汉语自动分词研究进展
《自然语言处理》课程教学分析与实践
关键词：自然语言处理；实践教学；认知驱动；编程巩固；人工智能
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044(2021)18-0160-02
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Analysis and Practice of“Natural Language Processing”Course Teaching
4.1“认知驱动”教学
“认知驱动”教学法，即基于学生认知的教学方法。不同于 传统教学方法以教师的角度去执行，该方法从学生的角度去执 行，以学生现有的认知水平为起点并规划学习的内容，让学生 根据自己对自然语言处理的现有认知去探索研究某一子领域 内容，教师在此过程中扮演了观察者以及评估者的角色。”认知 驱动“教学法一方面可以提高学生学习的兴趣和积极性，培养 学生在学习过程中的独立思考能力和创新思维，另一方面可以
帮助教师掌握每一位学生的知识基础，基于因材施教的理念为 学生设计不同的教学策略。
例如，在讲解“文本处理”方法时让每一位学生根据自己的 现有认知表述什么是文本处理，如何对文本进行处理。有些同 学数学基础较强，可以将文本处理的过程用数学公式形式化描 述，还有些同学编程能力较强，用伪代码算法框架描述了文本 处理的流程。
Key words: natural language processing; practical teaching; cognitive drive; programming consolidation; artificial intelligence
1 引言
《自然语言处理》课程属于人工智能专业选修课，是一门融 语言学、计算机科学、数学于一体的科学，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，是计算 机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向[1-2]。《自然语言 处理》课程理论性较强、知识体系庞大，其主要教学内容包括： 词法分析、句法分析、语义分析、文本分类、对话系统，统计机器 翻译等，传统的教学方法只能使学生了解自然语言处理的理论 知识，难以理论联系实际并灵活运用，此外，固有的理论教学模 式降低了学生学习的兴趣和积极性，也无法培养学生的创造性 思维。针对上述传统教学体系存在的问题，本文在先前的改革 实践教学研究[3-7]的基础上提出了新的“认知驱动+编程巩固”教 学方法，达到了现代教育对教师与时俱进、因材施教的要求。
自然语言理解-词法分析
印欧语系多有形态变化，而汉语缺 少形态变化
例如：复数、单数，过去、现在，阴性、阳性等等
汉语词法分析所面临的问题
分词词表 重叠词、词缀 分词和理解，孰先孰后？ 歧义切分字段 专有名词的识别
分词词表
汉语词的抽象定义（既“词是什么”） 与具体判定（既“什么是词”）问题， 语言学界并未完全解决 词表对自动分词而言，是最基础的 “构件”
3词的重叠形式汉语双字动词的重叠形式汉语单字动词的重叠形式汉语其他词类的重叠形式n名词n哥哥人人n山山水水是是非非方方面面头头脑脑n数词n一一做了回答两两结伴而来n量词n个个都是好样的回回考满分n副词n常常仅仅的的确确汉语重叠词的特点n汉语词能否重叠具有很强的个性特点n研究研究n工作工作n有些词重叠后词性发生了变化n形容词重叠后一般成为状态词n个别量词重叠后可以成为其他词性n回回
词法分析
语言根据词的形态结构分类
分析型语言
没有专门表示语法意义的附加成分 汉语，藏语 词内有专门表示语法意义的附加成分 芬兰语，日语 用词的形态变化表示语法关系 英语，德语，法语
黏着型语言
曲折性语言
什么是词？
词是语言中最小的能独立运用的单位， 是信息处理的基本单位。 界定词的困难所在
研究进展
复旦分词系统，首先，使用正向最小匹配和 逆向最大匹配对文本进行双向扫描，如果两种 扫描结果相同，则认为切分正确，否则就判别 其为歧义字段，使用构词规则和词频统计信息 来进行排歧。 哈工大的统计分词系统，是一种典型的运用 统计方法的纯切词系统，它试图将串频统计和 词匹配结合起来。
研究进展
阶段二:在解空间中求解
中文医学术语资源的自动构建方法研究及应用
03
医学术语资源的自动构 建方法
基于规则的方法
手工制定规则
通过专业医学知识库和词典，人工制定一系列的规 则来抽取所需的医学术语资源。
规则的表示
使用特定的语法和符号表示规则，如正则表达式或 模式匹配。
参考文献
参考文献1 标题：中文医学术语资源的自动构建方法研究 作者：张三，李四，王五
THANKS
谢谢您的观看
理效率。
建立了基于深度学习的医学术语资源自动构 建模型，实现了较高的准确率和召回率。
构建了大规模的中文医学术语资源库，为医 学信息处理和知识图谱构建提供了基础数据 支持。
研究不足与展望
虽然本研究在医学术语资源自动构建方面取得了一定的成果，但仍然存在一些不足之处，例如模型的泛化能力还有待提高，对 于一些复杂的医学术语和跨领域术语识别效果不理想。
03
增强用户体验
医学术语资源可以提高问答系统的准 确性，从而增强用户体验，使用户更 愿意使用问答系统进行医疗咨询。
05
研究结论与展望
研究结论
提出了基于BERT和CRF的医学实体识别方 法，有效提高了实体识别的准确性和完整性
。
开发了医学术语资源管理系统，实现了医学 术语资源的自动化管理，提高了医学信息处
医学术语资源可以扩展检索范围 ，帮助研究人员发现与特定主题 相关的其他重要文献。
医学信息抽取
自动抽取关键信息
医学术语资源可以帮助自动抽取医 学文献中的关键信息，如疾病名称
、药物名称、手术操作等。
提高信息抽取的准确性
通过使用医学术语资源，可以更准 确地抽取相关信息，提高信息抽取
《计算语言学》简评
《计算语言学》简评作者：刘金路来源：《湖北函授大学学报》2015年第13期[摘要]计算语言学是一门横跨语言学、数学和计算机科学的边缘性交叉学科。
《计算语言学》是清华大学中国语言文学系刘颖教授的新作，该书系统介绍了计算语言学的相关理论及计算方法。
从方法论视角看，该书对推动语言学或计算语言学学科建设及发展具有重要意义。
[关键词]计算语言学；计算机科学；交叉学科[中图分类号]G642[文献标识码]A[文章编号]1671-5918（2015）13-0122-03计算语言学（Computational Linguistics）是当代语言学中的一个新兴学科。
《计算语言学》是清华大学中国语言文学系刘颖教授的一部新作，由清华大学出版社于2014年9月出版。
刘颖教授研究计算语言学、自然语言处理和机器翻译多年，已出版著作四部，发表相关专业论文近六十篇。
本书是2002年10月出版的《计算语言学》的修订版本，全书系统介绍了计算语言学的相关理论与计算方法，以及统计语言学与机器翻译的相关理论。
近十几年来，国内对于计算语言学的相关著作尤其是系统性介绍的书籍还是为数不多的，许多对计算语言学感兴趣的研究者们迫切需要这样的一本较为全面性的书籍问世。
相信本书应该会受到计算语言学界学者及研究者的极大关注。
本文首先探讨计算语言学的背景，之后简要介绍该书各章节的主要内容，最后在此基础之上对该书作出简要评价。
一、背景介绍二十世纪四十年代到五十年代末这段时期可谓是计算语言学的萌芽期。
虽然“计算语言学”这个术语概念还未被提出，但是有很多具备先见之明的研究者及学者们就开始从计算的角度来探讨语言现象，揭示语言所具有的数学性。
二十世纪六十年代的中期到八十年代末可以算作是计算语言学的主要发展期。
在此期间，许多的相关学科在相互借鉴，互为补充的基础上取得了不少鼓舞人心的成果。
在二十世纪九十年代的最后五年，计算语言学的研究变化显著，出现了空前繁荣的局面。
这主要表现在以下三个方面：首先，概率与数据驱动方法成了计算语言学的标准方法。
中文文本数据分类研究
上海师范大学硕士学位论文中文文本数据分类研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张功镀;吴海涛20040501坶帅托人学颂ｌ：学位论义中文义．牟＝数据分类研究摘要随着信息技术的不断发展，特别是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ应用的普及，网上信息成指数级增长，如何自动处理这些海量的信息，有效的保留大的文本集合成为了目前重要的研究课题。
对文本进行有效管理方法之一就是将它们进行系统的分类，即文本数据分类。
文本数据分类是一项重要的智能信息处理技术，是文本检索技术的基础，在新闻机构分类、电子会议、电子邮件自动分类和信息过滤等方面极具应用价值。
文本数据分类在传统的情报检索、网站索引体系结构的建立和ＷＥＢ信息检索等方面也占有重要地位。
文本数据分类以文本挖掘技术为基础与核心，是近年来数据挖掘和网络挖掘领域当中的一个研究热点。
本论文介绍了中文文本数据分类的信息处理基础、向量空间模型，探讨了自动分词技术，详细分析多种文本特征选择算法和贝叶斯文本数据分类模型，本论文通过大量实验深入研究了多种文本特征选择算法：互信息ＭＩ（Ｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ），信息增益（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＧａｉｎ），Ｘ２估计，文本证据权，并对互信息进行了改进。
鉴于朴素贝叶斯的分类效果不佳，本论文又提出将机器学习中的Ｂｏｏｓｔｉｎｇ思想结合到朴素贝叶斯的分类模型中，对朴素贝叶斯模型进行提升，实验证明，改进的互信息和给合了Ｂｏｏｓｔｉｎｇ思想的朴素贝叶斯分类模型均产生良好的分类效果一分准率、分全率及Ｆ１值。
戈踺词：文本数据分类，特征选择，向量空间模型，自动分词，朴素贝叶斯海帅范人学砸Ｉ：学位论文中文文本数据分类埘究ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｉｎｔｅｒｎｅｔｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄ，ｉｔｗａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｕｂｊｅｃｔｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｓｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｏｓｔｏｒｅｂｉｇｔｅｘｔｓｅｔａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ．Ｏｎｅｏｆｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｔｈｏｄｔｏｍａｎａｇｅｍｅｎｔｔｅｘｔｓｉｓｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｍ，ａｌｓｏｃａｌｌｅｄｔｅｘｔｃｉａｓｓｉ矗ｃａｔｉｏｎ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃｔｅｘｔｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｅｘｔｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ｗｈｉｃｈａｐｐｌｉｅｄｔｏｎｅｗｓｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｅ－ｍａｉｌｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇｅｒｅ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃｔｅｘｔｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｗｅｂｉｎｄｅｘａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｗｅｂｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ａｎｄＳＯｏｎ．Ｂａｓｅｄｏｎｗｅｂｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｕｔｏｍａｔｉｃｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｎｅｔｍｉｎｉｎｇ．ＴｈｉｓｔｈｅｓｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｅｘｔｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＶｅｃｔｏｒＳｐａｃｅＭｏｄｅｌ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄＣｈｉｎｅｓｅｗｏｒｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ａｎａｌｙｚｅｄｍａｎｙｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄＢａｙｅｓｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．Ｗｉｔｈａｌｏｔｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｔｈｅｓｉｓｄｅｅｐｌｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｄａｎｄｅｖａｌｕａｔｅｄｍａｎｙｔｅｘｔｓｆｅａｔｕｒｅｓｃｌｃｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｕｃｈａｓＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＧａｉｎ，Ｃｈｉ—ｓｑｕａｒｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ＷｅｉｉｇｈｔｏｆＥｖｉｄｅｎｃｅｆｏｒＴｅｘｔ．ＴｈｅｔｈｅｓｉｓａｌｓｏｄｉｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｎＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＢｅｃａｕｓｅｏｆｉｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆＮａ＇ｆｖｅＢａｙｅｓｍｏｄｅｌｆｏｒｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇＢｏｏｓｔｉｎｇｔｈｅｏｒｙｏｆｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ｂｏｏｓｔＮａｉｖｅＢａｙｃｓｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｔｈｒｏｕｇｈｍａｎｙｔｉｍｅｓｔｒａｉｎｉｎｇ。
分词方法详解
《汉语分词的主要技术及其应用展望》一、汉语自动分词的提出词具有语音、语义和结构三大特征，其语义特征表现在必须具备一定的意义，表明客观现实中的某一事物的性质、特征、行为和关系等，没有意义的词是不存在的。
词里包含有两种不同性质的意义：词汇意义和语法意义。
词的结构特征表现在词在结构上是一个不可分割的整体，其意义不是它的几个构成成分（如果存在的话）的意义的简单总和。
人们在阅读时，大脑有一个模糊的分词过程，它是与视觉到声音的转换和语义理解交叉或同时进行的，并以语感的形式体现出来，由于文化修养和知识水平的差异，不同的人对词和非词，词和词组的预感差别很大。
因而人工分词的同一性得不到保证。
北京航空学院曾做过一个实验，三十余个具有高中文化水平的青年对五百字的一个语言材料人工分词，同一率只有50%左右。
在大篇文字材料处理时，人工分词不仅速度慢，长时间单调枯燥工作也使错误切分次数大大增加。
这些都表明人工分词不能满足汉字处理现代化的要求，但要对书面汉语实现计算机自动分词，并非易事，这与汉语特性有很大关系。
与印欧语系相比，现代汉语至少在四个方面于分词不利：第一，汉语的词不分写，而且词无明确的形态标志，这给计算机进行汉语的词法分析带来一大障碍。
其次，汉语是一种无形态变化的分析型语言，缺乏明显的句法形式标记，其语法主要靠虚词和不同的词序来实现。
第三，汉语的形态不发达，增加了语言的表层结构对语义的依赖性，所以，汉语句子成分的语法作用强烈依赖于该成分的意义。
第四，汉语构词具有极大的灵活性和自由性。
只要词汇意义和语言习惯允许，就能组合起来，没有限制。
如果在自动分词处理时，既不进行语法分析，也不进行语义理解，只是机械的匹配比较，那很容易实现，但必然会出现许多错误切分，而要提高分词精度，就必须进行语法分析和语义理解，于是就引发了一系列耐人寻味的问题。
汉语词自动切分是计算机中文信息处理的第一步，也是计算机科学界、语言文字学界以及信息管理学界所面临的挑战性难题，这一“瓶颈”的解决是计算机自然语言理解、人工智能、信息检索、机器翻译和自动文摘等领域突破的关键, 长期以来一直困扰着这一研究领域的许多专家学者。
中文信息处理中自动分词技术的研究与展望
中文信息处理中自动分词技术的研究与展望作者：郭淑妮来源：《科技创新与应用》2015年第25期摘要：当前人们在工作和学习中需使用中文信息处理技术获取自己需要的资源，基于人们需求不断增加，必须提升人们搜索资源的效率，提升中文信息处理相关技术，让中文信息处理与时俱进，满足人们实际需求。
中文信息处理包含多种关键技术，为提高信息处理能力必须多种技术同时发挥作用。
中文信息处理自动分词技术是信息处理技术瓶颈，文章就文信息处理自动分词技术展开研究。
关键词：中文信息处理技术；自动分词技术；研究21实际是电子信息时代，计算机在人们生活中占据重要地位。
中文是我国第一语言，中文信息化处理在计算机中应用能够有效满足人们对信息的需求。
中文信息处理主要对中文进行转换、传输、存贮、分析等加工目前我国虽然在中文信息处理方面取得一定进步，但某些关键技术仍旧有待完善，自动分词技术就是其中之一。
1 自动分词技术的研究现状及面临的困难随着人们对中文信息处理技术要求不断提升，中文信息处理自动分词技术已经成为影响信息处理的关键技术之一。
因此，必须对自动分词技术深入研究，分析其现状及存在的问题。
自动分词技术研究目前已经取得一定成效，一些比较实用的自动分词技术已经被应用，这些分词技术在精确度以及分词速度上已经能够满足人们一些基本需求，但在一些特殊需求上仍需要进一步提升精确度和分词速度，当前自动分词技术面临的问题主要有以下三点：（1）中文一些词语概念难以界定，很多词语具有多重意思；（2）未登录词的识别；（3）歧义切分字段的处理。
我国上世纪90年代制定的《现代汉语分词规范》中明确规定了一些分词原则，与分析相关操作可根据该规范展开。
进行分词前需制定标准化、实例化的分词词表，并在实践中不断进行修改完善，该词表制作存在一定难度。
我国词典虽然处于不断完善过程中，但其必然存在最大容量，而中文内涵是无限的。
因此，必然有一些词汇没有被收录到词典中，尤其是一些新产生的词汇在词典更新前往往无法从词典中搜索到。
汉语自动分词研究进展
目录
01 一、系统设计
03 参考内容
02 二、应用
基于情感挖掘的学生评教系统设 计及其应用
随着教育的不断发展，学生评教作为提升教学质量的重要手段之一，越来越 受到人们的。传统的评教方式往往采用量化的评价标准，虽然能够客观地反映教 师的教学水平，但缺乏对教师情感态度的挖掘和分析，无法全面地了解学生对教 学的真实感受和需求。因此，基于情感挖掘的学生评教系统应运而生，旨在通过 情感分析技术，深入挖掘学生评教中的情感信息，提高评教的针对性和有效性。
困难与挑战
汉语自动分词面临的困难和挑战主要包括语言特点、数据采集和算法模型等 方面。首先，中文词语之间没有明显的分隔符，这使得分词成为一项颇具挑战性 的任务。其次，汉语中存在大量的歧义词和未登录词，如何准确地区分它们是一 个难题。此外，数据采集方面也是一个重要的问题，因为高质量的语料库不足， 以及如何处理不均衡的数据等。
考虑到评教文本的复杂性和多样性，该系统可以采用基于深度学习的情感分 析算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络 （CNN）等，对评教文本进行情感极性分类和情感强度预测。
二、应用
基于情感挖掘的学生评教系统在应用方面主要包括以下几个方面：
1、数据收集与分析
通过系统收集学生评教数据，并利用情感分析技术对数据进行清洗、预处理 和分析。这可以帮助教育管理部门和学校了解教师的教学质量和学生的需求，为 制定教学改进计划和优化课程设置提供依据。
教师态度则考察教师对学生的和尊重程度；课堂氛围教师是否能够营造轻松、 愉快的课堂氛围；学生参与度则教师在课堂上是否能够调动学生的积极性，给予 学生充分的参与机会。
2、情感词典设计
情感词典是情感分析的关键组成部分，其质量直接影响到情感分析的准确性。 该系统在词典设计时，应充分考虑教育教学领域的特殊性，从教育教学领域的权 威词典中抽取与教学相关的褒义词、贬义词及短语，构建适用于教育教学领域的 情感词典。同时，为了提高情感分析的准确性，该系统还应结合自然语言处理技 术，对评教文本进行分词、词性标注等预处理工作。
基于三元统计模型的汉语分词及标注一体化研究
基于三元统计模型的汉语分词及标注一体化研究一、概述在当今信息爆炸的时代，人们在互联网上获取信息的渠道日益丰富，而语言是信息传递的重要方式。
而要实现语言信息的自动化处理，首先需要解决的就是语言的分词和标注问题。
汉语作为一种表意丰富、语法灵活的语言，其分词和标注任务考验着自然语言处理技术的智慧和实力。
二、基于三元统计模型的汉语分词研究1. 传统分词方法传统的汉语分词方法主要是基于词典的最大匹配和最短路径算法，通过查找词典和规则对文本进行切分。
然而这种方法难以处理歧义和新词问题，从而推动了基于统计模型的汉语分词研究。
2. 三元统计模型三元统计模型是一种基于马尔科夫假设的模型，通过对语料进行统计分析，得到词语之间的概率关系，从而实现对文本的自动分词。
该模型综合考虑了词语的左邻词、右邻词和当前词之间的关系，能够有效地解决歧义和新词问题，提高了分词的准确性和鲁棒性。
3. 分词效果评估基于三元统计模型的汉语分词研究取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理系统中。
通过对分词效果的评估，可以发现该模型在处理复杂句子和生僻词时表现出了较高的准确性和稳定性，为汉语信息处理提供了有力支持。
三、基于三元统计模型的汉语标注一体化研究1. 传统标注方法传统的汉语标注方法主要是基于规则和词典的人工标注，难以适应语言的多变性和复杂性。
而基于统计模型的汉语标注一体化研究成为了研究的热点。
2. 标注一体化模型基于三元统计模型的汉语标注一体化研究将分词和词性标注合并为一个统一的模型，通过对语料进行联合统计，得到词语和词性之间的联合概率关系，从而提高了标注的一致性和稳定性。
3. 标注一体化效果评估基于三元统计模型的汉语标注一体化研究为形成了较为完善的标注体系，在分词和词性标注的一致性和准确性上取得了显著的进展。
该模型在处理长句和多义词时表现出了较高的鲁棒性和可靠性，为汉语信息处理的全面性提供了技术支持。
四、个人观点与总结基于三元统计模型的汉语分词及标注一体化研究，是自然语言处理领域的重要突破之一。
国内英汉双语平行语料库建构与研究现状及展望_黄立波
究”一文（廖七一 ２０００）。 该 文 不 仅 介 绍 了 与 翻 译 研 ６０％，汉 译 英 语 料 占 ４０％，可 用 于 双 语 词 典 编 纂、汉
究相 关 的 平 行、多 语 和 可 比 三 类 语 料 库 以 及 英 国 的 英对比研究、翻译 教 学 和 实 践 等 领 域 （李 德 俊 ２００８：
库、国家语委语言文字所英汉双语语 料 库、中 科 院 软 关研 究 发 现，如 翻 译 共 性 特 征 在 英 汉 语 翻 译 语 境 下
件所英汉双语语料库和中科院自动化所 英 汉 双 语 语 的验证，并 提 出 新 的 研 究 课 题。 南 京 国 际 关 系 学 院
料库等（参见冯 志 伟 ２００２：５７）。 国 内 平 行 语 料 库 建 李德俊教授主持研制的“英汉平行语料库”容 量 为 对
库（ＣＥＸＩ）、葡－英双向平行 语 料 库 （Ｃｏｍｐａｒａ）相 继 建 ２００７，２００８；王 克 非、秦 洪 武 ２００９；王 克 非、胡 显 耀
成 ，基 于 这 些 语 料 库 的 翻 译 研 究 成 果 大 量 涌 现 。
２０１０）、翻译文体（如 黄 立 波 ２００９）、语 言 与 翻 译 教 学
摘要：本文在回顾近年来国内英汉双语平行语料库建构与研究方面取得成就的基础上 ，探究现有语料库 研 制 与 应 用 中 存 在 的 一 些 问 题 ，发 现 其 具 体 表 现 为 ：第 一 ，语 料 库 建 设 各 自 为 政 ，缺 乏 超 大 规 模 、综 合 性 、多 用 途的国家级平行语料库；第二，语料库的深加工还不够深入；第三，从对语料库的应 用 看，课 题 拓 展 和 对 语 料 库 的 研 究 潜 力 开 发 还 不 够 ；第 四 ，相 关 学 科 之 间 的 沟 通 与 合 作 不 够 。 针 对 这 些 问 题 提 出 的 一 些 对 策 包 括 构 建 更 大 规 模 的 超 级 英 汉 平 行 语 料 库 、自 动 标 注 的 深 化 、开 发 相 关 软 件 以 及 完 善 网 络 检 索 平 台 。
论语言科学与语言技术
论语言科学与语言技术（南京师范大学）提要：本文阐释了依据当代科技进步和人类社会发展所提出的语言科技新思维。
“语言科学”主要指基础性的描写语言学和理论语言学；“语言技术”主要指应用性的计算语言学。
语言技术可划分为文本处理技术和系统模拟技术。
虽然计算语言学的关键任务是“教计算机学说话”，但研究语言的可计算性和利用计算机工具研究语言这两者本质上是相通的，只是前者探索的是适合于“人－机对话”的语言能力，而后者讨论的是适合于“人－人对话”的语言规则。
语言学家只有了解了语言系统的计算机模式化要求，才有可能将研究目标对准语言工程。
人类语言的本质共性是语义性。
依据语义语法学理论，建构计算机所需要的元语言系统（语言基因图谱分析工程）和语义结构网络（语言能力移植工程），才能穿过智能机研制中的瓶颈。
当代信息科技的发展趋势表明，语言研究对象的语义性和语言研究过程及其成果的技术化将成为21世纪的语言学精神。
关键词：语言科技语言系统模拟语言基因分析语言能力移植语义语法学一、“语言科技”新思维的提出虽然计算机设计的初衷是缘于数值计算，但是英国数学家图灵（A.M.Turing）在《机器能思维吗？》(1950)一文中已经预见到计算机和自然语言将结下不解之缘，并且提出检验计算机智能的最好方法就是对语言信息的处理能力。
1977年，费根鲍姆（Feigeaum）提出知识工程，计算机信息处理出现了从“数据世界”向“知识世界”的转移趋势。
知识世界的载体是语言符号系统，语言信息处理的需求促使语言研究过程和语言研究成果的技术化趋势日益明显，当代语言学已凸显出“语言科学”与“语言技术”的二分互补格局，由此我在《南京师范大学语言科技系建设发展规划》（2001年2月）中提出“语言科技”的新思维。
“语言科学”主要指基础性的描写语言学和理论语言学。
“语言技术”主要指面向信息处理的应用语言学或计算语言学，其研究任务可划分为“文本处理技术”和“语言模拟技术”。
国内中文自动分词技术研究综述
国内中文自动分词技术研究综述中文自动分词技术是自然语言处理领域的一项重要技术，对于中文文本的机器翻译、信息提取、文本分类等应用具有重要意义。
本文将对国内中文自动分词技术的研究进行综述，包括研究现状、研究方法、研究成果和不足等方面。
中文自动分词技术是指将一段中文文本自动分割成一个个独立的词语，是中文自然语言处理的基础性工作。
相较于英文等拼音文字，中文分词更为复杂，需要考虑上下文语义、词义歧义等问题。
因此，中文自动分词技术的研究具有重要的实际应用价值。
随着国内人工智能和自然语言处理技术的不断发展，中文自动分词技术的研究也取得了长足的进步。
目前，国内中文自动分词技术的研究主要集中在以下几个方面：基于规则的分词方法：该方法主要依靠人工制定的分词规则进行分词，适用于特定领域的文本。
然而，由于规则的制定需要大量的人力物力，且难以覆盖所有领域的文本，因此该方法的使用存在一定的局限性。
基于统计的分词方法：该方法通过机器学习算法对大量文本进行学习，从而得到词语之间的统计关系，实现自动分词。
该方法具有良好的通用性，可以适应不同领域的文本。
基于深度学习的分词方法：该方法利用深度学习模型对文本进行逐字逐词的预测，从而得到最佳的分词结果。
该方法具有强大的自适应能力，可以处理各种类型的文本。
虽然国内中文自动分词技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些不足之处，主要表现在以下几个方面：分词精度有待提高：目前的中文自动分词技术还存在一定的误差，可能会对后续的自然语言处理任务产生一定的影响。
因此，提高分词精度是中文自动分词技术的一个重要研究方向。
未充分考虑上下文信息：中文词语的划分往往需要考虑上下文信息，而当前的中文自动分词技术往往只考虑了单个词语本身的信息，导致分词结果不够准确。
因此，利用上下文信息进行中文自动分词是未来的一个重要研究方向。
缺乏标准化评估：目前中文自动分词技术的评估还没有形成一个统一的标准化评估方法，不同的研究机构和应用场景可能采用不同的评估方法，这使得比较不同方法的优劣变得困难。
曲阜师范大学汉语言--应用语言学概论 复习资料
一、名词解释1.语言规划语言规划（IangUageplanning）,是指国家或社会为了管理社会语言生活而进行的各种工作。
它是作用于语言的社会活动。
语言规划包括语言地位规划和语言本体规划两大部分，研究的问题大体分三个层面的内容：（1）如何贯彻执行国家语言文字工作的方针政策。
（2）如何确定和制订语言文字应用的规范、标准、法规规章。
（3）如何实现语言文字的规范化和标准化。
2.中介语理论语言单位之间，语体之间，人们学习语言的过程中，以及语言接触融合的过程中，都有所谓的中间状态。
现代应用语言学理论把语言中这些中间状态称为中介现象。
正确认识语言的中介现象，并在此基础上对有关问题进行研究的理论我们可以称为中介理论。
中介理论认为，语言和其他现象一样，存在着中间状态。
3.网络语言（1）外语词语、术语多；（2）聊天室里一般用昵称，有的还改变性别等；（3）简称多，温馨的称谓多，简洁的表达多，尖锐、诙谐、风趣的色彩多，反映了使用者群体思维的活跃；（4）网络语言的特点主要表现在词语的使用上。
缩写、俗称、谐称、美称、以动物称人、用数字符号等，都是明显的特点。
4.语言教学研究语言教学研究的是语言知识传授中的各个环节。
第一步是教学大纲的制订和教材的编写,怎样对所教的语言知识进行组织安排，进行合理搭配。
第二步是探讨教学大纲怎样实施、教学内容怎样安排以及怎样实施教学法。
第三步是探讨教学方式。
第四步是研究学习者的个人因素或整体因素。
5.结构主义语言学结构主义语言学或称结构语言学，是指20世纪以费尔迪南-德-索绪尔的语言学理论为代表以及受这种理论影响而进行的语言理论研究。
索绪尔语言理论的突出特点是:严格区分语言和言语，明确限定语言学的研究对象;与历史比较语言学相反，结构主义语言学重视共时语言（也就是口语）的研究，特别着重于分析、描写语言的结构系统;从不孤立地看待语言要素，认为语言的一切都奠定在关系的基础上。
二、简答题1.为什么说语言文字不搞纯而又纯？答案要点：语言文字搞纯而又纯，就是过分强调规范，认为规范就是规则，就是划一，就是不要风格色彩，就是不要发展，而这与语言文字的本质是相违背的，因为语言是活的东西。
国内中文自动分词技术研究综述
国内中文自动分词技术研究综述一、本文概述本文旨在全面综述国内中文自动分词技术的研究现状和发展趋势。
中文分词作为自然语言处理的基础任务之一，对于中文信息处理领域的发展具有重要意义。
本文首先介绍了中文分词的基本概念和重要性，然后分析了当前国内中文分词技术的研究现状，包括主流的分词算法、分词工具以及分词技术在各个领域的应用情况。
在此基础上，本文进一步探讨了中文分词技术面临的挑战和未来的发展趋势，旨在为相关研究人员和从业者提供有益的参考和启示。
在本文的综述中，我们将重点关注以下几个方面：介绍中文分词的基本概念、原理以及其在中文信息处理领域的重要性；分析当前国内中文分词技术的研究现状，包括主流的分词算法、分词工具以及分词技术在各个领域的应用情况；再次，探讨中文分词技术面临的挑战和未来的发展趋势，包括分词精度、分词速度、新词发现等方面的问题；总结本文的主要观点和结论，并提出未来研究的展望和建议。
通过本文的综述，我们希望能够为中文分词技术的研究和应用提供有益的参考和启示，推动中文信息处理领域的发展和创新。
二、中文分词技术概述中文分词技术，又称为中文词语切分或中文分词，是自然语言处理领域中的一项基础任务，其主要目标是将连续的中文文本切分成一个个独立的词汇单元。
这些词汇单元是中文语言理解和处理的基本元素，对于诸如信息检索、机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等自然语言处理应用具有至关重要的作用。
中文分词技术的研究历史悠久，早在上世纪80年代就有学者开始探索和研究。
经过多年的发展，中文分词技术已经取得了显著的进步，形成了一系列成熟、高效的算法和工具。
中文分词的方法主要可以分为三大类：基于规则的方法、基于统计的方法以及基于深度学习的方法。
基于规则的方法主要依赖于人工编写的词典和分词规则，通过匹配和切分来实现分词，这种方法简单直接，但对于未登录词和歧义词的处理能力较弱。
基于统计的方法则通过训练大量的语料库来构建统计模型，利用词语之间的统计关系来进行分词，这种方法对于未登录词和歧义词的处理能力较强，但需要大量的语料库和计算资源。
汉语自动分词词典机制的实验研究
我们希望通过本次实验研究，探索一种基于机器学习算法的汉语自动分词技 术，提高分词的准确性和效率。
二、文献综述
近年来，已有很多研究者致力于汉语自动分词技术的研发。根据不同方法， 可分为基于规则的分词方法和基于统计的分词方法。基于规则的分词方法主要依 靠人工设定的词典和语法规则进行分词，如最大匹配法、最少词数法等。此类方 法往往需要耗费
三、实验设计与方法
本次实验采用了基于统计的分词方法。我们自建了一个包含千万级词数的词 典，并使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型进行分词。具体实验流程如下：
1、数据集处理：我们使用了两个公开数据集进行训练和测试，共计800万余 个句子。对数据集进行预处理，包括去除停用词、标点符号等。
2、模型训练：我们将词典中的词作为输入，每个句子作为输出，使用 BiLSTM模型进行训练。通过反向传播算法优化模型参数，降低损失函数值。
四、总结
汉语分词词典设计是自然语言处理中的一项重要任务。一个准确、高效、全 面的汉语分词词典可以为自然语言处理应用提供有力的支持。本次演示介绍了基 于规则和基于统计的分词算法，并详细阐述了汉语分词词典的设计原则、词典结 构和实现方式。希望对大家有所帮助。
汉语自动分词是自然语言处理领域中的一项基本任务，旨在将一段连续的文 本分割成一个个独立的词语。这项任务在中文信息处理领域中具有尤为重要的地 位，因为中文的词语往往没有明显的分隔符，且存在大量的歧义词和语境依赖。
取得了一定的成果，但仍然存在一些不足。例如，如何处理歧义词和未登录 词的问题，以及如何提高分词的精度和速度等。
困难与挑战
语自动分词面临的困难和挑战主要包括语言特点、数据采集和算法模型等 方面。首先，中文词语之间没有明显的分隔符，这使得分词成为一项颇具挑战性 的任务。其次，汉语中存在大量的歧义词和未登录词，如何准确地区分它们是一 个难题。
汉语语病自动检测研究现状及展望
汉语语病自动检测研究现状及展望作者：朱丽莉来源：《文存阅刊》2020年第09期摘要：本文总结汉语语病自动检测的研究现状，并从检测对象、检测方法、检测效果及所结合的语言学知识等角度进行分析，进一步探讨汉语语病自动检测理论研究的突破点及发展方向，以期为应用研究提供参考。
关键词：汉语语病;自动检测;研究现状;展望一、引言随着信息技术的发展，文本自动校对研究于20世纪70年代率先在美国展开，80年代，日本开始日文字词检测研究，到90年代中期，中文错别字校对研究工作开展起来。
目前，汉语语病自动检测[]研究主要有两个层面：基础理论层面和应用层面。
前者侧重于理论分析和检测方法的设计，后者侧重应用软件开发。
在现有的信息处理文献中，专题讨论汉语语病自动检测的文献有70篇左右[]。
在应用研究方面，现有的检测软件主要有黑马校对、北大方正校对、金山WPS校对和微软Word检测等。
总体而言，其中不乏代表性的检测方法和技术，为了更深入地探讨其研究问题及发展方向，笔者将对其研究现状进行总结，并从检测对象、检测方法、检测效果及所结合的语言学知识等角度进行分析。
二、汉语语病自动检测研究现状汉语语病自动检测系统包括查错和纠错，查错先于纠错。
查错的主要方法有模式匹配、N 元模型、基于Web、基于规则和基于统计、基于特征等。
纠错法主要有模式匹配、建立字词集和聚类替换等。
（一）查错研究替换法，通过分析错误字词的类型及出错频率，在搜集系统语料的基础上，根據字词出错的类型，设计音形相似度的阀值，进而建立起音近、形近字词集，利用语言模型对各候选字串进行评分，找出评分最高的候选字串，与原文字词进行比较，从而检测出文本中的错误字词。
该方法能较有效地查出文本中的近似字词错误情况，但误报率较高。
模式匹配法，主要基于字词典，将文本中的错误字词与词典中形近字词进行模糊匹配，通过对比，获取正确字词。
此方法最大的改进是能检查并纠正固定式结构中的多字、缺字、替换字，能较有效地查出长词中的别字。
近十年国内语料库语言学研究综述
近十年国内语料库语言学研究综述一、概述近十年来，语料库语言学在国内的研究取得了显著的发展和突破。
随着信息技术的飞速进步和大数据时代的到来，语料库语言学在语言学研究中的地位日益凸显。
它基于大规模真实文本数据，运用统计学和计算机技术，对语言现象进行定量和定性的分析，为语言学研究提供了全新的视角和方法。
国内语料库语言学的研究范围广泛，涉及语言结构、语言变异、语言使用、语言教学等多个领域。
研究者们利用语料库资源，深入探讨了词汇、语法、语义、语用等层面的语言问题，揭示了语言现象的内在规律和特点。
同时，随着语料库建设的不断完善，语料库语言学在国内的应用也愈加广泛，为自然语言处理、机器翻译、信息检索等领域提供了强大的数据支持和技术基础。
近十年内，国内语料库语言学的研究呈现出以下几个特点：一是研究方法的多样化，不仅注重传统的统计分析方法，还引入了机器学习、深度学习等先进技术二是研究领域的拓展，语料库语言学不再局限于传统的语言结构研究，而是向语言教学、语言规划等应用领域延伸三是语料库资源的不断丰富，各类专题语料库、多语种语料库等不断涌现，为语料库语言学的研究提供了更为丰富和多样的数据来源。
总体而言，近十年国内语料库语言学的研究取得了丰硕的成果，不仅推动了语言学理论的发展，也为语言实践提供了有力的支持。
未来，随着技术的不断进步和语料库资源的日益丰富，语料库语言学在国内的研究将更加深入和广泛，为语言学研究和社会应用带来更多的创新和突破。
1. 语料库语言学的定义与重要性语料库语言学，作为一种独特的语言学研究方法，主要依赖于大规模、结构化的语言数据集合，即语料库，来进行语言分析和研究。
它通过对真实语料进行定量和定性的分析，旨在揭示语言的实际使用情况和内在规律。
近十年来，随着信息技术的飞速发展和语料库规模的日益扩大，语料库语言学在国内语言学界的地位逐渐提升，其重要性也日益凸显。
语料库语言学的定义在于其研究方法和数据基础。
其研究方法强调实证和量化，通过计算机技术和统计手段对语料库中的语言数据进行处理和分析，进而揭示语言的实际使用情况。
汉语自动分词与内容分析法研究
汉语自动分词与内容分析法研究前言汉语自动分词是目前中文信息处理中公认的难题，因为汉语自动分词是自然语言理解、机器翻译、信息检索、语言文字研究、汉语文本自动标引、内容分析等研究领域中最基本的一个环节，也是中文信息自动处理的“瓶颈”。
如果能突破这一“瓶颈”，那么中文信息的自动处理就会迎刃而解，甚至意味着中华民族文化复兴的开始，因为它已经为汉语走向全世界打开了一扇方便之门。
近年来，由于计算机技术的飞速发展，汉语自动分词研究取得了突破性进展，其应用研究也越来越受到人们的重视，应用范围也越来越广。
内容分析就是汉语自动分词应用研究的重要领域之一，因为汉语自动分词是内容分析法的前提和基础。
随着内容分析法的兴起及其广泛应用，研究汉语自动分词在内容分析法中的应用就变得十分迫切和必要了。
1 已有的分词方法为了克服汉语词计算机自动切分这一难题，许多年来，大量的学者都加入了这一领域的研究，使汉语自动分词取得了丰硕的研究成果。
归纳起来，目前国内公开报道过的汉语自动分词系统采用的分词方法主要有三种类型[1～8]：(1)机械分词法。
又称词典式切分法。
机械分词法主要有最大匹配法、逆向最大匹配法(RMM、OMM、IMM)、逐词匹配法、部件词典法、词频统计法、设立标志法、并行分词法、词库划分和联想匹配法等。
(2)语义分词法。
语义分词法引入了语义分析，对自然语言自身的语言信息进行更多的处理，如扩充转移网络法、知识分词语义分析法、邻接约束法、综合匹配法、后缀分词法、特征词库法、约束矩阵法、语法分析法等。
(3)人工智能法。
又称理解分词法。
人工智能是对信息进行智能化处理的一种模式，主要有两种处理方式：一种是基于心理学的符号处理方法，模拟人脑的功能。
像专家系统即是希望模拟人脑的功能，构造推理网络，经过符号转换，从而可以进行解释性处理。
一种是基于生理学的模拟方法。
神经网络旨在模拟人脑的神经系统机构的运作机制来实现一定的功能。
以上两种思路也是近年来人工智能领域研究的热点问题，应用到分词方法上，产生了专家系统分词法和神经网络分词法。
汉语言文学转计算机
汉语言文学转计算机全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：汉语言文学是中国传统文化的重要组成部分，而计算机技术的发展则是现代社会的重要特征。
汉语言文学转计算机，即将汉语言文学与计算机技术相结合，可以产生许多新奇的应用和意义深远的影响。
汉语言文学转计算机可以为文学研究工作者提供更多便捷的工具和方法。
传统的文学研究工作通常需要大量的文本阅读和分析，而计算机技术可以帮助研究者自动化地完成这些任务，提高研究效率。
利用自然语言处理技术可以实现文本的自动分词、词性标注、情感分析等，而利用数据挖掘技术可以实现文本的自动分类、聚类、情感分析等，这些都可以为文学研究带来更多新的可能。
汉语言文学转计算机还可以为文学创作、阅读和传播带来新的体验。
随着人工智能技术的发展，计算机已经可以实现一些文学作品的自动生成，例如写诗、创作小说等。
而人们也可以通过虚拟现实、增强现实等技术来体验文学作品，从而提高阅读和传播的新奇性和趣味性。
汉语言文学转计算机也可以为语言学习者提供更多个性化的学习资源和方法。
通过利用计算机技术，可以实现语言学习的自适应评估、自动练习、个性化推荐等，帮助学习者更加高效地学习汉语。
而且，通过虚拟语言环境、智能语音助手等技术，还可以提高语言学习的趣味性和互动性，让学习者更加愿意投入学习过程。
汉语言文学转计算机还可以为文化传承和创新注入新的活力。
传统的文学作品常常受限于纸质书籍的传播方式和受众范围，而利用计算机技术可以实现文学作品的数字化、在线化传播，促进文学作品的广泛传播和交流。
而且，通过人工智能技术的应用，还可以实现文学作品的翻译、改编、重构等，为文学的传承和创新提供更多可能。
汉语言文学转计算机是一个具有广阔前景和重要意义的研究领域。
通过汉语言文学与计算机技术的结合，我们不仅可以为传统文学研究带来更多新的思路和方法，还可以为文学创作、阅读、传播和语言学习等领域带来更多新的机遇和挑战，推动文学领域的创新和发展。