中文信息处理技术原理与应用(6)
中文信息处理重点题目及解答
中文信息处理①信息：是物质世界存在的形式、状态及各种关系，是与物质、能量共同构成世界的三大要素之一。
具有主观和客观双重属性。
中文信息，是特指以汉语言文字为载体形式的信息。
从宏观角度看，一类是自然性信息，一类是社会性信息。
②信息处理：就是用计算机对各种信息符号进行输入、转换、存储、传输、分类、排序、统计、分析、重组等加工过程。
③中文信息处理：是利用计算机对中文（包括口语和书面语）进行输入、转换、传输、存储、分析、加工的科学。
中文信息处理技术已到社会生活的各个方面，汉字/汉语信息处理。
④代码：汉字的代码有：汉字输入码、汉字内部码、汉字交换码、汉字地址码、汉字字形码和汉字控制功能码。
从汉字代码的角度看，一个汉字信息处理系统，就是一个进行汉字代码转换的过程。
中文代码包括内部码和外部码两大类，内部码是中文在计算机系统内部进行处理和传输的代码，外部码作为人机接口由用户给计算机输入信息时使用的代码。
*中文计算机操作系统使用的代码系列一共三种，七位代码系列，八位代码系列和双八位代码系列。
中文信息内部处理代码包括存储码、运算码、传输码。
（是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。
）⑤编码：是以固定的顺序排列字符，并以此做记录、存贮、传递、交换的统一内部特征，这个字符排列顺序被称为“编码”。
A.计算机通讯技术领域对所处理信息的字符集序号序列的排序原则和代码赋值方式，也是“机内码”的编码。
B.专指计算机键盘输入汉字的代码设计与实现，简称外码或人机界面编码。
汉字编码：广义的汉字编码就是汉字排检法，即确定一个排序规则使全部汉字成为有序的集合，以便能按照排序规则检索到所需要的汉字。
狭义的汉字编码特指采用通用键盘上的字母数字为汉字编制代码，以便实现汉字的计算机输入。
*静态编码：指把汉字作为等概率的离散字符进行的编码，不考虑汉字的使用频率。
动态编码：是根据汉字的使用频率进行信息编码，如传输码、处理吗都采用动态编码。
中文分词与词性标注技术研究与应用
中文分词与词性标注技术研究与应用中文分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术方法，它们对于理解和处理中文文本具有重要的作用。
本文将对中文分词和词性标注的技术原理、研究进展以及在实际应用中的应用场景进行综述。
一、中文分词技术研究与应用中文分词是将连续的中文文本切割成具有一定语义的词语序列的过程。
中文具有词汇没有明确的边界，因此分词是中文自然语言处理的基础工作。
中文分词技术主要有基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的中文分词方法是根据语法规则和语言学知识设计规则，进行分词操作。
例如，按照《现代汉语词典》等标准词典进行分词，但这种方法无法处理新词、歧义和未登录词的问题，因此应用受到一定的限制。
2.基于词典的方法基于词典的中文分词方法是利用已有的大规模词典进行切分，通过查找词典中的词语来确定分词的边界。
这种方法可以处理新词的问题，但对未登录词的处理能力有所限制。
3.基于机器学习的方法基于机器学习的中文分词方法是利用机器学习算法来自动学习分词模型，将分词任务转化为一个分类问题。
常用的机器学习算法有最大熵模型、条件随机场和神经网络等。
这种方法具有较好的泛化能力，能够处理未登录词和歧义问题。
中文分词技术在很多自然语言处理任务中都起到了重要的作用。
例如，在机器翻译中，分词可以提高对齐和翻译的质量；在文本挖掘中，分词可以提取关键词和构建文本特征；在信息检索中，分词可以改善检索效果。
二、词性标注技术研究与应用词性标注是给分好词的文本中的每个词语确定一个词性的过程。
中文的词性标注涉及到名词、动词、形容词、副词等多个词性类别。
词性标注的目标是为后续的自然语言处理任务提供更精确的上下文信息。
1.基于规则的方法基于规则的词性标注方法是根据语法规则和语境信息，确定每个词语的词性。
例如，根据词语周围的上下文信息和词语的词义来判断词性。
这种方法需要大量的人工制定规则，并且对于新词的处理能力较差。
5_语料库的构建
汉语语料库（续1）
宾州(Pennsylvania)大学语料库(UPenn Tree Bank)
/~treebank/home.html )
美国宾州大学计算机系M.Marcus 教授主持 2000年完成第一版中文树库，约10万词次，4185个句 子 例子： 原始句子：他还提出一系列具体措施的政策要点。 词性标注：他/ PN 还/ AD 提出/ VV 一/ CD 系列/ M 具体/ JJ 措施/ NN 和/ CC 政策/ NN 要点/ NN 。/PU
语料库分类
按来源分类
口语语料库/书面语语料库
按语言分类
单语语料库/双语语料库
按加工方式分
– 单语
原始语料库/切分标注语料库/句法树库/语义标注 语料库/…
– 双语
篇章对齐语料库/句子对齐语料库/词语对齐语料/ 库/结构对齐语料库
中文文本信息处理的原理与应用
语料库收集、整理和应用
中文文本信息处理的原理与应用
C/C++ Java
PerlBiblioteka /Python在该语言中用正则表达 式没有在Perl里面用起 来容易
Prolog
内置的数据库功能和能够方便地处理 缺少Perl的方便处理正 复杂的数据结构的特点，使得Prolog 则表达式的功能 在某些方面表现得相当优秀 中文文本信息处理的原理与应用
语料库语言学中常用技术（续2）
宾州大学树 库
美国 Pennsylvania大 学1980年代末 开始发起
中文文本信息处理的原理与应用
关于语料库
语料库基本概念 国外语料库概况 汉语语料库建设情况
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库
6- 计算机基础 数字媒体与应用 练习题(答案)
一、判断题( )1、进行文字信息处理时，各种文字符号都是以二进制数的形式存储在计算机中。
( )2、一个图像文件由BMP格式转换为JPEG格式，文件大小基本不变。
( )3、ASF文件时微软公司开发的一种流媒体，主要用于互联网上视频直播、视频点播和视频会议等。
( )4、GB18030汉字编码标准收录了27484个汉字，完全兼容GBK、GB2312标准。
( )5、UCS/Unicode中的汉字编码与GB2312-80、GBK标准以及GB18030标准都兼容。
( )6、GIF格式的图像是一种在因特网上大量使用的数字媒体，一幅真彩色图像可以转换成质量完全相同的GIF格式的图象。
( )7、DVD与VCD相比其图像和声音的质量均有了较大提高，所采用的视频压缩编码标准是MPEG-2。
( )8、MP3与MIDI均是常用的数字声音，用它们表示同一首钢琴乐曲时，前者的数据量比后者小得多。
( )9、彩色电视信号传输时，是把RGB三基色转换为亮度和色度信号(如YUV)后再进行传输的。
( )10、GB2312国标字符集构成一个二维平面，它分为94行、94列，共有6700多个简体汉字。
( )11、声波经话筒转换后形成数字信号，再输出给声卡进行数据压缩。
( )12、GBK是我国继GB2312后发布的又一汉字编码标准，它不仅与GB2312标准保持兼容，而且还增加了包括繁体字在内的许多汉字和符号。
( )13、数字电视服务中，我国大多数电视机还不能直接支持数字电视的接收与播放。
( )14、声卡在完成数字声音的编码、解码及声音编辑中起着重要作用。
( )15、将音乐数字化时使用的取样频率通常比将语音数字化时使用的取样频率高。
( )16、虽然标准ASCII码是7位的编码，但由于字节是计算机中最基本的处理单位，故一般仍以一个字节来存放一个ASCII字符编码，每个字节中多余出来的一位(最高位)在计算机内部通常保持为0。
( )17、超文本中的超链可以指向文字，也可以指向图形、图像、声音或动画节点。
使用图像处理技术实现文字识别与提取
使用图像处理技术实现文字识别与提取近年来，随着图像处理技术的不断发展，文字识别与提取的应用也越来越广泛。
利用图像处理技术，我们可以从图片、视频等非文字形式的媒体中提取出文字信息，为实际应用带来了便利。
本文将介绍使用图像处理技术实现文字识别与提取的方法与应用。
文字识别与提取的基本原理是通过图像处理技术将图像转换为文字信息。
常用的图像处理技术包括图像预处理、特征提取与选择、模式识别等。
在文字识别与提取中，我们可以使用以下方法进行文字识别与提取。
一种常用的方法是基于光学字符识别（OCR）的文字识别与提取。
OCR是一种将图像中的文字转换为可编辑、可搜索的电子文本的技术。
该技术通过图像预处理、字符分割、字符识别等步骤，将图像中的文字信息提取出来。
OCR技术在实际应用中广泛使用，例如将纸质文档转换为电子文档、图像中的文字翻译等。
除了OCR技术，还可以使用卷积神经网络（CNN）进行图像中文字的识别与提取。
CNN是一种深度学习算法，通过多层卷积和池化层实现了对图像的特征提取和分类。
在文字识别与提取中，CNN可以通过训练大量标注的图像数据，学习到字母、数字等字符的特征，从而实现对图像中文字的识别与提取。
除了基于OCR和CNN的方法外，还可以使用基于模板匹配的文字识别与提取方法。
该方法通过事先准备好的文字模板与图像进行匹配，从而实现对图像中文字的提取。
该方法适用于文字的格式和字体相对固定的情况，例如车牌识别等应用场景。
文字识别与提取的应用领域非常广泛。
例如，在图像检索中，可以通过对图像中的文字进行识别与提取，实现对图像的内容进行搜索。
在自动驾驶领域，可以通过识别与提取道路交通标志中的文字，实现车辆的自动导航。
文字识别与提取还可以应用于手写体识别、身份证识别、银行卡识别等场景。
然而，文字识别与提取也面临一些挑战。
图像质量的影响。
如果图像清晰度低、光照不均匀等，将会影响文字识别与提取的准确性。
文字的多样性也是一个挑战。
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。
中英文混合文本处理技术的研究与应用
中英文混合文本处理技术的研究与应用随着全球化的推进，中英文混合文本的出现越来越频繁，如何对这样的文本进行处理成为了广大科学家和工程师的研究方向之一。
本文将就中英文混合文本处理技术的研究与应用进行探讨。
一、中英文分词技术中英文分词技术是中英文混合文本处理技术中不可忽视的一部分。
在中文语言中，每个字都代表一个独立的含义，因此需要进行分词处理。
在英文语言中，单词是基本的组成单位。
因此对于中英文混合文本的处理，一般需要分别对中文和英文进行分词，再进行合并处理。
目前，常用的中英文分词技术有两种，分别是基于词典的分词技术和基于机器学习的分词技术。
基于词典的中英文分词技术是常用的分词技术。
它通过建立词典，将中文和英文进行分开处理。
词典中包括了中文和英文的单词，可以实现对文本的较好分词。
另一种分词技术是基于机器学习的分词技术，它是利用一些已知的语言规则和例子，从训练数据中学习到分词模型。
基于机器学习的分词技术可以提高分词的准确性，但需要大量的训练数据。
二、中英文命名实体识别技术命名实体是指具有特定含义并代表现实世界中某个独立个体的词汇，比如人名、地名、机构名等。
在中英文混合文本中，往往存在大量的命名实体，因此对命名实体进行识别是中英文混合文本处理的重要一步。
中英文命名实体识别技术可分为两类，一类是基于规则的命名实体识别技术，一类是基于机器学习的命名实体识别技术。
基于规则的命名实体识别技术对命名实体的识别采用一定的规则来进行操作，通常需要人工制定一些规则来保证识别的准确性。
基于规则的命名实体识别技术的识别准确性较高，但由于需要大量的人工制定规则，不具备较好的通用性。
基于机器学习的命名实体识别技术利用统计分析方法，通过对大量标注好的语料库进行训练，得到命名实体的模型。
机器学习技术具有自我学习和调整能力，因此通常能够得到较好的识别效果。
三、中英文信息抽取技术中英文混合文本的信息抽取技术是一种从文本中提取出有用的信息的技术。
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
用
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
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案（全）第一章：Python中文自然语言处理简介1.1 自然语言处理的概念1.2 Python在自然语言处理中的应用1.3 中文自然语言处理的基本流程1.4 中文分词与词性标注1.5 中文命名实体识别第二章：Python中文文本处理基础2.1 文本预处理2.2 中文停用词去除2.3 词干提取与词形还原2.4 中文分词算法介绍2.5 Python库在中国分词中的应用第三章：Python中文词性标注3.1 词性标注的概念与作用3.2 基于规则的词性标注方法3.3 基于机器学习的词性标注方法3.4 Python词性标注库介绍3.5 词性标注的实战应用第四章：Python中文命名实体识别4.1 命名实体识别的概念与作用4.2 基于规则的命名实体识别方法4.3 基于机器学习的命名实体识别方法4.4 Python命名实体识别库介绍4.5 命名实体识别的实战应用第五章：Python中文情感分析5.1 情感分析的概念与作用5.2 基于词典的情感分析方法5.3 基于机器学习的情感分析方法5.4 Python情感分析库介绍5.5 情感分析的实战应用本教案将为您提供Python中文自然语言处理的基础知识与实战应用。
通过学习，您将掌握Python在中文自然语言处理中的应用，包括文本预处理、中文分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等方面。
每个章节都包含相关概念、方法、库介绍和实战应用，帮助您深入了解并实践中文自然语言处理。
希望本教案能为您在学习Python 中文自然语言处理方面提供帮助。
第六章：Python中文文本分类6.1 文本分类的概念与作用6.2 特征提取与降维6.3 常用的文本分类算法6.4 Python文本分类库介绍6.5 中文文本分类的实战应用第七章：Python中文信息抽取7.1 信息抽取的概念与作用7.2 实体抽取与关系抽取7.3 事件抽取与意见抽取7.4 Python信息抽取库介绍7.5 中文信息抽取的实战应用第八章：Python中文文本8.1 文本的概念与作用8.2 模型与判别模型8.3 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）8.4 Python文本库介绍8.5 中文文本的实战应用第九章：Python中文对话系统9.1 对话系统的概念与作用9.2 对话系统的类型与架构9.3 式对话模型与检索式对话模型9.4 Python对话系统库介绍9.5 中文对话系统的实战应用第十章：Python中文语音识别与合成10.1 语音识别与合成的概念与作用10.2 基于深度学习的语音识别与合成方法10.3 Python语音识别与合成库介绍10.4 中文语音识别与合成的实战应用10.5 语音识别与合成的综合实战项目第十一章：Python中文语义理解11.1 语义理解的概念与作用11.2 词嵌入与语义表示11.3 语义分析与语义相似度计算11.4 Python语义理解库介绍11.5 中文语义理解的实战应用第十二章：Python中文问答系统12.1 问答系统的概念与作用12.2 基于知识图谱的问答方法12.3 基于机器学习的问答方法12.4 Python问答系统库介绍12.5 中文问答系统的实战应用第十三章：Python中文文本摘要13.1 文本摘要的概念与作用13.2 提取式摘要与式摘要13.3 文本摘要的评价指标13.4 Python文本摘要库介绍13.5 中文文本摘要的实战应用第十五章：Python中文自然语言处理综合实战15.1 自然语言处理综合实战项目介绍15.2 项目需求分析与设计15.3 项目实施与技术选型15.4 项目测试与优化15.5 项目总结与展望重点和难点解析重点：Python在中文自然语言处理中的应用场景。
生成式人工智能与中文信息处理
生成式人工智能与中文信息处理一、介绍生成式人工智能（Generative AI）是一种基于深度学习技术的人工智能分支，其主要目标是让计算机能够生成具有创造性和逼真度的信息。
中文信息处理则是指对中文文本进行各种自然语言处理任务，包括分词、词性标注、命名实体识别等。
生成式人工智能与中文信息处理的结合，可以为中文文本生成任务带来新的可能性和突破。
本文将深入探讨生成式人工智能在中文信息处理中的应用和挑战。
二、生成式人工智能的基本原理生成式人工智能的核心是生成模型（Generative Model），它是建立在深度学习框架上的神经网络模型。
生成模型通常采用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）等结构，通过学习数据分布的参数，从而能够生成新的数据样本。
三、中文生成式人工智能的发展现状近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，生成式人工智能在中文文本生成领域取得了许多重要突破。
其中，基于RNN的语言模型在文本生成任务上取得了较好的效果。
将其与中文信息处理技术相结合，可以应用于生成中文诗歌、小说、对话等多个领域，为中文文学创作和智能对话系统带来了新的可能性。
3.1 中文诗歌生成中文诗歌生成是生成式人工智能与中文信息处理的一个重要应用场景。
传统的中文诗歌创作需要诗人有丰富的文学素养和创作灵感，而生成式人工智能可以通过学习大量的诗歌数据，自动学习到韵律、格律等规律，并生成具有创意的新诗。
生成式人工智能不仅可以辅助诗人的创作，还可以通过生成具有不同风格和主题的诗歌，为读者提供更多元化的文学体验。
3.2 中文小说生成中文小说生成是另一个与中文信息处理相关的热门应用领域。
通过生成式人工智能，可以创造出具有逼真情节和丰富角色的中文小说。
生成式人工智能可以学习大量的中文小说，掌握情节发展、人物塑造等技巧，并可以根据给定的主题和设定，生成新颖而吸引人的中文小说。
中文信息处理
中文信息处理技术浅谈摘要：随着科学技术的发展，中文信息处理已经深入到了社会生活的各方面。
广泛的应用对中文信息处理技术也提出了较高的要求。
本文从主流技术、新技术展望等，对中文信息处理技术进行了初步探索。
关键词：中文信息处理N元模型语音识别词性标注中文信息处理是中文（包括汉语和少数民族语言）语言学和信息技术的融合，它是一门用计算机对汉语(包括口语和书面语)进行转换、传输、存贮、分析等加工的科学。
中文信息处理与语言学、计算机科学、心理学、数学、控制论、信息论、声学、自动化技术等多种学科相联系，是自然语言信息处理的一个分支，需要以大量的语言知识、背景知识为依据，对中文信息的人脑处理过程进行模拟。
其中，“中文”是指中国通用的所有语言种类，包括汉语及其他少数民族的语言:但一般都是指汉语。
“信息”是指能通过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等器官或仪器获取，并有一定交际功能的东西，“信息”是不确定性的减少，是负熵。
所谓“处理”，是指用计算机对信息进行各种加工，主要的是图像信息和语言信息的识别、模拟、分析、转换和传输。
一、中文信息处理的特点及难点中文信息处理在许多方面有自己的特点。
1、汉字的特殊性西方语言只有几十个字母。
而汉字由于数量大且字形复杂,也给计算机处理带来了困难。
汉字信息处理是中文信息处理的关键和基础,包括汉字信息的输入、汉字信息的加工和汉字信息的输出等方面,其难点是汉字编码问题。
根据在汉字信息处理过程中的不同要求,汉字有多种编码,主要可以分为四类,即汉字输入编码,汉字标准编码,汉字内码和汉字形码。
2、书面汉语的特殊性书面汉语中,词跟记号之间没有分隔标记,自动分词成为书面汉语分析的第一道难关。
分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。
在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段可以通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,但是在词这一层上,中文比之英文要复杂的多、困难的多。
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。
输入法文摘
汉字输入方法概述1．汉字输入方法分类计算机中文信息处理技术需要解决的首要问题就是汉字的输入技术，主要方法有键盘输入、联机手写输入、语音输入、光电扫描输入几大类。
键盘输入方法是通过键入汉字的输入码方式输入汉字，通常要敲击1~4个键输入一个汉字，它的输入码主要有拼音码、区位码、纯形码、音形码、形音码等，用户需要会拼音或记忆输入码才能使用，一般对于非专业打字的使用者来说，速度较慢，但正确率高；其中好的形音码或音形码则可以做到速度即快，正确率又高。
联机手写输入是近年来发明的一种新技术，手写输入系统一般由硬件和软件两部分构成，硬件部分主要包括电子手写笔和写字板，软件部分是汉字识别系统。
使用者只需用与主机相连的书写笔把汉字写在书写板上，写字板中内置的高精密的电子信号采集系统，就会将汉字笔迹的信息转换为数字信息，然后传送给识别系统进行汉字识别。
利用软件读取书写板上的信息，分析笔划特征，在识别字库中找到这个字，再把识别的汉字显示在编辑区中，通过“发送”功能将编辑区的文字传到其他文档编辑软件中。
汉字识别系统的作用是将硬件部分传送来的信息与事先存储好的大量汉字特征信息相比较，从而判断写的是什么汉字，并通过汉字系统在计算机的屏幕上显示出来。
这种输入法的好处是只要会写汉字就能输入，不需要记忆汉字的输入码，与日常写字一样，但受识别技术的限制，速度一般。
手写输入系统的难点在于汉字笔迹的识别，因为每一个人的书写汉字笔迹都不一样，因此手写笔迹比较系统就必须能允许一定的模糊偏差，才能有较高的识别率。
目前已经开发了许多种手写输入系统，简称为“手写笔”系统。
有些手写笔可以代替鼠标进行操作。
语音输入也是近年来一种新技术，它的主要功能是用与主机相连的话筒读出汉字的语音，利用语音识别系统分析辨识汉字或词组，把识别后的汉字显示在编辑区中，再通过“发送”功能将编辑区的文字传到其他文档的编辑软件中。
语音识别技术的原理是将人的话音转换成声音信号，经过特殊处理，与计算机中已存储的已有声音信号进行比较，然后反馈出识别的结果。
计算机应用基础第三章汉字处理与输入法
3、定义默认的输入法
在“键盘属性”对话框的“输入法设置区域” 选项卡下，选取某个输入法，单击“设置为默认值”
按鈕，并确定。
第三章 汉字处理与输入法
三、输入法状态窗口 选择某种输入法，出现相应输入法状态窗口（该
窗口可由输入法状态图符菜单控制）：
第三章 汉字处理与输入法
不表示具体的汉字信息，而是控制汉字输入、 处理、存储、传输和输出的信息，直接影响到汉 字系统的效率和性能。
第三章 汉字处理与输入法
7、汉字扩充码：（了解） 是按照国家标准GB2311进行扩充的编码，如
汉字交换码（GB2312）和汉字控制码。 基于中西文兼容，及扩大汉字使用范围。
补充：GBK汉字集 GBK，即汉字扩充内码规范，又称大字符集，
1、汉字输入码 为了将汉字输入计算机而编制的代码，又称
为外码。
第三章 汉字处理与输入法
该码直接与汉字输入法相关，即每种汉字输入 法对应一种外码，因此，一个汉字的外码不唯一
外码应该简明、易记、重码少。 目前，常用的键盘汉字输入法分为音码、形 码和音形码三类（详见“中文输入法”）。 非键盘输入方式：笔、语音、扫描输入。 2、汉字机内码： 简称为内码，是计算机内部存储、处理和传 输汉字时所用的代码。
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第三章 汉字处理与输入法
（2）汉字字形码的存储 存储汉字字形点阵信息的介质称为（汉）字库，
字库又分为软字库和硬字库。 软字库是将汉字字库文件存储在磁盘上，使用时
必须将其读入内存。 硬字库是将汉字字库存储在汉卡中（亦称中文
选择题(按章分)上机
第1章1、小张掷一只骰子结果是单数点，该事件传递的信息量是（）比特。
A. 3B. 6C. 1D. 02、从“信息技术是对人体信息器官功能的扩展”的意义上讲，能扩展人感觉器官信息功能的是（）。
A. 控制技术B. 计算机和智能技术C. 通信技术D. 感测技术3、明天降雨的概率是50%”，该消息传递的信息量是（）比特。
A. 3B. 0C. 2D. 14、在信息技术发展的历史长河中，计算机技术的出现和使用是第（）次信息技术革命的标志。
A.三B.二C.一D.四5、设“8名同学选1名寝室长”与“32名同学选1名班长”这两个事件的信息熵分别为X 和Y，每个同学当选的概率相同。
则X与Y在数值上的关系为（）A.X=YB.X>YC.不能确定D.X<Y6、搜狗拼音码属于一种（）A.汉字机内码B.汉字输入码C.汉字输出码D.汉字国标码7、关于数据和信息，下列说法中错误的是（）。
A、数据是信息的素材B、信息是加工过的数据C、数据是信息的载体D、信息与数据无关8、某系统共有6种状态,各状态出现概率分别为1/2、1/4、1/16、1/16、1/16、1/16，则系统的信息熵是（）比特。
A、2B、4C、8D、1.759、设逻辑变量X为True，Y、Z均为False，以下逻辑表达式值为True的是（）。
A、X OR (Y AND Z)B、( X AND Y) OR ZC、(NOT X) OR Y OR ZD、X AND (Y OR Z)10、设某交通信号灯红、绿、黄三种颜色的持续时间分别为40秒、60秒、20秒，循环往复。
则“绿灯亮”携带的信息量是（）比特。
A. 0.5B. 1C.2D.611、在计算机应用领域，（）代表“计算机辅助设计”。
A.CAEB.CAMC.CATD.CAD12、信息熵是事件发生不确定性大小的度量，当熵的值越小时，说明不确定性（）。
A.不能确定B. 不变C.越小D. 越大13、下面各数中最小的是（）。
苏州大学__计算机中文信息处理技术__考试试卷
苏州大学计算机中文信息处理技术考试试卷（A卷）学院专业班级姓名学号形式: (闭卷)一、填空题。
(20%，每空1分)1. 在IBM-PC系列微机中，BIOS打印管理模块是以号中断服务程序的形式存在的；BIOS显示输出管理模块是以号中断服务程序的形式存在的。
2. 中文信息处理是以为主要工具，以为处理对象的高新技术。
3. 在计算机汉字信息处理系统的不同部分中，存在着多种汉字编码，这些编码构成了一个完整的汉字代码体系，这个代码体系主要包括、、、、。
4. 汉字信息处理系统主要模块包括：模块、模块和模块。
5. 汉字输入码有很多种类，根据其编码规则的不同，一般可以分成、、、四类。
6. 现在使用的显示适配器一般都可以支持两大类工作模式。
它们分别是：以字符为基本处理单元的模式和以象素为基本处理单元的模式。
7. 汉字点阵字形通常分为两种：适用于显示器的________和适用于打印机的________。
二、选择题。
(20%，每题2分)1. 如果我们在接收到的电子邮件的正文中看到这种形式的内容，“abc~{0!}~”这封邮件的正文最有可能使用了下面的哪种编码方式：(a)BASE64 (b)UUEncode (c)QP (d)HZ2. Windows环境下，IME本质上是一个_______(a)中断处理程序 (b)动态链接库(c)输入法服务器(d)中断向量3. 由1000个16×16点阵构成的汉字要占用存储空间。
(a)25K字节(b)1000K字节(c)32字节(d)31.25K字节4. 下列哪种输入法不需要输入码对照表：_______。
(a)智能abc (b)五笔字形(c)区位(d)双拼5. 中文信息处理系统(DOS)的键盘输入管理模块是以16H号中断处理程序的形式给出的，它驻留在中。
(a)软盘(b)硬盘(c)ROM (d)RAM6. 区位码是1801的汉字，它在GB2312-80中的机内码应该是。
(a)B2A1H (b)A1B0H (c)A2B1H (d)B0A1H7. TrueType字库属于下列哪种类型的字库：(a)点阵(b)直线轮廓字(c)曲线轮廓字(d)以上都不对8. 手机上使用的编码方案，如T9拼音、T9笔画等，属于哪种键盘方案：_______。
4-信息与信号处理研究内容概述
4.3 信息的获取与存储
信息科学最基本的概念是信息，它主要研究信息的获取、传输、处 理、存储与利用等。
4.3.1 信息的获取
信息获取是一切生物在自然界能够生存所必不可少的基本环节，生 物如不能从外部世界感知信息，就不可能适当地调整自己的状态，改 善与外部世界的关系来适应其变化，也就不可避免地遭到被淘汰的命 运。例如，眼睛是人类最重要的感觉器官，人们从外界接收的各种信 息中80%以上是通过视觉获得的。可是，人类的感觉器官存在着一些天 然 的 缺 陷 ， 如 人 眼 仅 能 感 受 到 波 长 为 380-780nm 的 可 见 光 ， 对 小 于 380nm的紫外光和大于780nm的红外光谱就无法感知了。
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2、半导体存储 半导体存储器的发展历史实际上也是半导体业的发展历 史，并且存储器型半导体是半导体业的只要组成部分之一。 3、磁存储 在磁存储中信息的记录与读出原理是磁致电阻效应。磁 致电阻磁头的核心是一片金属材料，其电阻随磁场变化而变 化。磁记录方式可分为水平（纵向）磁记录和垂直磁记录两 种，目前垂直磁记录技术已经广泛应用于市场硬盘。
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2、二进制 现代计算机都使用二进制来表示数据，二进制并不符 合人们的习惯，但是计算机内部却采用二进制表示信息， 其原因主要有以下四点： 电路简单、工作可靠、简化运算、逻辑性强。
3、进位计数制 用若干数位（由数码表示）的组合去表示一个数，各个 数位之间是什么关系，这就是进位计数制的问题，也就是数 制问题。通常是以十进制来进行计算的。另外，还有二进制、 八进制、和十六进制等。在计算机的数制中要掌握以下三个 概念： 数码：一个数制中表示基本数值大小的不同数字符号。 例如，八进制有8个数码：0、1、2、3、4、5、6、7。
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。
中文信息处理课件
基于深度学习的分类算法
通过人工制定规则对文本进行分类， 具有简单直观的优点，但需要大量的 人力物力。
利用神经网络对文本进行分类，具有 较高的分类精度和泛化能力，但需要 大量的计算资源和训练时间。
基于统计的分类算法
利用统计学方法对文本进行分类，具 有较高的准确率，但需要大量的训练 数据。
情感分析技术
有特定意义的实体，如人 名、地名、组织名等的过程。
关键技术包括：基于规则的方 法、基于模板的方法和基于机 器学习的方法等。
命名实体识别技术广泛应用于 信息提取、智能问答、信息推 荐等领域。
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中文信息处理面临的挑战与解决方案
语言特性的挑战与解决方案
情感词典构建
手工构建
通过人工方式对词汇进行情感极 性标注，构建情感词典。优点是 准确度高，但工作量大，耗时耗 力。
自动构建
利用机器学习算法对大量语料进 行学习，自动构建情感词典。优 点是速度快，但准确度相对较低 。
04
信息抽取与关系抽取
信息抽取技术
信息抽取是从非结构 化的文本中提取结构 化的信息的过程。
基于统计的分词方法
HMM（隐马尔可夫模型）
通过训练大量文本，计算出各个状态之间的转移概率和观测概率，从而确定最 佳的分词结果。
CRF（条件随机场）
基于序列标注的方法，通过训练数据学习标签序列的概率分布，从而对未标注 的文本进行分词。
深度学习在中文分词中的应用
RNN（循环神经网络）
01
利用RNN捕捉句子中的上下文信息，结合分词任务的特点，对
由于中文词汇量庞大且语言使用的特殊性，很多词汇在语料 库中出现的频率很低，这使得模型训练时面临数据稀疏的问 题。为了解决这一问题，可以采用数据增强技术、预训练语 言模型以及迁移学习等方法。
中文信息处理技术简介
中文信息处理技术简介
0、预备知识
1、中文信息处理概念
2、中文信息处理发展历史
3、中文信息处理技术研究现状
0、中文信息处理概念
信息
信息分类
信息处理
中文信息处理 计算机中文信息处理主要研究对象
信息
控制论创始人（维纳 Norbert Wiener）
信息既不是物质也不是能量，是人类在适应外部世界时
按照计算机处理的信息形式
文本信息 多媒体信息 超媒体信息
按照信息的结构化程度
结构化信息 半结构化信息 非结构化信息
按照信息的保密程度
公开信息 一般保密信息 绝密信息
信息处理
信息处理就是对信息的接收、存储、转化、传送和 发布
信息的接收：包括信息的感知、信息的测量、信息的识
2.4汉语信息处理阶段
数字图书馆
与此同时，为方便使国内各民族电脑化的步
伐加快，政府作出一连串行动去使这些民族 的语言ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ便于“计算机化”。
3、中文信息处理技术研究现状
中文信息处理包含多个分支，以下的介 绍只能比较粗浅地把所了解的一些情况跟大 家交流一下。
3.1键盘输入
汉字键盘输入技术是中文输入技术的主 流。汉字键盘输入方法通常是指一个编码方 案配有相应的软件系统实现在计算机上输入 汉字。 句输入法所对应的软件叫做“拼音文本转 换系统”, 它不仅是一种输入软件, 而且在我们 后面将要介绍的语音识别中又是一种不可缺少 的软件工具。
3.7机器翻译
这里所说的机器翻译不是指市场上英汉、 汉英这一类的电子词典。电子词典只是词对 词的翻译而不是句对句的翻译。由于词的数 量有限, 可以事先把这些词与对应的翻译结果 作成数据库供检索用, 所以电子词典只是纸质 词典的电子化版本, 使用的技术也只是简单的 匹配技术。这种技术完全无法用到句对句的 翻译中去。我们这里所说的机器翻译正是指 这种句对句的翻译。
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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
汉语理解研究的应用前景
既是新一代计算机的核心课题，又是知识产业的三大 突破口之一 专家系统、数据库、CAD、CAI、MIS、OA系统，无一不 需要用自然语言做人机界面 具有篇章理解和篇章生成能力的自然语言理解系统可 用于专家系统、知识工程、自动机器翻译、情报检索、 自动文摘、注释和编辑出版、CAI，办公室自动化、语 言材料自动统计等领域 从知识产业的角度理解，自然语言软件具有相当重要 的地位
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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
发展策略
增加对汉语理解研究的投资 从系统工程的观点来考虑，应统一规划集中力量研究开发 一部能够为各类汉语处理系统服务的现代汉语机器词典和 一个大型的现代汉语语料库系统 加强汉语理解研究攻关的组织和管理工作，尽可能联合国 内在自然语言理解研究方面取得一定成果的单位进行攻关， 特别要注意将计算机界和语言学界两股力量拧成一股力量 注意汉语理解研究要做到系统性、工程性、集成性，又要 注意其基础性和前瞻性 扩大与其他国家的技术交流，学习与借鉴别人的优秀成果 抓住Internet网络应用发展的机遇，推动汉语理解技术和 产业的进一步发展
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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
汉语自然语言理解与生成国内现状
五十年代中期，已开展俄文对中文的翻译工作，六十 年代中期中断，其成果也是很初级的。 八十年代初中科院计算所，北京语言学院研究所刘涌 泉，刘倬等研究员开始研究中英文翻译系统。在国内 第一次商品化的中英文翻译软件是由电子部中国软件 总公司的董振东教授研发的“译星”系统，该系统以 句译为主，水平在当时算是高的 九十年代中期，由中科院陈肇雄，黄河燕等研究员开 发的翻译软件曾经在国内名噪一时，他们的翻译软件 可以是句译，也可以扩大到成段或成篇的翻译。其句 译的软件由香港一家公司支持配备了硬件，生产出批 量上市的“快译通”产品，受到中学生、一些涉外公 司企业雇员的欢迎。
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
语言
词汇
语法
词
熟语
词法
句法
词素
构形法
构词法
词组 构词法
造句法
图6-1 语言的构成
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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
自然语言理解国外研究现状
机器翻译是自然语言理解最早的研究领域。40年代末 期，人们期望能够用计算机翻译剧增的科技资料。美 苏两国在1949年开始俄-英和英-俄文字的机器翻译研 究。 70年代初期，对语言理解对话系统的研究取得进展。 代表性的有伍兹（Woods）的LUNAR系统、威诺甘德 （Winogand）的SHRDLU系统和香克（Schank）的 MARGIE系统等是语言理解对话系统的典型实例。 到了80年代出现有突破性的进展。大约从1983年开始， 国外自然语言软件进入了商品市场，标志着进入了一 个新的起点，语言产业作为一种新的产业在世界上崛 起。
l理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
基于语法的汉语自然理解系统
汉语理解系统的组成 一．文本的输入 二．文本预处理 三．计算机自动分词 四．词法分析
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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
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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
汉语理解与生成的难点与问题
汉语的构词法和造句法结构方式基本相同，且 理论上汉语的结构可作任意扩展，结构与结构 的组合很灵活，相互之间又缺乏明显的形式标 记，使计算机分析时困难增多 汉语句子间界限不清，句中无主谓一致关系， 而且缺略现象比较严重 语义和语用在表意文字汉语里有时比句法占有 更重要的地位，但目前汉语理解时如何利用语 义和语用这个问题尚未解决 汉语理解还必须面对汉语语言学研究落后这一 现实
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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
汉语理解与生成的难点与问题
汉语量词特别丰富 汉语是词根语，采用连续书写形式，词与词之 间没有自然界限，计算机理解汉语时要多一个 步骤：自动分词。 大多数汉语词本身不能明显地表达语法意义， 句法主要靠虚词和语序。 汉语的名词修饰名词十分自由，有时加“的”， 有时不加“的”， 连动式、兼语式是汉语的二种特殊形式的句型， 印欧语或日语无直接对应句型
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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
直到1978年，中国国内才开始起步研究汉语理解，而 且当时只有少数大学或研究所的少数人员在研究经费 匮乏、研究设备短缺的困难条件下进行分散式研究 八十年代中、后期情况有所好转。1984年成立了中国 人工智能学会自然语言理解学会，中国中文信息学会 自然语言处理专委会和计算语言学专委会也相继成立 了。在国际上新一代计算机激烈竞争影响下，自然语 言理解研究在中国也得到了应有的重视 90年代后期，随着Internet网络技术的普及和发展，中 文信息处理技术开始渐渐复苏，并推动汉字信息处理 及汉语理解技术的更快发展。 在自然语言理解的理论研究方面，也取得了不少的成 果，初步形成了我国当前NLC方面的一些流派，并有自 己的一套理论、模型和系统。
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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
基于语义的汉语自然理解系统
有关汉语自然理解系统的方法问题或主 流技术的讨论，可以说是众说纷纭。 黄昌宁教授（现任微软亚洲研究院高级 研究员兼博士后工作站负责人）提出了 有关语料库方法和统计语言模型的观点。
基于语义的汉语自然理解系统
概念实际上是一种深层语义，语义只限于语言 学范畴内的东西，是不能独立于语种的，但是 概念不受语种的限制，是在整个知识领域中定 义的，它不单是更深层次的语义，而且可以将 信息交互中的语言放到更大的范围内去理解。 典型示例：中国科学院声学研究所研究员黄曾 阳先生提出的HNC理论及其应用情况。 HNC是“Hierarchical Network of Concepts（概 念层次网络）”的简称，它以概念化、层次化、 网络化的语义表达为基础，因此称它为概念层 次网络理论。
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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
汉语理解与生成的难点与问题
采用目前的这种计算机体系结构来实现自然语 言理解，汉语比英语具有更大的一个困难是： 英语是形合(merplotactic)语言，造句要求词的 形态变化符合规则，注重句法平面。汉语是意 合(semotactic)的语言，造句要求词的意义搭配 符合情理，注重语义平面。 用计算机对汉语进行理解和生成，面对的困难 和问题要比印欧语系的英语、俄语等多一些。 除了自然语言理解研究面对的共性问题外，汉 语理解和生成还有其他方面的的困难和问题。