中文信息处理

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中文信息处理的研究内容

中文信息处理的研究内容

中文信息处理的研究内容中文信息处理是计算机领域中的一个重要研究方向。

它旨在解决中文信息在计算机中的输入、输出、转换和处理等一系列问题。

下面,我将依次介绍中文信息处理的研究内容。

一、中文输入法中文输入法是中文信息处理的关键部分之一。

它是将汉字转换为计算机可以识别的数字代码的软件。

不同的中文输入法采用不同的汉字输入方式,如五笔、拼音、笔画等。

中文输入法的研究内容包括汉字输入方式的改进、输入法的智能化、语音输入等。

二、中文分词技术中文分词是将一段中文文本按照词语进行划分的过程,它是其他中文信息处理任务的基础。

中文分词技术的研究内容包括分词算法、分词准确率提高、未登录词的识别等。

三、中文信息检索中文信息检索是通过计算机对大量文本信息进行匹配,将用户的查询需求与最相关的文本信息匹配,并返回给用户的过程。

中文信息检索技术的研究内容包括检索算法、搜索引擎优化、语义分析等。

四、中文语音识别中文语音识别是将人类语音转化为计算机可以理解的文字或者指令的技术。

中文语音识别技术的研究内容包括语音样本的输入和处理、语音识别算法、语音指令转换等。

五、中文机器翻译中文机器翻译是指将一种语言的文本翻译成另一种语言的技术。

中文机器翻译技术的研究内容包括语言模型的建立、翻译规则的设计、翻译结果的优化等。

六、中文信息抽取中文信息抽取是指从海量中文文本中,得出有价值的信息。

中文信息抽取技术的研究内容包括实体识别、关系抽取、事件抽取等。

综上所述,中文信息处理是一个广泛而又深入的领域。

在未来,我们可以期待更多的技术创新和研究成果的涌现,为中文信息处理提供更加强大的工具和平台。

中文信息处理 教学大纲

中文信息处理 教学大纲

中文信息处理教学大纲中文信息处理教学大纲随着信息技术的快速发展,中文信息处理已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

无论是在学术研究、商务交流还是日常沟通中,我们都需要处理中文信息。

因此,中文信息处理的教学大纲显得尤为重要。

本文将探讨中文信息处理教学大纲的内容和结构,以及其在教育中的作用。

一、中文信息处理的基础知识中文信息处理的教学大纲应包括中文语言的基础知识。

学生需要了解中文的基本语法规则、词汇和句型结构。

此外,学生还需要学习中文拼音系统以及常用的汉字和词汇。

这些基础知识将为学生进一步学习中文信息处理技术打下坚实的基础。

二、中文信息处理的技术工具中文信息处理的教学大纲还应包括中文信息处理的技术工具。

学生需要学习如何使用中文输入法和中文处理软件。

他们需要了解如何输入中文字符、编辑文本和格式化文档。

此外,学生还需要学习如何使用中文搜索引擎和中文数据库,以便有效地获取和管理中文信息。

三、中文信息处理的文本分析中文信息处理的教学大纲还应包括中文文本分析的内容。

学生需要学习如何理解和解读中文文本。

他们需要学习如何分析中文句子的结构和语义,并理解中文文本的上下文关系。

此外,学生还需要学习如何识别和理解中文文本中的常见表达方式和修辞手法。

四、中文信息处理的信息提取中文信息处理的教学大纲还应包括中文信息提取的内容。

学生需要学习如何从中文文本中提取有用的信息。

他们需要学习如何使用关键词提取和文本摘要技术,以便从大量的中文文本中筛选出关键信息。

此外,学生还需要学习如何使用中文信息抽取技术,以便从结构化和非结构化的中文数据中提取有用的信息。

五、中文信息处理的自然语言处理中文信息处理的教学大纲还应包括中文自然语言处理的内容。

学生需要学习如何使用自然语言处理技术处理中文文本。

他们需要学习如何使用中文分词、词性标注和句法分析技术,以便对中文文本进行深入的分析和理解。

此外,学生还需要学习如何使用中文语义分析和情感分析技术,以便对中文文本进行情感识别和情感分析。

中文信息处理技术的研究与应用

中文信息处理技术的研究与应用

中文信息处理技术的研究与应用一、中文信息处理技术概述中文信息处理技术是现代信息化时代的重要组成部分之一,指的是通过计算机和其他信息技术手段对中文语言的信息进行自然语言处理、文本挖掘、信息检索、机器翻译等多种处理。

中文信息处理技术的研究和应用目前已经成为计算机科学、自然语言处理、语音识别和人工智能等学科研究的热点之一。

二、中文分词技术中文分词技术是自然语言处理领域中的一个重要分支,指的是将中文文本进行分词操作。

分词技术的研究旨在解决中文语言习惯上没有像英语那样用空格来区别词汇之间的界限,使得计算机在读取中文时无法识别词语的独立形态,因此必须将中文文本进行分词才能进行后续的语言处理。

中文分词技术主要包括基于规则的分词、基于统计学的分词和基于深度学习的分词等多种算法。

其中,基于深度学习的分词技术目前已经成为分词技术领域的主流,并取得了很好的应用效果。

三、中文信息提取技术中文信息提取技术是针对中文文本中的各种信息元素进行自动分析、抽取和处理的技术。

信息提取技术是自然语言处理技术的重要分支之一。

其主要的研究内容包括实体识别、事件抽取、关系提取和知识提取等。

中文信息提取技术的应用非常广泛,例如在搜索引擎中用于网页的关键词提取,对新闻报道进行自动分类和提取重点信息等。

四、中文文本分类技术中文文本分类技术是自然语言处理技术领域中的一种算法,是把大量的文本数据自动分类到不同的类别中。

中文文本分类技术的主要应用是在各种互联网应用中,如新闻分类、垃圾邮件过滤等。

中文文本分类技术的研究主要是基于机器学习的方法,包括朴素贝叶斯分类、决策树分类、支持向量机分类等多种算法。

五、中文信息检索技术中文信息检索技术是对大量中文文本进行全文检索和相关性搜索的技术。

其目的是通过查询关键词从海量的中文文本数据集中找到用户所需要的信息。

中文信息检索技术的研究主要包括索引构建、查询分析和检索排序等多个方面。

其核心技术是对文本信息进行建模,提高检索效率。

第五章中文信息处理ppt课件

第五章中文信息处理ppt课件
• 《计算语言学》,刘颖,清华大学,20##版
• 中国语言文字网/
中文信息处理
• 中文信息处理分为汉字信息处理与汉语信息处理两部分
• 信息的两个层次: 符号层 —— 中文 / 汉语 / 汉字 内容层 —— 符号所承载的意义
• 中文信息处理的两个层次: 字符处理〔输入、存储、输出等〕 内容处理〔词语切分,词性标注,结构分析,意义理解,推理, 翻译……等等〕
• 为了能使汉字能够在计算机中通行,国际标准组织〔ISO〕、国际电子 电气工程师协会〔IEEE〕以及各个使用汉字的国家和地区,在计算机技 术发展中,都制定了各种各样的汉字编码字符集.
• ISO/IEC 2022定义了七位代码和八位代码的空间及其代码空间扩充的 技术.
• 绝大多数计算机系统所采用的字符集,都是以ISO/IEC 2022为基础的. • 一般汉字在计算机内部的表示都是通过扩充编码长度实现的.
词形变化 句子生成 译词选择
机器翻译全过程
中文信息处理的现状和发展趋势
• 现状 符号层的处理成果已经得到广泛应用; 中文输入/字库/字处理软件/排版/……
内容层的处理目前在词语识别和词性标注方面已经取得 重要进展,句子结构分析和语义分析方面仍有待探索
二、文字信息处理的基本问题
• 文字信息的计算机处理过程 • 要用计算机来处理文字,必须解决如何把文字输入计算机
• 为便于查找,一级汉字按汉语拼音顺序排列;二级汉字一般不易熟记 它们的发音,故按部首和笔画排列.另外还包括常用符号、序号、GB 1988图形字符集、日文假名、希腊字母、俄文字母、汉语拼音、注 音字符、制表符号等.
汉字编码标准
• 累计使用频度不足0.001%的汉字数量接近1万个.为了满足计算机实际 应用的需要,我国在GB 2312-80的基础上扩大收字的范围,制定了"汉 字内码规范"GBK,包含了20 902个汉字,又称为扩展的国标码.在 Windows 95/98和其后的Windows 2000中,装入了GBK的全部汉字和符 合GBK和GB 2312-80的输入法.

中文文本的信息处理原理yu应用

中文文本的信息处理原理yu应用

中文文本的信息处理原理与应用1. 简介中文文本是汉字的组合形成的表达方式,作为世界上最古老的文字之一,中文文本的信息处理具有其独特的原理和应用。

本文将介绍中文文本信息处理的基本原理以及其在现代社会中的应用。

2. 中文文本的基本原理中文文本的信息处理基于汉字的组合和语义理解。

以下是中文文本处理的基本原理:•汉字编码–汉字编码是将每个汉字映射到一个独一无二的数字表示的过程。

最常用的汉字编码系统是Unicode,它将每个汉字映射到一个唯一的代码点。

–汉字编码方案有多种,例如GB2312、GBK、Big5等,它们在不同的地区和场景中使用不同的编码方式。

•分词–中文文本通常没有明显的词语分隔符号,因此在进行自然语言处理时需要进行分词处理。

中文分词是将连续的汉字序列划分为具有一定语义的词语。

•语义理解–中文文本的语义理解是指对文本进行语义分析,包括词义消歧、词性标注、实体识别等。

这些过程可以帮助计算机理解文本的含义。

3. 中文文本处理的应用中文文本处理在许多领域都有广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景:•机器翻译–中文文本处理在机器翻译中扮演着重要的角色。

通过对源语言中文文本进行分词和语义理解,然后转换为目标语言的文本表示,可以实现自动翻译。

•舆情分析–中文文本处理可以帮助进行舆情分析。

通过对大量中文文本进行情感分析、主题提取等处理,可以了解社会舆论和用户态度,用于舆情分析和舆论引导。

•智能搜索–中文文本处理可以提高搜索引擎的智能程度。

通过对搜索关键词进行分词和语义理解,搜索引擎可以更准确地理解用户的搜索意图,并提供更相关的搜索结果。

•自然语言处理助手–中文文本处理还可以用于开发自然语言处理助手。

通过对中文文本的处理和理解,可以实现智能对话、语音识别等功能,为用户提供更加智能化的服务。

4. 结论中文文本的信息处理原理与应用具有重要意义。

通过汉字编码、分词和语义理解等处理方式,可以实现对中文文本的处理与理解。

中文信息处理原理及应用

中文信息处理原理及应用

中文信息处理原理及应用English: The processing of Chinese information involves various principles and technologies to analyze, organize, and manipulate Chinese language data. This includes the use of natural language processing (NLP) techniques to understand, interpret, and generate human language data. Chinese information processing also involves the use of machine learning algorithms and big data technologies to extract and analyze meaningful patterns and insights from large volumes of Chinese language data. Applications of Chinese information processing can be seen in various fields such as machine translation, automatic summarization, sentiment analysis, and information retrieval, all of which aim to optimize the use and understanding of Chinese language data in different contexts.中文翻译:"中文信息处理涉及各种原则和技术,用于分析、组织和操纵中文语言数据。

中文信息处理课件

中文信息处理课件

THANK YOU
汇报人:
基于知识图谱的方法:通过构建知识图谱,分析文本中的实体和关系,进行情感分类
中文情感分析技术应用场景
电商评论情感分析:帮助商家了解消费者对产品的评价和满意度
社交媒体情感分析:帮助企业了解消费者对品牌的态度和口碑
客户服务情感分析:帮助企业了解客户对服务的满意度和需求 情感机器人:通过情感分析技术,让机器人更好地理解和回应人类的情 感需求
义的词组
常见的中文分 词方法有基于 词典的分词、 基于统计的分 词和基于深度
学习的分词
中文分词技术 在搜索引擎、 机器翻译、情 感分析等领域 有着广泛的应

中文分词算法分类
基于词典的分词算法
基于统计的分词算法
基于规则的分词算法
基于深度学习的分词算 法
中文分词技术应用场景
搜索引擎:提高搜索结果的准确性和效率 自然语言处理:用于文本分析、情感分析、机器翻译等 社交媒体:用于文本分析、情感分析、用户画像等 电子商务:用于商品推荐、用户行为分析等
05
中文句法分析技术
中文句法分析技术简介
什么是中文句法分析:对中文 句子进行结构分析,提取句子 中的语法成分和结构关系
句法分析的方法:基于规则的 句法分析、基于统计的句法分 析、基于深度学习的句法分析
添加标题
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句法分析的作用:帮助理解句 子的含义,提高自然语言处理 系统的性能
句法分析的应用:机器翻译、 信息检索、问答系统、情感分 析等
中文句法分析算法分类
基于规则的句法分析算法:通过定义规则来识别句子结构 基于统计的句法分析算法:通过统计方法学习句子结构 基于深度学习的句法分析算法:使用深度学习技术识别句子结构 基于语法树的句法分析算法:通过构建语法树来识别句子结构

中文信息处理技术

中文信息处理技术

中文信息处理技术中文信息处理技术是指对中文语言进行处理和分析的技术。

随着互联网的发展,中文信息处理技术越来越受到重视。

在这个数字化的时代,中文信息处理技术已经成为了一个重要的领域。

中文信息处理技术包括自然语言处理、机器翻译、信息检索、语音识别等多个方面。

其中,自然语言处理是最为重要的一个方面,它可以帮助计算机理解人类语言,并进行相应的反应。

自然语言处理主要包括以下几个方面:1. 分词:将一句话或一段文字分成若干个单独的词语,是自然语言处理中最基本的任务之一。

2. 词性标注:对每个分好的词汇进行标注,以便计算机更好地理解这些词汇在句子中所扮演的角色。

3. 句法分析:对句子进行分析和结构化,以便计算机更好地理解句子的意思。

4. 语义分析:对句子进行深入分析,并从中提取出隐含在其中的意义和信息。

5. 文本分类:将大量文本按照其内容分类,并对每类文本进行相应的归纳和总结。

在以上的任务中,机器翻译是自然语言处理中最为复杂的一个任务。

机器翻译需要计算机能够理解源语言和目标语言之间的语义差异,并进行相应的转换。

虽然机器翻译技术已经取得了很大的进展,但是仍然存在很多难题需要解决。

除了自然语言处理外,中文信息处理技术还包括信息检索、文本挖掘、语音识别等多个方面。

信息检索主要是指通过搜索引擎等方式来寻找相关信息;文本挖掘则是指对大量文本进行分析和挖掘,从中提取出有用的信息;而语音识别则是指将人类语音转换成计算机可读的形式。

总之,中文信息处理技术在现代社会中发挥着越来越重要的作用。

它不仅可以帮助人们更好地理解和使用中文,也可以为企业、政府等提供更加高效和便捷的服务。

未来,在人工智能技术不断发展壮大的背景下,中文信息处理技术将会得到更加广泛和深入的应用。

中文信息处理60年

中文信息处理60年

中文信息处理60年一、本文概述《中文信息处理60年》旨在回顾和梳理中文信息处理领域自上世纪五十年代至今的发展历程和重大成就。

本文将从中文信息处理的起源、技术演进、应用领域、挑战与机遇等多个方面,全面展示这一领域的辉煌历程和广阔前景。

通过深入剖析中文信息处理的核心技术和方法,总结其在文本处理、自然语言理解、机器翻译、智能问答、信息检索、数据挖掘等领域的应用实践,本文将揭示中文信息处理技术的巨大潜力和社会价值。

本文还将探讨中文信息处理面临的挑战与机遇,展望未来的发展趋势和研究方向,为相关领域的研究者和从业者提供有益的参考和启示。

二、早期中文信息处理(1950年代-1970年代)在20世纪50年代至70年代,中文信息处理的研究还处于起步阶段,但已经开始在汉字编码、汉字识别以及初步的自然语言处理等方面展现出其潜力。

汉字编码的初步探索:随着电子计算机技术的出现,如何将汉字输入到计算机中成为了研究的重点。

在这一时期,出现了多种汉字编码方案,如区位码、电报码等。

这些编码方案主要关注如何将汉字转化为计算机能够理解和处理的数字信息,为后续的汉字存储、传输和处理提供了基础。

汉字识别的初步尝试:在60年代,随着模式识别技术的发展,汉字识别技术也开始得到初步尝试。

研究者们开始探索如何利用计算机对印刷体汉字进行自动识别。

虽然这一时期的识别技术还比较粗糙,识别率不高,但它为后来的光学字符识别(OCR)技术的发展奠定了基础。

自然语言处理的萌芽:在70年代,自然语言处理(NLP)开始进入人们的视野。

研究者们开始尝试利用计算机对中文文本进行自动分词、词性标注等处理。

虽然这一时期的NLP技术还非常不成熟,但它为后续的自然语言处理技术的发展指明了方向。

20世纪50年代至70年代的中文信息处理研究还处于起步阶段,但已经展现出其巨大的潜力和价值。

这些早期的研究为后续的中文信息处理技术的发展奠定了坚实的基础。

三、中文信息处理的发展阶段(1980年代-2000年代)在1980年代至2000年代这二十年间,中文信息处理技术经历了飞速的发展与变革。

中文信息处理技术的研究与发展趋势分析

中文信息处理技术的研究与发展趋势分析

中文信息处理技术的研究与发展趋势分析随着互联网技术的快速发展,中文信息处理技术也呈现出越来越重要的地位。

中文信息处理技术是指利用计算机技术对中文语言进行分析、处理和生成的技术,包括中文文本的分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、信息检索、机器翻译等方面。

本文将探讨中文信息处理技术的研究现状和未来发展趋势。

一、中文信息处理技术的研究现状中文信息处理技术的研究可以追溯到上世纪50年代初期。

在当时,中文处理主要是手工处理,即将中文文本转换成机器可读的形式,比如使用汉字编码。

随着计算机技术的进步,自然语言处理技术逐渐发展壮大,中文信息处理也越来越受到研究者的关注。

目前,中文信息处理技术已经成为自然语言处理领域的一个重要分支。

中文信息处理技术的研究已经取得了一些重要的进展。

首先,分词技术已经比较成熟。

分词是中文信息处理的第一步,其目的是将一句话分成若干个词,从而为后续的处理打下基础。

中文语言的特殊性使得分词处理比较复杂,但目前已经有了很多高效的分词算法,比如基于统计的算法、基于词典的算法等。

其次,命名实体识别也是中文信息处理的一个重要方向。

命名实体是指一个文本中具有特定意义的实体,例如人名、地名、组织名、时间等。

命名实体识别的目的是识别出文本中的命名实体,从而为后续的信息抽取和分析提供便利。

目前,命名实体识别技术已经十分成熟,可以高效地识别出文本中的命名实体。

最后,机器翻译也是中文信息处理技术的一个重要分支。

机器翻译的目的是将一种自然语言翻译成另一种自然语言,在不同语言之间进行信息交流。

中英文之间的翻译已经比较成熟,但是中文与其他语言之间的翻译仍然存在一定的难度。

二、中文信息处理技术的未来发展趋势随着人工智能技术的不断发展,中文信息处理技术也将面临新的机遇和挑战。

以下是中文信息处理技术未来的发展趋势:1. 深度学习技术在中文信息处理中的应用深度学习技术是当今人工智能领域的热门技术之一。

与传统的机器学习算法相比,深度学习可以更好地处理中文语言的复杂性和多样性。

中文信息处理技术原理与应用

中文信息处理技术原理与应用
舆情监测
实时监测和分析网络上的舆情信息,包括新闻报道、社交媒体讨论等,为政府和企业提供决策支持。
教育领域应用:智能批改、作文辅导等
智能批改
利用自然语言处理技术对学生的作文进行自动批改,包括语法错误检查、篇章结构分析、 内容评价等。
作文辅导
通过分析大量优秀作文和写作技巧,为学生提供个性化的写作指导和建议,提高学生写 作水平。
关系抽取与事件检测
关系抽取定义
事件检测定义
从文本中识别出实体之间的关 系,如人物之间的亲属关系、 公司之间的合作关系等。
从文本中识别出事件及其参与 者,如地震事件中的时间、地 点、震级等信息。
关系抽取与事件检 测方法
基于模板的方法、基于特征的方 法、深度学习方法等,其中深度 学习方法如卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)及其变体在关系抽取 和事件检测中得到了广泛应用。
识别那些未在词典中出现的词语, 提高中文信息处理的准确性和适 应性。
句法分析与语义理解
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系,建立词语之间的依 存关系或短语结构等。
语义理解
分析句子中词语、短语和句子本身的含义,以及它们 之间的语义关系。
信息抽取
从文本中抽取出关键信息,如实体、事件、关系等, 并以结构化的形式进行表示。
07 挑战与展望
当前中文信息处理技术面临的挑战
语义理解难题
中文表达丰富多样,一词多义、歧义现象普遍,给机器理解带来很 大挑战。
缺乏大规模高质量语料库
相对于英文等语言,中文语料库规模和质量有待提高,制约了中文 信息处理技术的发展。
跨领域、跨语言应用不足
目前中文信息处理技术主要集中在新闻、社交媒体等领域,跨领域、 跨语言应用相对较少。

《中文信息处理技术》教学大纲

《中文信息处理技术》教学大纲

《中文信息处理技术》教学大纲一、基本信息二、教学目标及任务教学目标:本课程为高年级选修课,作用是使学生在学习完信息检索系统相关知识后进一步加深对中文信息处理技术的了解,提高信息处理技术的知识水平。

通过本课程的学习,学生应对作为大字符集自然语言的汉语在计算机处理过程中的方方面面有深入的认识,对相关系统的应用能熟练掌握,并有能力开发与之相关的应用系统。

教学任务:具体完成以下教学任务:1.中文信息处理技术中的一些基础理论和基础知识。

包括中文信息处理的相关概念、现代汉语的语言学特征、汉字信息在计算机内部的表示、汉字字符编码字符集。

2.中文信息处理技术中的基本I/O技术以及相关的字形技术。

包括汉字输入技术、汉字字形生成与输出技术。

3.中文信息处理技术中的自然语言处理技术。

包括汉语分词技术、中文信息检索、中文信息抽取、中文文本信息的分类与聚类。

三、学时分配四、教学内容及教学要求第一章汉字信息在计算机内部的表示第一节字符信息在计算机内的处理1.数值数据与非数值数据2.非数值数据处理的主要内容3.字符信息的代码体系4.英文字符在计算机中的表示第二节汉字代码体系1.汉字交换码2.汉字机内码3.汉字输入码4.汉字字形码5.汉字区位码第三节汉字字符编码标准集1.GB2312-802.Big53.ISO/IEC 106464.Unicode第四节汉字编码字符集的转换1.简繁体的转换2.汉字在网络上的传输与转换第五节汉字字形和字形库1.汉字字形概述2.点阵字形描述技术3.矢量轮廓字形描述技术4.曲线轮廓字形描述技术5.其它字形描述技术第六节汉字输入技术1.汉字键盘输入2.汉字字形识别3.汉字语音识别第七节汉字排序1.汉字字典序2.机内码序列3.汉字字典序的实现上机习题:编写程序,实现不同编码集之间的转换。

本章重点、难点:汉字编码体系及相互之间的对应关系。

本章教学要求:了解各种汉字字符编码集及转换算法,理解字符编码体系的组成与作用及汉字输入输出技术,掌握汉字编码体系的各种功能、实现方法、生成过程。

中文信息处理发展报告

中文信息处理发展报告

中文信息处理发展报告中文信息处理发展报告一、中文信息处理简介1、什么是中文信息处理中文信息处理是一门研究和分析中文信息的学科,旨在通过计算机技术建立模型来处理不同形式的文本,从而提高信息的可获取性和利用性。

2、中文信息处理的技术中文信息处理的相关技术包括中文分词技术、中文信息检索技术和自然语言处理技术。

二、中文信息处理发展概况1、最佳业务实践中文信息处理技术的最佳实践是人机协作,为信息处理任务提供管理者友好的界面,并将计算机技术和人力资源最优集成到一起,从而实现最优效率。

2、技术创新背景即使在经历快速发展的科技进步时代,为中文信息处理技术提供支持的技术可追溯至20世纪70年代以来的语言学研究,其根植于自然语言的理解和模式匹配的独特性。

三、中文信息处理技术的主要趋势1、模型驱动模型驱动的中文信息处理框架能够将文本处理流程连接在一起,从而极大地提升处理精度和效率。

2、智能分析引擎中文信息处理技术又进一步发展出企业知识管理(KM)技术,其中智能分析引擎可以通过模式识别,有效地支持文本处理流程。

四、潜在发展机遇1、搜索引擎优化目前,中文信息处理技术的发展已经开始影响搜索引擎优化,并将为用户提供更快速、有效的搜索服务。

2、个性化服务随着中文信息处理技术的发展,基于个性化的文本内容识别和分析技术在智能客户服务系统、智能问答系统中也可得以有效应用。

五、结论随着自然语言处理技术的发展和深入应用,中文信息处理技术也一方面开拓了诸多可能,另一方面又接受到诸多限制。

目前,解决中文信息处理中各项技术问题仍为技术人员的学习和研究工作所面临的挑战。

中文信息处理教学大纲

中文信息处理教学大纲

课程名称:中文信息处理课程类别:专业课程授课对象:计算机科学与技术专业学分:3学分指定教材:朱巧明等,《中文信息处理技术教程》,清华大学出版社,2005年一、教学目的:本课程的教学目的是使学生掌握中文信息处理的基本原理,熟悉基本“字符” 层面和基于“内容”层面的研究内容、方法、技术和手段。

熟练理解并掌握计算机对中文的输入、存储、输出和应用处理的过程,学习基本的机器学习理论与方法。

本课程对计算机科学与技术的学生有着承前启后的作用,综合结合运用前导课程,又为毕业设计和将来研究生学习或工作奠定扎实基础。

本课程的直接前导课程有《C语言程序设计》、《面向对象程序设计》、《数据结构》和《操作系统》。

二、教学任务:本课程主要教学任务如下:1 了解中文信息处理与信息处理的关系,主要研究内容与对象,目前主流的研究技术、手段与方法;2掌握中文信息处理中的汉字代码体系,熟悉主要的中文字符编码与集合,熟悉因特网上的汉字交换码以及编码与解码技术;3深刻理解中文操作系统和中文平台的地位,掌握汉字输入码、机内码、地址码、字形码、地址码、交换码之间的关系;了解主流的中文操作系统的发展趋势4学习汉字编码的方法,理解中文输入的原理,掌握Windows上汉字键盘输入系统的实现方法,了解Linux中文输入的实现机制。

5学习目前主要的三种汉字字形技术,重点掌握点阵字库的原理,压缩方法,以及显示技术。

6理解汉字显示和打印的工作原理以及工作过程。

7理解中文分词的意义,地位、以及主要应用,掌握交集型歧义和组合型歧义的区别,了解基本的解决歧义的方法,能够实现一种中文自动分词算法。

8对中文信息检索、分类、抽取等有较深刻的认识,了解需要解决的问题,以及主流的技术方法。

了解基本的机器学习理论,以及常用的数学模型。

三、教学内容第一讲中文信息处理概论(一)1.教学内容•什么是信息•信息处理•中文信息处理•中文信息处理发展简史•语料库•互联网与中文信息处理2.教学要点通过本讲的学习,让学生理解信息处理和中文信息处理的概念,理解中文信息主意研究对象和研究意义,熟悉中文信息处理的发展历史,并了解中文信息处理的国际化趋势。

中文信息处理概述

中文信息处理概述
注音字符包括了注音符号和拼音符号。注音符号创 建于五四运动前后,它对汉字注音和推广国语起到 很好的作用。目前台湾地区还在继续使用。汉字注 音法也有多种,包括:威妥玛式方案、国语罗马字 拼音法、北方话拉丁化新文字和《汉语拼音方案》 等。
2.4 字音(续)
《汉语拼音方案》是20世纪50年代制定出 来的一个汉字标音系统。它用26个西文字 母作为拼音字母,用21个声母、35个韵母 、4声调以及1个隔音符来记录汉语和标注 汉字。
信息的传送把信息通过计算机内部的指令或计算机 之间构成的网络从一地传送到另外一地;
信息的发布就是把信息通过各种表示形式展示出来
1.3 什么是中文信息处理
从广义来说,由我们祖先创立中文开始, 就一直在进行;
从狭义来说,从第一部中文字典产生以来 ,就一直在进行中文信息的分析和综合处 理
三、 什么是中文信息处理
中文的计算机化
通过改造我国的文字,使它适合计算机的处 理
1.5 中文信息处理和汉字信息处理
中文包括我国各民族使用的各种文字。 汉字在中文中处于主导地位。 中文信息处理包括汉字信息处理。
1.6 中文信息处理的必要性
人类社会进入了信息社会 信息的量日益膨胀 人工方法处理信息在目前是很困难的 计算机为进行大量的信息处理提高了可能 我国以中文为信息的主要表示形式 计算机必须要能处理中文 计算机的本地化需要中文信息处理技术 只有计算机的本地化,信息的计算机处理才能在
2.3 字频
汉字有五、六万个,一般的人仅掌握三千 到五千个常用汉字,不会出现文字交流的 障碍吗?
统计结果表明使用频度最高的 164个汉字占汉字使用频度的50% 1000个汉字占汉字使用频度的90.4% 2500个汉字占汉字使用频度的97.97% ????个汉字占汉字使用频度的99.00%

中文信息处理基础理论与应用研究

中文信息处理基础理论与应用研究

中文信息处理基础理论与应用研究随着互联网的不断发展以及信息化时代的到来,中文信息处理的需求也越来越大。

但是,相比于英文信息处理来说,中文信息处理具有更加复杂的语言结构,同时还存在着一系列独特的语言现象,如词义歧义、语言表达习惯等。

因此,中文信息处理基础理论的研究和应用具有极其重要的意义。

一、中文信息处理与自然语言处理中文信息处理是自然语言处理的一个重要分支,它研究如何将人类使用的自然语言(主要是汉语)转化为计算机能够理解和处理的形式,以便实现自然语言的智能处理。

在现代社会中,各种形式的语言交际已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而自然语言处理技术的发展使得计算机也可以与人类进行语言交互。

其中,中文信息处理是自然语言处理的一个重要分支。

中文信息处理的研究内容非常广泛,它涉及到了中文文本的自动分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义理解、文本分类、情感分析等众多方面。

其中的每一个研究问题都对于提高计算机对中文信息的处理能力具有重要的意义。

二、中文信息处理的基础理论中文信息处理的研究需要建立在一定的理论基础上,这些理论包括语言学、计算机科学、信息论、数学等方面的知识。

1. 语言学基础语言学是中文信息处理的基础理论之一,它研究人类的语言现象,包括语音、语言、语用、语音学等方面。

其中的语音学和语言学对于文字识别和文本语音转换等技术是至关重要的。

语用学对于机器翻译和对话系统等技术也具有一定的参考价值。

2.计算机科学基础计算机科学是中文信息处理的另一个基础理论,它研究计算机的软硬件系统和计算机程序设计。

对于中文信息处理而言,计算机科学提供了自然语言处理算法、机器学习算法、数据挖掘算法等方面的技术支持。

3.信息论基础信息论是中文信息处理的第三个基础理论,它研究信息的通信和处理方式。

对于中文信息处理而言,信息论提供了信息量、信息熵等概念,这些概念对于提高中文信息处理技术的精度和效率有着重要的意义。

三、中文信息处理的应用中文信息处理在现代社会中的应用非常广泛,无论是信息化行业、金融行业、医疗行业、教育行业等领域都可以看到中文信息处理技术的应用。

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简述中文信息处理在国家安全领域的应用摘要:中文信息处理自出现以来,技术不断提高,研究领域也不断扩大。

发展的同时我们也看到中文信息处理在国家安全角度应要有的任务、责任和问题。

分析中文信息处理在我国的发展背景、技术隐患、技术建设和创新展望,使得对中文信息处理在国家安全领域的应用有一个清楚的认识。

关键词:中文信息处理;国家安全;技术建设在多元化的信息中,文字信息是一种最普遍的形式。

例如:文件、信函、报表、记录、印刷品等基本上采用文字表达的形式。

“中文信息处理”一词是从20世纪70年代流行起来的。

自从有了中文(汉字),即相应地出现了中文信息处理的工作[1]。

现代人们言及的“中文信息处理”包括了有关中文信息的采集、存储、传输和利用,是指利用电子计算机和现代通信、照明、排版、等自动化技术对汉字信息进行输入输出整理、加工、转换、传输、复制、等各种处理的一项新兴的科学技术。

其交叉性使之成为“信息科学”的分支;其综合性应用使之成为“系统工程”的一个实例。

它涉及到语言文字学、计算机科学、信息科学、工程心理学、数理统计学、声学、自动识别技术、人工智能、网络技术、文献检索学等等。

故可以说它是一门新兴的多边缘科学[2]。

1. 信息时代的国家安全1.1 信息时代的大背景语言文字信息化对国家安全的作用日益明显,语言文字信息化中的不安全因素就是国家安全的隐患。

国家安全的要素呈现综合化、跨国化的发展趋势,维护信息疆域安全成为维护国家主权完整的核心内容之一。

信息时代国家之间相互依赖和相互影响程度越来越高,这种相互依赖使得每一个国家的行为和战略都受到了一定程度的约束。

信息技术革命打破了时空的限制,国家安全主体多元化,安全空间得到了大大拓展,向上扩展到全世界,向下延伸到地区乃至个人。

信息时代中国家必须综合运用经济、社会、文化、科技及环境等手段来维护国家安全。

安全问题越来越呈现出国际化、全球化的发展趋势。

国家安全包括了文化安全、经济安全、环境安全、资源安全、网络安全、信息化安全。

信息化安全即语言文字信息化的安全,语言文字信息化对国家安全的作用完全凸显出来[3]。

1.2 中国互联网的安全隐患由于中国缺少自己语言文字信息处理技术的自主权,就可能在未来的网络战中丧失制网权,因而危及国家的安全。

语言文字信息化中的不安全因素就是国家安全的隐患。

中国网络用户数量迅猛发展,带宽不断增加,网络应用日益丰富,互联网承载着过重的压力。

在多达3亿网民所使用的电脑中,芯片、操作系统、浏览器以及应用系统、数据库、防火墙、聊天工具、搜索引擎等软件目前基本上掌握在外国公司手中,因此中国互联网是经不住打击的。

一旦发生紧急情况,由于没有中国语言文字信息处理的自主知识产权的软件系统,一旦维系这些重要政府部门、企业和民生等机构正常运行的网络系统崩溃,那么,就有可能给国家带来不可挽回的损失和可怕的后果。

1.3 我国语言文字信息化建设中的安全隐患以下从三个方面分析安全隐患:中文信息处理标准的制高点没有完全占领;中文信息处理核心技术的自主知识产权没有掌握;语言资源匮乏,不能满足中文信息处理的需要。

中文信息处理用的规范标准没有完全掌握在中国人手中,造成国家利益流失及国家安全威胁。

语言文字信息化标准是语言文字信息化的保障,语言文字信息化又是国家信息化的基础。

在我国中文信息处理标准方面,其中《GB2312-1980信息交换用汉字编码字符集基本集》为我国的汉字信息处理奠定了基础[4]。

但是远远不够,中文软件的规范化是最为薄弱的环节,至今还没有形成技术标准。

语言文字信息化的核心技术要有自己的知识产权,中文信息处理从起步阶段就受到国际跨国企业的威胁。

目前一些国外厂商尤其看重中文信息处理技术和产业的价值,在其本土或在中国建立研究基地、或以低廉的价格购买中国学者的研究成果、或径直购买其劳动力,来进行中文信息处理的研究。

外国的信息产业,凭借其财力充足的优势,吸引了大量华人参与其中文信息处理技术的研究开发,又因其集成能力强,所以形成逼人之势,不容小视。

技术上来说,我国对国外技术的跟踪和改良居多,偏重应用,而原创的新理论、新方法比较少。

我们拥有自主知识产权的品牌产品还很少,具有核心竞争力的技术还数不出几样。

在基础研究中,对词法、句法、语义、语用等单项技术的研究较多,对各个层面之间交互作用的研究较少。

跨学科、跨语言的研究还不够。

国门大开,国内研发机构已无法再像上世纪80年代那样依靠中文屏障获得天然的领先优势。

在当前的“云”时代,我们仍然落后。

云计算的技术都不掌握在我们自己手中,安全问题又直接威胁着国家的安全。

云计算可能对于IT产业链产生革命性的影响,云计算作为一个崭新名词,人们甚至还没有弄清楚它的确切定义,云安全问题就随之而来。

自己的信息不会被泄露从而给自己造成不必要的损失,自己在需要时能够保证准确无误地获取这些信息等等,关于其数据安全性的质疑就一直不曾平息。

语言文字信息化的资源建设,中文信息资源匮乏,不能满足中文信息处理的需要。

信息技术革命所带来的一个突出的变化是由语言文字承载的知识或信息变成了一种重要资源,是信息产业的资源,而且是一种战略资源。

对资源的占有以及如何利用资源的知识在很大程度上决定着一个国家实力的大小。

语言资源也是一种生产力,是国家的软实力。

信息资源的开发利用已成为一个国家信息化进程中最为核心的问题。

2.加强语言文字信息化建设2.1中文信息处理的现状及与国际上语言信息处理的差距进入21世纪,面对网络时代信息的爆炸式增长,中文信息处理作为一项基础性、普适特性的信息技术,面临着挑战和再次发展的机遇,在互联网时代则显示出其优势。

它的开发利用关系到我国今后信息产业乃至社会经济的发展和国家安全,具有巨大的经济价值和社会价值。

中文信息处理技术自动化水平的提高,将大大促进我国科技、国民经济和社会发展,同时使中华民族的文化在信息时代得到新的发展。

未来无疑应当加强中文信息处理技术的研发投入与政策倾斜。

我国的中文信息处理技术还有自身一系列急需解决的基础研究和应用技术问题。

这些问题如果从现在起还得不到切实的加强,我们在中文信息处理事业中仅有的一些优势,就要迅速失去,那将给我国造成极大的损失。

目前中文信息处理能力与国际上先进水平差距还很大。

例如:自动分词和词性标注,至今还未开发出一个像日语分词系统那样被广为接受的分词标注系统。

从采用的方法可以看出,随着研究的不断深入,基于统计的方法已逐渐暴露自身的缺陷,统计方法不可能解决所有的问题,还是需要结合基于规则的方法,才能在精度上得以突破;中文信息处理句法分析和语义分析问题;中文信息处理应用研究的问题,比如信息输入中的键盘输入和汉字识别发展已经成熟,但语音识别却很实现,困难是要适应不同人之间的语音变化以及外界的噪音干扰;中文信息处理研究分散而且存在着低层次重复、缺乏统一规范和标准的问题;现代汉语研究领域和计算机领域的隔绝状态没有出现根本性改变;汉语文和少数民族语言文字的信息处理技术与国际水平相比,还有相当大的差距。

特别是自主知识产权的成果还不多;语言资源和成果的共享还有很大局限,网络上对公众开放的中国语言文字资源还很少,远不能满足我国国民经济发展和信息化事业对中文信息处理技术的要求等等。

2.2 加快语言文字信息化进程加快语言文字信息化进程是国家信息化发展的迫切需要。

信息化是当代社会发展的标识。

语言文字的研究以及语言文字信息处理的研究从基础理论到应用技术要快速适应国家安全需要,应从如下几个方面考虑:语言战略是国家发展战略的有机组成部分,我国当前语言生活正处在快速发展变化时期,因此必须研究宏观语言战略,设计落实语言战略的行动计划。

要系统研究世界上有关国家或地区以及国内语言文字规划的经验与教训。

建立国家级语言战略研究机构,加快研究和制定中国语言发展战略;对国家语言安全立法保护,建立语言文化安全预警机制和监控机制,加强国家语言文化安全研究;全方位地研究我国语言文字信息化中的重大课题:完善和提高语言文字的数字化技术和手段;面向信息处理的语言文字规范标准研制;国家语言文字基础资源库建设;面向互联网的汉语词语提取技术;基于语言知识的歧义消解技术;面向网络和内容的自然语言处理关键技术;面向网络的多语言处理技术;覆盖CERNET的基于内容的互联网监测与预警系统;面向教育的国家公共语言文字信息服务体系。

应尽快启动重大项目“国家语言信息化基础设施工程建设”;国家要重视语言资源的基础建设,加大投资的力度。

深度开发建设语料库及整合语言资源;语言信息技术属于交叉学科综合性技术,需要大量培养复合型人才;为语言文字信息化保驾护航。

在法律上,我们缺乏对高新技术,特别是信息化产业的有效的知识产权保护,知识产权方面的法律滞后。

这一领域的法律,必须加大研究力度,加快出台进度,法律要为我所用,为中国的语言文字信息化所用;语言信息技术属于大型技术,需要长期规划,分阶段实施[5]。

3.未来中文信息处理的创新发展3.1信息化当代世界已经进入信息网络化时代,全面信息化是社会发展和科技进步的主流。

信息处理技术的水平反映了一个国家和民族的生存能力、生存质量、综合竞争力。

一切竞争都集中反映在信息的获取、传输、处理和运用技术上。

应该把推进社会全面信息化作为中文信息处理基础应用研究的首要任务。

3.2智能化计算机实现由数据处理到信息处理跨越的那一刻,信息工程界的先驱者们开始了计算机智能化的研究。

虽然历史不长,但是,初始化的灵感与冲动给人们描述了美好而诱人的前景。

计算机究竟能不能获得智能,如何获得智能,以及计算机智能与人类智能的同质性和异质性,等等,尽管目前还没有答案,但可以肯定地说,计算机人工智能与语言文字信息处理智能化密切相关。

应该充分认识到,中文信息处理智能化与我国的社会发展、科技进步、文化教育、经济建设以及国家安全有着密切关系。

信息处理技术智能化的竞争是一个没有硝烟的战场。

在这场关系到民族和国家生存、发展的竞争中,只能前进,不能后退,只能成功,不能失败。

3.3工程化中文信息处理工程化是信息网络时代的重要特征之一。

应当从系统工程的角度看待和从事中文信息处理基础应用的创新研究,处理好汉化、兼容与自主创新的关系。

3.4国际化中文信息处理技术已成为世界瞩目的热点。

单纯从经济目的出发,也足以吸引世界发达国家信息工程界有识之士的目光。

微软、IBM等多家外国计算机公司在我国设立研究所,聘用我国信息处理人才,在汉字编码、汉字识别、语音识别等许多领域,投入巨额经费,从事中文信息处理智能化的研究。

事实证明,中国要走向世界,中文也要走向世界,国际化是我国信息处理发展的必然趋势。

3.5标准化汉语没有严格意义的形态标志这一特点,使西方计算语言成果和经验不能完全适用,同时增加了计算机自动分词识别和句法语义分析的难度。

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