究内容,推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、常用技术分类 1、模式匹配技术 模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统,当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时,就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答,于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词,当用户输入关键词的同义词或反义词时,计算机同样能完成答疑,这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。 2、语法驱动的分析技术

语法驱动的分析技术是指通过语法规则,如词形词性、句子成分等规则,将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法,其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言,但由于其处理的词句无关上下文,所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点,其能够利用转换规则重新安排分析树的结构,即能形成句子的表层结构,又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络,比其他语法加入了测试集合和寄存器,它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言,但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。3、语义文法 语义文法的分析原理与语法驱动相似,但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析,能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义,将输入的自然语言更通顺地表达出来,除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点,其分析的语句中有时会出现不合语法的现象,并且这类分析较为复杂,语义类难以确定,语义的规则太多……因此,语义文法技术仍需要改进措施。 4、格框架约束分析技术

实验报告-中文分词

实验报告1 双向匹配中文分词 ?小组信息 目录 摘要--------------------------------------------------------------------------------------- 1 理论描述--------------------------------------------------------------------------------- 1 算法描述--------------------------------------------------------------------------------- 2 详例描述--------------------------------------------------------------------------------- 3 软件演示--------------------------------------------------------------------------------- 4 总结--------------------------------------------------------------------------------------- 6 ?摘要 这次实验的内容是中文分词,现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。 而我们用到的分词算法是基于字符串的分词方法(又称机械分词方法)中的正向最大匹配算法和逆向匹配算法。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。 ?理论描述 中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础,对于输入的一段中文,成功的进行中文分词,可以达到电脑自动识别语句含义的效果。它是信息提取、信息检索、机器翻译、文本分类、自动文摘、语音识别、文本语音转换、自然语言理解等中文信息处理领域的基础。 双向最大匹配算法是两个算法的集合,主要包括:正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法.如果两个算法得到相同的分词结果,那就认为是切分成功,否则,就出现了歧义现象或者是未登录词问题。 正向最大匹配算法:从左到右将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词。 逆向最大匹配算法:从右到左将待分词文本中的几个连续字符与词表匹配,如果匹配上,则切分出一个词。 ?算法描述 本文实现双向匹配算法,具体算法描述如下: 正向最大匹配算法MM: //对纯中文句子s1的正向减字最大匹配分词

检索报告格式

专业(班级)档案学20141781 姓名练洪妹学号2014178126 检索报告(综合作业) 一、检索课题:大数据时代下科技情报的发展与创新 二、检索数据库(选中外文数据库至少4个,至少有2个外文数据库,其中外文数据库必须 有一个二次文献数据库) 可选数据库(请在你选择的数据库号码上打钩或将检索的留下,检索时间尽量近几年):华工购买的数据库: 1、CNKI 中国知网2002-2016 2、维普中文科技期刊全文数据库1989-2016 3、Calis馆际互借与文献传递2012-2015 4、英国科学文摘Inspec 1969-2016 5、美国专利全文数据库1976-2016 三、关键词 中文外文 情报intelligence 大数据big data 科技情报技术工作science and technology information technology work 科技创新science and technology innovation 数据环境data environment 四、检索结果(每库不得少于1篇。每篇至少要显示题目、文献出处、文摘) 例: 1、CNKI 中国知网(2002-2016)

或:主题检索 选2篇文献如下: 科技情报技术发展现状与对策研究 【作者】何葳; 【Author】HE Wei;Beijing Institute of science and Technology Information; 【机构】北京市科学技术情报研究所; 【摘要】随着技术的飞速发展,科技创新手段不断进步,科技创新的周期不断缩短,新知识、新技术、新工艺和新产品层出不穷,重复低效的科研开发不仅浪费宝贵的资源,而且也会丧失或错过良好的发展机遇。面对海量信息和科技创新周期不断缩短的挑战,从新的角度对科技创新的科技情报技术需求进行分析,积极探索面向科技创新全过程的科技情报服务能力建设是十分必要的。本文首先从情报的定义出发,论述了我国的科技情报技术工作现状分析了我国的科技情报技术工作中存在的问题,结合科技创新对科技情报的需求分析,文章最后提 出了创建新时期的科技情报技术工作的具体措施。更多还原

自然语言理解技术

自然语言理解技术,未来人工智能的核动力 摘要:自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一,同时也是目前前沿的难题之一。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义,阐述自然语言理解的研究及其相关应用,综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望,是十分有意义的。 关键词:自然语言理解技术;智能信息服务; 1.引言: 随着计算机科学的不断发展和成熟,计算机应用开始迈人知识处理、语言理解阶段,人们对计算机的智能提出了新的要求随着社会的日益信息化,人们越来越强烈地希望能更好地同计算机交流。自然语言就是这样一个媒介。 2. 1自然语言理解的含义: 广义的“语言”是任何一种有结构的符号系统。其中, 最重要的两类语言,自然语言和形式语言。而狭义的“语言”是人类在社会牛活中发展出来的用来互相交际的声音符号系统,是“自然语言”。 “自然语言理解”即Natural Language Understanding 俗称人机对话,指的就是使计算机来按照这种语言所表达的意义做出相应反应的机制。它主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程,使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等,实现人机之间的自然语言通信,以代替人的部分脑力劳动,包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。这在当前新技术革命的浪潮中占有十分重要的地位。自然语言理解是计算机科学中的一个引人入胜的、富有挑战性的课题。从计算机科学特别是从人工智能的观点看,自然语言理解的任务是建立一种计算机模型,这种计算机模型能够给出象人那样理解、分析并回答自然语言(即人们日常使用的各种通俗语言)的结果。2. 1自然语言理解技术的含义: 首先, 自然语言是极其复杂的符号系统。一个人尽管可以对自己的母语运用自如, 但却无法把自己母语的构成规律、意义的表达规律和语言使用的规律用计算机可以接受的方式彻底说清楚。传统的语言学是在没有计算机参照的条件下发展起来的, 虽然为自然语言理解积累了宝贵的财富, 但那是讲给人的, 真正要让语言学知识变成计算机上可操作的, 绝不是那么简单, 也不能那么模糊。这个目标的实现,需要大量又懂语言学又懂计算机的人在正确的技术路线的指导下一起做非常大规模的基本建设, 绝不是一拍脑袋想出个“绝招”就能解决的。 其次, 自然语言的各个层次上都含有巨大的不确定性。在语音和文字层次上,有一字多

合肥工业大学自然语言理解实验报告

计算机与信息学院 自然语言理解实验报告 专业班级 信息安全13-1 学生姓名及学号 马骏2013211869 课程教学班号 任课教师 谷雨 实验指导教师 谷雨 实验地点 逸夫楼 2015 ~2016 学年第一学期

实验1 统计词频 一、实验目的 掌握中文词语的标记方法 二、实验要求 统计材料中词语的出现次数及频率 三、实验内容 将形如如下格式的文章统计词频 19980101-01-001-001/m 迈向/vt 充满/vt 希望/n 的/ud 新/a 世纪/n ——/wp 一九九八年/t 新年/t 讲话/n (/wkz 附/vt 图片/n 1/m 张/qe )/wky 19980101-01-001-002/m 中共中央/nt 总书记/n 、/wu 国家/n 主席/n 江/nrf 泽民/nrg 19980101-01-001-003/m (/wkz 一九九七年/t 十二月/t 三十一日/t )/wky 19980101-01-001-004/m 12月/t 31日/t ,/wd 中共中央/nt 总书记/n 、/wu 国家/n 主席/n 江/nrf 泽民/nrg 发表/vt 1998年/t 新年/t 讲话/n 《/wkz 迈向/vt 充满/vt 希望/n 的/ud 新/a 世纪/n 》/wky 。/wj (/wkz 新华社/nt 记者/n 兰/nrf 红光/nrg 摄/Vg )/wky 19980101-01-001-005/m 同胞/n 们/k 、/wu 朋友/n 们/k 、/wu 女士/n 们/k 、/wu 先生/n 们/k :/wm 四、实验步骤 五、实验总结 通过实验我了解了中文词语的标记方法

统计自然语言处理--概率句法分析

概率句法分析
哈工大信息检索研究室 2004年春

PCFG (Probabilistic Context Free Grammars)

Chomsky hierarchy
? 0-型(无约束文法)
– 无限制
? 1-型(上下文相关文法)
– αAβ -> αγβ
? 2-型(上下文无关文法)
– A -> γ
? 3-型(正规文法)
– A -> aB – A -> a

Motivation
? N-gram和HMM只能处理线性序列 ? 用这些方法对句子进行分析时,面临这 一些问题 ? The velocity of the seismic waves rises to ? 如何解决这种“矛盾”?

Motivation
? The velocity of the seismic waves rises to
? 自然语言是一种非线性的符号序列 ? 句子结构表现为复杂的嵌套性

Context Free Grammar
? ? ? ? ? ? (a) S NP, VP. (b) NP Det, Noun. (c) VP Verb, NP. (d) VP VP, PP. (e) PP Prep, NP. (f) Det [the]. (g) Det [a]. (h) Noun [boy]. (i) Noun [dog]. (j) Noun [rod]. (k) Verb [hits]. (l) Prep [with].

人工智能动物识别系统JAVA

精品文档 工作存储器解释器 用户界面 实验报告 课程名称人工智能与专家系统实验名称动物分类专家系统设计 系别电子信息科学学院专业班级指导教师 学号____________姓名____________实验日期2016.4.1 实验成绩___________ 一、实验目的 1、加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2、初步掌握知识获取的基本方法。 3、掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4、初步掌握知识库的组建方法。 5、加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。 二、实验环境 1 、硬件环境:微机 2 、编程语言不限 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图 1 。其中,知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成-如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统,它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互;也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构,并把它解释给用户。 推理机 知识库 用户知识工程师 图1 一个基于规则专家系统的完整结构 开发界面 外部程序

三、实验内容 运用下列规则,设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则 1 : 如果:动物有毛发 则:该动物是哺乳动物 规则 2 : 如果:动物有奶 则:该单位是哺乳动物 规则 3 : 如果:该动物有羽毛 则:该动物是鸟 规则 4 : 如果:动物会飞,且会下蛋 则:该动物是鸟 规则 5 : 如果:动物吃肉 则:该动物是肉食动物 规则 6 : 如果:动物有犬齿,且有爪,且眼盯前方 则:该动物是食肉动物 规则 7 : 如果:动物是哺乳动物,且有蹄 则:该动物是有蹄动物 规则 8 : 如果:动物是哺乳动物,且是反刍动物 则:该动物是有蹄动物 规则 9 : 如果:动物是哺乳动物,且是食肉动物,且是黄褐色的,且有暗斑点 则:该动物是豹 规则 10 : 如果:如果:动物是黄褐色的,且是哺乳动物,且是食肉,且有黑条纹 则:该动物是虎 规则 11 : 如果:动物有暗斑点,且有长腿,且有长脖子,且是有蹄类 则:该动物是长颈鹿 规则 12 : 如果:动物有黑条纹,且是有蹄类动物 则:该动物是斑马 规则 13 : 如果:动物有长腿,且有长脖子,且是黑色的,且是鸟,且不会飞 则:该动物是鸵鸟 规则 14 : 如果:动物是鸟,且不会飞,且会游泳,且是黑色的 则:该动物是企鹅 规则 15 : 如果:动物是鸟,且善飞 则:该动物是信天翁 利用上述15 条规则,可区分7 种动物。 ( 2 )推理机设计:采用正向推理。

自然语言处理大纲

课程编号:S0300010Q 课程名称:自然语言处理 开课院系:计算机科学与技术学院任课教师:关毅刘秉权 先修课程:概率论与数理统计适用学科范围:计算机科学与技术 学时:40 学分:2 开课学期:秋季开课形式:课堂讲授 课程目的和基本要求: 本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生学科专业课。计算机自然语言处理是用计算机通过可计算的方法对自然语言的各级语言单位进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的科学。是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论、声学相联系的交叉性学科。通过本课程的学习,使学生掌握自然语言(特别是中文语言)处理技术(特别是基于统计的语言处理技术)的基本概念、基本原理和主要方法,了解当前国际国内语言处理技术的发展概貌,接触语言处理技术的前沿课题,具备运用基本原理和主要方法解决科研工作中出现的实际问题的能力。为学生开展相关领域(如网络信息处理、机器翻译、语音识别)的研究奠定基础。 课程主要内容: 本课程全面阐述了自然语言处理技术的基本原理、实用方法和主要应用,在课程内容的安排上,既借鉴了国外学者在计算语言学领域里的最新成就,又阐明了中文语言处理技术的特殊规律,还包括了授课人的实践经验和体会。 1 自然语言处理技术概论(2学时) 自然语言处理技术理性主义和经验主义的技术路线;自然语言处理技术的发展概况及主要困难;本学科主要科目;本课程的重点与难点。 2 自然语言处理技术的数学基础(4学时) 基于统计的自然语言处理技术的数学基础:概率论和信息论的基本概念及其在语言处理技术中的应用。如何处理文本文件和二进制文件,包括如何对文本形式的语料文件进行属性标注;如何处理成批的文件等实践内容 3 自然语言处理技术的语言学基础(4学时) 汉语的基本特点;汉语的语法功能分类体系;汉语句法分析的特殊性;基于规则的语言处理方法。ASCII字符集、ASCII扩展集、汉字字符集、汉字编码等基础知识。 4 分词与频度统计(4学时) 中文分词技术的发展概貌;主要的分词算法;中文分词技术的主要难点:切分歧义的基本概念与处理方法和未登录词的处理方法;中外人名、地名、机构名的自

实验1 Visual Prolog入门(1)

Visual Prolog语言简介 Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言。Visual Prolog 意指可视化逻辑程序设计语言,是基于Prolog语言的可视化集成开发环境,是Prolog开发中心(PDC)最新推出的基于Windows环境的智能化编程工具,其语言特性符合相应的国际标准ISO/IEC 13211-1:1995。目前,Visual Prolog在美国、西欧、日本、加拿大、澳大利亚等发达国家和地区十分流行,是国际上研究和开发智能化应用的主流工具之一。预计短时期内,在国际上已经十分流行的最新版本的可视化逻辑程序设计语言Visual Prolog将会在我国广泛流行开来,并将迅速成为我国研究和开发智能化应用的最重要的工具。 Visual Prolog具有模式匹配、递归、回溯、对象机制、事实数据库和谓词库等强大功能。它包含构建大型应用程序所需要的一切特性:图形开发环境、编译器、连接器和调试器,支持模块化和面向对象程序设计,支持系统级编程、文件操作、字符串处理、位级运算、算术与逻辑运算,以及与其它编程语言的接口。 Visual Prolog包含一个大型库,捆绑了范围广阔的API函数:包括Windows GUI函数族、ODBC/OCI数据库函数族和Internet函数族(socket、ftp、http、cgi等)。这个开发环境全部使用Visual Prolog语言写成,而且包含对话框、菜单、工具栏等若干编码专家和图形编辑器。Visual Prolog支持Windows 3.x/95/98/Me/NT/2000/XP、OS/2和文本方式下的DOS、Linux和SCO UNIX。 Visual Prolog非常适合于专家系统、规划和其它AI相关问题的求解,是智能程序设计语言中具有代表性且应用较多的一种语言。由于这种语言很适合表达人的思维和推理规则,在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用。Visual Prolog 不仅是优秀的智能化应用开发工具,而且已经成为适用于任何应用领域的强有力的通用开发工具。Visual Prolog与SQL数据库系统、Visual C++或其它C++开发系统、及Visual Basic、Delphi或Visual Age等编程语言一样,可以用来轻松地开发各种应用,包括数据库和Web 应用。 智能化是当前计算机、自动化、通信、管理等信息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略之一。信息处理的智能化与信息社会对智能的巨大需求是人工智能发展的强大动力。人工智能与专家系统曾取得过许多令人注目的成果,也走过不少弯路,经历过不少挫折。近几年来,随着计算机与网络通信技术的迅猛发展,特别是因特网的大规模普及,人工智能与专家系统的研究再度活跃起来,并正向更为广泛的领域发展。围绕人工智能与专家系统的研究和应用开发也迎来一个蓬勃发展的新时期。因此,引进与消化国际上已经广泛流行的功能强大和通用的智能程序设计语言、工具与环境,对于我国开发智能应用系统十分必要。 补充教程(写在正式教程的前面) 如果你是一位prolog的新手,希望你首先阅读这篇文章,好对prolog的全局有个了解。在这篇文章中我会把prolog和其他的程序语言做比较,所以希望你已经具有了一定的编程水平。 什么是prolog?

人工智能动物识别系统JAVA

经典文档下载后可编辑复制 工 作存储器 用户界面 实验报告 课程名称人工智能与专家系统实验名称动物分类专家系统设计 系别电子信息科学学院专业班级指导教师 学号____________姓名____________实验日期2016.4.1 实验成绩___________ 一、实验目的 1、加深理解专家系统的结构原理与实际应用。 2、初步掌握知识获取的基本方法。 3、掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。 4、初步掌握知识库的组建方法。 5、加深理解推理机的算法原理并初步掌握其编程实现方法。 二、实验环境 1 、硬件环境:微机 2 、编程语言不限 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图 1 。其中,知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成-如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统,它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互;也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构,并把它解释给用户。 用户知识工程师 图1 一个基于规则专家系统的完整结构 发 外部程序

三、实验内容 运用下列规则,设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则 1 : 如果:动物有毛发 则:该动物是哺乳动物 规则 2 : 如果:动物有奶 则:该单位是哺乳动物 规则 3 : 如果:该动物有羽毛 则:该动物是鸟 规则 4 : 如果:动物会飞,且会下蛋 则:该动物是鸟 规则 5 : 如果:动物吃肉 则:该动物是肉食动物 规则 6 : 如果:动物有犬齿,且有爪,且眼盯前方 则:该动物是食肉动物 规则 7 : 如果:动物是哺乳动物,且有蹄 则:该动物是有蹄动物 规则 8 : 如果:动物是哺乳动物,且是反刍动物 则:该动物是有蹄动物 规则 9 : 如果:动物是哺乳动物,且是食肉动物,且是黄褐色的,且有暗斑点 则:该动物是豹 规则 10 : 如果:如果:动物是黄褐色的,且是哺乳动物,且是食肉,且有黑条纹 则:该动物是虎 规则 11 : 如果:动物有暗斑点,且有长腿,且有长脖子,且是有蹄类 则:该动物是长颈鹿 规则 12 : 如果:动物有黑条纹,且是有蹄类动物 则:该动物是斑马 规则 13 : 如果:动物有长腿,且有长脖子,且是黑色的,且是鸟,且不会飞 则:该动物是鸵鸟 规则 14 : 如果:动物是鸟,且不会飞,且会游泳,且是黑色的 则:该动物是企鹅 规则 15 : 如果:动物是鸟,且善飞 则:该动物是信天翁 利用上述15 条规则,可区分7 种动物。 ( 2 )推理机设计:采用正向推理。

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