基于受限语言的领域需求描述方法
基于受限自然语言和模块组合的代码自动生成
获取用户通过界 面对话框输入的 自然语言语句 ，把处理结果 显示在右边的输 出框 内；另一方面，可 以把 自然语言语句写 入系统指定的文本文件 ，然后处理完所有 的自然语言语句 ， 并把处理结果写入另一个文本文件并输出。 Ｎ ＭＣ Ｇ系统分词模块借助于事先建立的数据词典， Ｌ Ｐ 对
输 入的 自然语言语句进行分词操作，由于该系统是一个基于 受限汉语 的生成系统 ，因此系统使用的数据词典是由北京大 学和富士通共同制作的人 民日报标注语料库 中抽取 出来 的一 部 分常 用词 建 立 的 。 由于 中文 语句 理 解 中 ，最 难解 决 的就 是
较随意的中文需求语句 ， 用户的输入转换为标 准的 Ｃ程序 ， 把 返回给用户。 提出一种 Ｉ 分词算法 ， ＭＭ 改进原有 ＭＭ 法在局部 的最大匹配 ，
减少错误切分句子 的数量 ，提高分词 的精度 。
关健词 ：自然语言理解 ；Ｉ ＭＭ 算法 ；模块组合
Ｃｏ ｅＡｕ ｏ ａ ｉ ｎ ｒ ｔｏ ｓ ｄ ０ ｄ ｔ ｍ ｔ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ｃ
第３ ４卷 第 ２ Ｏ期
Ｖ １ ４ ｏ． ３
・
ｌ Ｏ月
Ｏｃ ｏｂ ｒ２ ０ ｔ ｅ ０ ８
Ｎｏ ２ ．ｏ
Ｃｏｍ ｐｕｔ ｒＥｎ ｎｅ ｒｎｇ ｅ ｇｉ ｅ ｉ
软件技 术 与数据库 ・
文章 编号： ００－ ２（０）－０５－０ 文献标识码： １０－３ ８ ０８ ０－ ８－３ －４ ２ ２－０ － － Ａ
Ｌｉ ｉ ｄ Ｎａ ｕｒ ｎ ｕ ｇ ｎ ｏ ｕ ａ ｙ ｔ ｅ ｉ ｍ ｔ ｔ ｅＬａ ｇ ａ ｅａ ｄ Ｍ ｄ ｌ ｒＳ ｎ ｈ ｓｓ ｅ
ＣＨＥＮ Ｙｕ ． ＡＮＧ Ｚｈ ｎ ｎＷ ｅｇ （ ｐ ｒ ｎ ｆ ｍｐ ｔ ， ｏ ｇ ｉｇＵ ｉｅｓ ｙ Ｃ ｏ ｇ ｉｇ４ ｏ ４ ） Ｄｅ ａｔ ｔ ｍｅ ｏ Ｃｏ ｕｅ Ｃｈ ｎ ｑｎ ｎ ｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｑｎ ０ ｏ ４ ｒ ｔ
2013校级SIT项目汇总表(信科院)
学生专业 年级
安全1101 安全1102 保密1101 保密1101 保密1101 李达计算 李达计算 李达计算 软件1102 软件1105 软件1106 通信1103 通信1105 智能1101 智能1101 计科1101 保密1201 软件1003 数媒1001 数媒1201 安全1202 物联1202 计科1204 软件1202
教授 大规模蛋白质相互作用网络复合物挖掘算法研究与可视化平台开发 林正
Байду номын сангаас
副教授 移动传感系统基于任务地图的多分辨任务分发方法研究 助理教授 基于JAVAEE的汉语词汇自适应学习系统的研究与实现 王君 副教授 副教授 大学生网络旧物交易平台构建的研究 基于位置服务的个性化推荐算法及应用研究 李庆康 关显潇 赵智慧 李博 兰天
学生参 项目 是否 项目类别 备注 与人5 排序 立项
创新训练 魏一然 王雪薇 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 赵杏 叶一帆 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 创新训练 赵家洁 创新训练 创新训练 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是
博士 基于Openstack虚拟云桌面的数字系统设计与仿真实验系统 刘彧 副教授 移动传感系统基于“地点”的虚拟数据路由算法的研究 讲师 副教授 对五子棋核心算法的研究 云端密码管理器
大学生创新性实验和创新训练（SIT）计划项目汇总表
学院
一种基于本体的叙词语义描述方法
一种基于本体的叙词语义描述方法一种基于本体的叙词语义描述方法的论文提纲：第一章：研究背景和意义1.1 研究背景概述1.2 研究意义分析1.3 国内外研究现状介绍第二章：相关知识和理论基础2.1 本体和本体建模介绍2.2 语义描述方法概述2.3 叙词分类及其语义表达方法介绍第三章：基于本体的叙词语义描述方法3.1 本体构建流程3.2 本体实体和关系描述3.3 叙词语义描述方法实现第四章：实验设计和结果分析4.1 实验设计和数据集构建4.2 实验结果和分析4.3 对比分析和优化方案第五章：总结与展望5.1 本研究工作总结5.2 不足之处和改进设想5.3 展望未来发展趋势以上为一种基于本体的叙词语义描述方法的论文提纲，具体章节可根据实际情况进行适当调整。
第一章：研究背景和意义1.1 研究背景概述随着互联网和人工智能技术的飞速发展，自然语言处理成为了人工智能领域中一个非常重要的研究方向。
而在自然语言处理领域中，叙词是一个重要的研究对象，因为它们通常是句子或篇章的核心，决定着句子或篇章的意义。
通过对叙词进行语义描述能够为语言理解和自然语言处理提供基础。
然而，对叙词进行语义描述是一个相对困难的任务，因为叙词通常有多重含义，而且在不同的上下文中可能会有不同的意思。
此外，叙词的含义还可能会受到各种因素的影响，如语音、语调、语境等。
1.2 研究意义分析因此，本篇论文旨在研究一种基于本体的叙词语义描述方法，以提高对叙词的语义理解和识别能力。
本文的研究意义如下：1. 通过提出这种新方法，能够对叙词的多重含义进行更精准的描述和识别，为下一步的自然语言处理和文本分析提供更好的基础;2. 对本体的应用进行探索，可以增强叙词语义描述的准确性和完整性，从而增强自然语言处理的能力；3. 本文所介绍的叙词语义描述方法可以推广到其他语言和文化领域，从而促进国际社会语言和文化的交流和理解。
1.3 国内外研究现状介绍针对叙词语义描述的研究已经成为自然语言处理领域中一个非常活跃的研究方向。
使用ChatGPT进行用户调研和需求分析的方法
使用ChatGPT进行用户调研和需求分析的方法随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT（Chat-based Language Model for User Research and Requirements Analysis）成为了一种热门的工具，广泛应用于用户调研和需求分析领域。
本文将介绍使用ChatGPT进行用户调研和需求分析的方法，并探讨其优势和局限性。
一、ChatGPT简介ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于语言模型的聊天机器人。
它通过深度学习技术，能够生成逼真的自然语言回复，实现与用户的对话交互。
ChatGPT可以用于多种场景，包括客服对话、智能助手以及用户调研和需求分析等。
二、ChatGPT在用户调研中的应用1. 问卷调查替代品：传统的问卷调查往往需要用户填写大量的文字或选择题，而ChatGPT可以通过对话形式与用户进行交互，更加灵活和自然。
用户可以通过与ChatGPT的对话来表达自己的需求、意见和反馈，从而提供更加详细和准确的信息。
2. 用户需求挖掘：ChatGPT可以通过与用户的对话，主动引导用户表达需求。
通过提问和追问，ChatGPT可以帮助用户深入思考自己的需求，并将其表达出来。
这种方式比传统的需求调研更加互动和个性化，能够挖掘出用户潜在的需求和期望。
3. 用户情感分析：ChatGPT可以分析用户的情感态度，从而了解用户对产品或服务的满意度和不满意度。
通过对用户情感的分析，可以更好地理解用户需求背后的动机和目标，从而提供更有针对性的解决方案。
三、ChatGPT的优势1. 灵活性：ChatGPT的对话形式使得用户调研更加灵活和自由。
用户可以按照自己的思路和表达方式与ChatGPT进行对话，而不需要受限于固定的问题和选项。
这种灵活性能够更好地满足用户的需求，提供更加个性化的用户体验。
2. 深度挖掘：ChatGPT能够通过对话方式引导用户深入思考和表达需求。
与传统的问卷调查相比，ChatGPT可以更好地挖掘用户潜在的需求和期望，帮助企业更好地理解用户需求背后的真正动机和目标。
小学语文朗读研究中期研究报告
小学语文朗读研究中期研究报告【摘要】这篇中期研究报告旨在探讨小学语文朗读的重要性及实施方法，并评估其对学生的影响。
在本文介绍了小学语文朗读研究的意义、背景和目的。
在分析了小学语文朗读的相关理论，阐述了实施方法，并探讨了效果评估和对学生的影响。
结论部分总结了小学语文朗读研究的启示、局限性和展望。
通过本研究，可以更深入了解小学语文朗读的重要性，并为未来的教学实践提供参考和指导。
【关键词】小学语文朗读、研究报告、中期研究、意义、背景、目的、相关理论、实施方法、效果评估、影响、未来发展、启示、局限性、展望1. 引言1.1 小学语文朗读研究中期研究报告的意义小学语文朗读是小学语文教育中的重要组成部分，对于学生的语文素养和表达能力有着重要的影响。
本研究旨在探讨小学语文朗读的实施方法和效果评估，以及对学生的影响和未来发展。
小学语文朗读研究的中期研究报告意义重大，可以帮助教育工作者更好地了解和掌握小学生朗读教学的理论基础和实践经验，提升学生的语文素养和表达能力。
通过本研究的中期报告，可以为小学语文朗读的教学提供科学依据和指导，促进教育教学工作的改进和提高，有利于培养学生良好的语文阅读习惯和表达能力，增强他们对语文学习的兴趣和自信心。
通过对小学语文朗读研究的中期报告的撰写和发布，可以促进学术交流，推动小学语文朗读教学的发展和创新，有利于提高学生的语文水平和全面发展。
1.2 小学语文朗读研究的背景小学语文朗读作为小学语文教育中的重要环节，一直备受教育界的关注。
背景的认识是深入了解小学语文朗读研究的关键。
小学语文朗读研究的背景主要包括三个方面。
随着教育理念的不断更新和语文教学改革的推进，语文教学越来越注重培养学生的语言表达能力和阅读能力，而朗读作为提高语言表达和阅读能力的有效方法备受瞩目。
随着信息化时代的到来，学生面临着海量的信息和多样的文本，如何有效获取信息和理解文本成为教育工作者亟待解决的问题，而语文朗读正是帮助学生解决这一问题的有效途径之一。
融合大语言模型的领域问答系统构建方法
融合大语言模型的领域问答系统构建方法目录一、内容概述 (2)二、相关背景介绍 (2)三、融合大语言模型的构建方法 (3)1. 数据收集与处理 (4)2. 模型选择与训练 (5)3. 模型优化与评估 (6)四、领域问答系统的构建步骤 (7)1. 需求分析 (8)2. 知识库建立与整合 (9)3. 系统架构设计与实现 (10)4. 用户界面设计 (11)五、融合大语言模型在领域问答系统中的应用 (12)1. 自然语言处理技术应用 (13)2. 上下文理解与推理能力 (14)3. 知识图谱技术结合应用 (15)4. 跨领域知识融合策略 (16)六、实验与评估方法 (16)1. 实验数据集及预处理 (18)2. 实验设计思路 (19)3. 评估指标与方法 (20)4. 实验结果分析 (20)七、挑战与展望 (21)1. 技术挑战与解决方案 (23)2. 应用前景展望 (24)3. 发展趋势分析 (24)八、总结与未来工作 (25)1. 项目成果总结 (26)2. 经验教训分享 (26)3. 未来工作计划与建议 (28)一、内容概述核心思想部分将介绍构建方法的核心理念，包括如何融合大语言模型技术、如何利用领域知识库、如何设计问答系统的架构等。
强调构建过程中应遵循的原则，如系统性、可扩展性、可维护性等。
在涉及的关键技术方面，将详细介绍本构建方法所需的主要技术手段，包括自然语言处理、深度学习、知识图谱等领域的技术。
强调这些技术在构建领域问答系统过程中的作用和应用方式。
本概述部分将提供一个全面的、具有指导意义的框架，为后续详细阐述构建方法提供基础。
通过本概述，读者可以了解整个构建方法的核心思想和关键技术，为后续的深入研究和实践提供参考。
二、相关背景介绍数据预处理：对领域相关的文本数据进行清洗、去重、分词等操作，为后续处理做好准备。
问题理解：将用户提出的问题进行分词、实体识别、依存句法分析等处理，以获取问题的关键信息。
人工智能ArtificialIntelligence精品课件完整版
• 主要特点是开始走向实用化和工程化。其主要标志之一是 有一批商品化旳自然语言人机接口系统和机器翻译系统推 向了市场。
• 另一方面，人们已经开始对大规模真实文本进行了解 • 句法－语义分析为主旳思想来自于规则旳措施，而规则不
可能把全部旳知识表达出来 –自然语言在数量上浩瀚无际 –在性质上具有不拟定性和模糊性。
Artificial Intelligence
NLP: 15
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言了解旳一般问题(13)
• 自然语言了解旳研究大致上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
了解自然语言，首先要让计算机能从库存旳大规模语料中 自动或半自动地获取语言了解所需旳多种知识，对语言现 象作出客观旳、细致旳描述。
• 目前采用旳主要手段是建立多种统计模型，可用于词类旳 自动标注，以及句法语义旳更高层次旳分析。该措施能够 和规则措施相互补充。
Artificial Intelligence
自然语言了解旳一般问题(14)
• 60年代以关键词匹配为主流
特点：
– 没有真正意义上旳语法分析，主要依托关键词匹配技术来辨认输入 句子旳意义
– 在系统中事先存储了大量包括某些关键词旳模式，每个模式与一种 或多种解释(响应式)相相应。
– 每当输入一种句子，系统便查找与之匹配旳模式，一旦匹配成功， 系统就输出相应旳解释，不考虑其他成份对句子意义旳影响
– 语法分析：将单词之间旳线性顺序变换成一种显示单词 怎样与其他单词有关联旳构造。拟定语句是否合乎语法
基于受限语料库的语言平滑算法比较研究
关文本缺 少的困扰 ， 法通过 大规模语料库的建设来训练语言模型 ，由此而产 生 了严重的数据稀疏 问题。通过 实验研 究 了受 无
限语 料 库 下语 言模 型 平 滑 算 法 的 选择 。 实验 结 论 表 明 ，在 语 料 库 极 度 受 限 的 情 况 下 ，ＧｏｄＴ ｒ ｇ能 够发 挥 其低 频 词 汇 重估 ｏ －ｕｉ ｎ 优 势 ， 良好 解 决 训 练语 料 库 的数 据 稀 疏 问题 。 通 过 该 方 法 ，可 以提 高在 语料 受 限 条件 下语 言模 型 的性 能 。 关 键 词 ： 自然 语 言 处理 ； 受 限语 料 库 ；语 言模 型 ； 数据 稀 疏 中图分类号：Ｔ ３ １ Ｐ ９． ２ 文献标志码 ：Ａ
出现在 当前语 串之后 。 统计 自然语言理解中常用的数学模 型 有 Ⅳ 元语法模型 、隐马尔可夫模 型、最大熵模型等。其 中 Ⅳ元语法模型更多地用于推测词出现 顺序 的概率 ， 并且相对 简单 ，效果也较好。 ｎ元语法模型的基本任务可 以看作下面概率方程： Ｗ ＝（ … ） （） １ 其中 阱 表示单位词，在这样一个 随机 问题 中，使用 了 先前词 ，也就是历史来预测下序列将要 出现 的词 。令 表示
改善语 言模型是 目前研 究的主流方 向。 本文通过实验 比较了
各种平滑方法在受限语料 库情况下 的性能 ， 来解决数据稀疏 问题 。通过实验 ，可 以发现 ，通过选 择合理 的平滑方法可 以 降低模型的复杂度 以及熵值 。
没有出现 。 大量 的未知 的算法 比较研 究
孙 守安 ，杨 根 科 ，杨 祖 华
摘 要 ： 随 着 网络 的 广 泛应 用和 科 技 的 高速 发 展 ，人 们 所接 收信 息急 剧 增 加 ，机 器 翻 译 面 临 强 大 的 市 场 需 求。 从 现 存 文 本 资 料 中提 取 语 言模 型 ，是 整 个 机 器翻 译 系统 的 重点 ，决 定 了翻 译 系 统 的性 能表 现 。用 于 特 定领 域 的 文 本翻 译 系统 ，往 往 受 到相
班智达汉藏公文翻译系统中基于二分法的句法分析方法研究
中 文 信 息 学 报第19卷第6期 JOURNA L OF CHINESE INFOR MATION PR OCESSING V ol119N o16文章编号:1003-0077(2005)06-0007-06班智达汉藏公文翻译系统中基于二分法的句法分析方法研究Ξ才藏太1,华关加2(1.青海师范大学民族师范学院计算机系,青海西宁 810008;2.青海省李家峡学校,青海尖扎 811300)摘要:机器翻译系统是一种典型的自然语言处理系统,语言技术是机器翻译系统中居于核心地位的技术。
本文结合863项目《班智达汉藏公文机器翻译系统》的研制实践,论述了词项信息同语法规则相结合的原则,提出了以动词为中心的句法分析二分法,从而在受限语言的范围内,为建立有较大适应性的机器翻译规则系统,有效地提高机器翻译语法分析的效率提供了有益的方法。
关键词:人工智能;机器翻译;二分法;语句结构;句法分析中图分类号:TP391 文献标识码:AR esearch of B anzhida Chinese2Tibetan Document T ranslationSystem B ased on the Dichotomy of Syntax AnalysisC AI Z ang2tai1,H UA G uan2jia2(11Qinghai N ormal University,X ining,Qinghai810008,China;21Lijiaxia School of Qinghai,Jianzha,Qinghai811300,China)Abstract:Machine T ranslation System(MTS)is a typical nature language disposal system,and language technique is a main technique in MTS.Applied MTS comm only adopts the translation measure with restrained language and based on a cer2 tain rules as a main measure.C ombining with the research practice based on the863project—Banzhida Chinese2T ibetan document machine translation system,this paper discusses the principle which combined both w ord in formation and syntax rules.I t als o advances the dichotomy of syntax analysis focuses on verb.Accordingly on the range of restrained language, this paper afford a useful method to create a machine translation rule which has high adaptability and to effectively advance the efficiency of MTS’syntax analysis.K ey w ords:artificial intelligence;machine translation;dichotomy;sentence structure;syntax analysis1 引言随着计算机技术的不断普及,如何将大量的汉语和外语的科技信息、教材、参考读物、科普读物等及时地翻译成藏语,进而为广大藏区科技、教育、文化事业服务已成为制约广大藏区社会经济发展的关键问题。
语言文字工作新途径新方法活动实施方案-概述说明以及解释
语言文字工作新途径新方法活动实施方案-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分：在当今信息时代，语言文字工作正面临着前所未有的挑战和机遇。
随着社会的不断发展和进步，传统的语言文字工作方式已经无法满足人们对多样化、高质量信息的需求。
因此，寻找新的途径和方法来推动语言文字工作的发展变得尤为重要。
本文将探讨语言文字工作的新途径和新方法，并提出一个活动实施方案，旨在通过创新与实践，推动语言文字工作的现代化和有效性。
首先，我们将详细介绍新途径的背景和定义。
随着互联网的普及和信息技术的迅猛发展，新途径的概念逐渐被提出并被广泛应用于语言文字工作。
这些新途径包括但不限于网络传媒、社交媒体、移动应用程序等，它们为语言文字的传播和交流提供了全新的方式和平台。
接着，我们将探讨新方法的特点和应用领域。
传统的语言文字工作方法存在着许多限制，如单一媒介、传播效率低等。
而新方法则以其独特的特点迅速崭露头角，例如多元化的内容形式、实时性与互动性的提升。
同时，新方法也能够广泛应用于各个领域，如教育、文化、商务等，为语言文字的发展带来了更大的空间和机遇。
最后，我们将提出一个活动实施方案，以实际行动推动语言文字工作的创新和优化。
该方案包括明确的活动目标、详细的活动策划和有效的活动执行计划。
通过这些活动，我们将进一步发掘和应用新途径新方法，促进语言文字工作的全面发展和提升。
通过本文的研究和实践，我们有望总结出新途径和新方法的优势，并深入探讨它们对语言文字工作的影响。
此外，我们还将展望未来语言文字工作的发展方向，为实现语言文字的现代化和智能化而努力奋斗。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将围绕语言文字工作的新途径和新方法展开讨论，并提出一个活动实施方案。
具体结构如下：引言部分将概述文章的主题，并介绍文章的结构。
引言部分将包括三个方面内容。
首先，我们将简要概述语言文字工作的背景和当前面临的问题。
其次，我们将介绍本文的目的和意义，以及本文对于语言文字工作的推动作用。
语言领域调研报告范文
语言领域调研报告范文调研报告：语言领域一、调研背景：随着全球化的发展，语言交流的需求越来越多。
语言领域作为全球交流的重要一环，其发展和应用对于各行各业都具有重要意义。
因此，本次调研旨在了解当前语言领域的发展现状和趋势，以及相关应用的情况。
二、调研方法：本次调研采用了问卷调查和文献分析两种方法进行。
问卷调查主要针对语言领域从业人员和相关用户，文献分析主要从理论和实践两个角度进行。
三、调研结果：1. 语言领域的发展现状根据调研结果，语言领域的发展呈现以下几个特点：（1）机器翻译技术的飞速发展，为跨语言交流提供了重要工具。
（2）语音识别和语音合成技术取得了显著进展，应用领域不断拓展。
（3）自然语言处理和机器学习技术的融合应用使得语言处理能力得到大幅提升。
（4）人工翻译和口译依然是重要的语言交流方式，但受限于成本和效率等因素，未来可能面临挑战。
2. 语言领域的应用情况根据调研结果，语言领域的应用主要包括以下几个方面：（1）机器翻译应用广泛，尤其在跨语言文本翻译、实时口译等场景下有较大需求。
（2）语音识别和语音合成在智能语音助手、语音交互等方面应用广泛。
（3）自然语言处理和机器学习技术在信息检索、情感分析、智能客服等方面得到广泛应用。
（4）人工翻译和口译应用于国际会议、商务谈判、文化交流等场景。
四、调研结论：1. 语言领域发展迅速，技术不断进步，将更好地满足人类语言交流的需求。
2. 机器翻译、语音识别和语音合成等技术将在语言交流领域发挥更大作用。
3. 自然语言处理和机器学习技术将进一步应用于各个行业，提升工作效率和服务质量。
4. 人工翻译和口译仍然是重要的语言交流方式，但未来可能需与机器翻译等技术协作，实现更高效的跨语言交流。
五、建议：1. 加强语言领域的技术研发，促进技术的创新和应用。
2. 加强与相关行业的合作，推动语言技术在各个行业的应用。
3. 加大语言领域人才培养力度，提高语言从业人员的专业素养和技术水平。
语言的技术与工具
语言的技术与工具作为人类的重要交流工具，语言以其多样性和复杂性而闻名。
随着科技的发展，语言的技术和工具也日益丰富和多样化。
本文将介绍语言的技术和工具在不同领域的应用和发展。
一、自然语言处理技术自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在实现计算机与人类语言之间的自然交互。
NLP技术广泛应用于机器翻译、语音识别、信息提取等领域。
随着深度学习和大数据技术的兴起，NLP技术取得了巨大的突破，使得计算机能够理解和处理自然语言。
1. 机器翻译机器翻译是NLP技术的重要应用之一，旨在实现不同语言之间的自动翻译。
传统的机器翻译方法主要基于规则和统计模型，但受限于语言规则和大规模平行语料的限制，效果有限。
现在，借助深度学习的方法，神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）逐渐崭露头角，其结果更加接近人工翻译水平。
2. 语音识别语音识别技术用于将语音信号转换为文本，实现机器对语音的理解和处理。
随着语音识别算法和硬件设备的不断改进，语音助手、智能音箱等应用逐渐普及。
同时，语音识别技术在医疗、司法等领域也得到了广泛应用。
3. 信息提取信息提取技术用于从大规模的文本中抽取出有用的结构化信息。
通过分析文本语义和结构，可以提取出实体、关系、事件等信息，并进行知识图谱构建和语义搜索。
信息提取技术在智能搜索引擎、舆情监测等领域发挥着重要作用。
二、计算机辅助语言学习工具计算机辅助语言学习（Computer-Assisted Language Learning，CALL）是利用计算机技术来辅助语言学习的方法和工具。
CALL工具可以提供丰富的学习资源和自动化的学习评估，帮助学习者提高语言技能。
1. 在线词典和翻译工具在线词典和翻译工具是学习者的得力助手。
学习者可以通过在线词典查询单词的释义、用法、同义词等信息，通过在线翻译工具了解和翻译不熟悉的词汇和句子。
自然语言处理中的多语言处理方法
自然语言处理中的多语言处理方法自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
随着全球化的发展，多语言处理成为了NLP领域的一个重要挑战。
本文将介绍一些常见的多语言处理方法，以及它们在NLP中的应用。
一、机器翻译机器翻译是多语言处理中最常见的应用之一。
其目标是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
传统的机器翻译方法主要依赖于规则和词典，但这种方法需要大量的人工工作和专业知识。
近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的机器翻译方法逐渐兴起。
这些方法通过训练大规模的双语语料库，使得机器能够学习到语言之间的映射关系，从而实现更准确的翻译效果。
二、跨语言信息检索跨语言信息检索是指在一个语言中查询信息，但结果可以包含其他语言的文档。
这对于多语言环境下的信息检索非常重要。
传统的跨语言信息检索方法主要基于词汇对齐和翻译模型，但这些方法通常受限于语言之间的差异和数据稀缺性。
近年来，基于深度学习的方法在跨语言信息检索中取得了显著的进展。
这些方法通过学习语义空间的映射关系，能够更好地处理语言之间的差异，提高信息检索的准确性。
三、多语言情感分析情感分析是对文本情感进行分类和分析的任务。
在多语言环境下，多语言情感分析可以帮助企业和政府了解不同语言社交媒体上的用户情感倾向。
传统的多语言情感分析方法主要基于词典和规则，但由于语言之间的差异，这些方法通常无法达到很好的效果。
近年来，基于深度学习的方法在多语言情感分析中得到了广泛应用。
这些方法通过训练大规模的多语言情感语料库，能够学习到不同语言之间的情感表示，从而提高情感分析的准确性。
四、多语言命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的词汇，如人名、地名、组织名等。
在多语言环境下，多语言命名实体识别可以帮助企业和政府进行跨语言的信息抽取和分析。
传统的多语言命名实体识别方法主要基于规则和词典，但这些方法通常需要大量的人工工作和专业知识。
大概念的三种表达方式
大概念的三种表达方式概念是人类思维活动中的重要组成部分，它是对事物本质和规律的把握与表达。
在我们日常生活中，我们经常会遇到一些复杂的概念，这就需要我们借助适当的方法来表达和描述它们。
本文将介绍大概念的三种表达方式。
第一种表达方式是言语表达。
言语表达是我们最常用的一种方式，它包括口头语言和书面语言两种形式。
口头语言是我们在日常交流中使用的语言，它能够直接传达出我们的思想和观点。
而书面语言则是通过书写来进行表达，它在书籍、文章、报告等各种文本中广泛使用。
言语表达的优点是灵活性强，可以随时随地进行，同时也能够通过声音、语调、节奏等方式来传递更多的信息。
但是，言语表达也存在一些不足之处，比如受限于语言的表达能力和个人的语言水平，有时候无法准确地表达出复杂的概念。
第二种表达方式是符号表达。
符号表达是一种通过符号来传递概念的方式。
在现代社会中，符号表达广泛应用于各个领域，比如数学、化学、物理等科学领域，以及音乐、绘画、设计等艺术领域。
符号表达的优点是可以用简洁的符号来表示复杂的概念，它能够避免语言的歧义和不准确性。
同时，符号表达也能够通过符号之间的组合和排列来表示更多的信息。
但是，符号表达也存在一些挑战，比如需要学习掌握一定的符号系统和符号规则，以及对符号之间的关系和含义进行理解和解读。
第三种表达方式是图像表达。
图像表达是通过图像的形式来传递概念的方式。
它可以包括插图、照片、图表、地图等形式。
图像表达的优点是能够直观地展示概念和信息，它可以通过形象、色彩、线条等方式来传达更多的感知和情感。
同时，图像表达也具有简洁、直接的特点，能够让人一目了然地理解概念。
不过，图像表达也需要一定的背景知识和图像解读能力，有时候也会受到个人主观认知的影响。
综上所述，大概念的表达方式有三种：言语表达、符号表达和图像表达。
这三种方式各有优劣，可以根据具体的情况选择适合的表达方式。
在实际应用中，我们可以灵活运用这些表达方式来传递概念，提高沟通和理解的效果。
人工智能第八章自然语言处理.pptx
扩充转移网络ATN
• ATN是20世纪70年代由W. Woods提出来的
• ATN语法属于一种增强型的上下文无关语法，即用上下文无关文法 描述句子文法结构，并同时提供有效的方式将各种理解语句所需 要的知识加到分析系统中，以增强分析功能，从而使得应用ATN的 句法分析程序具有分析上下文有关语言的能力。
9
自然语言处理层次
2020-5-24
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10
内容提要
8.1 概述
8.2 词法分析
8.3 句法分析
8.4 语义分析
8.5 语用分析
8.6 语料库
8.7 信息检索
8.8 机器翻译
8.9 自动问答系统
8.10 小结
2020-5-24
谢谢阅读
11
词法分析
• 词法分析是理解单词的基础，其主要目的是从句子 中切分出单词，找出词汇的各个词素，从中获得单 词的语言学信息并确定单词的词义 例如unchangeable是由un-change-able构成的，其 词义由这三个部分构成。
现从一个给定的状态转移到另一个状态。
句子： 开始状态 NP
中间状态 VP
终止状态
图 16.2(a) SNP+VP 的转移网络
NP： 开始状态
ART 中间状态
N 终止状态
N NPART+N 和 NPN 的转移网络
2020-5-24
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30
Dog bites
2020-5-24
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31
转移网络
8.6 语料库
பைடு நூலகம்
8.7 信息检索
8.8 机器翻译
8.9 自动问答系统
8.10 小结
语言学方法论 描写方法-概述说明以及解释
语言学方法论描写方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可包括如下：语言学是一门研究语言的学科，而语言学方法论则是指探讨在语言学研究中使用的工具和方法的理论。
随着语言学的发展，方法论也逐渐成为了重要的研究领域之一。
本文旨在探讨语言学方法论中的一种关键方法，即描写方法。
描写方法广泛应用于语言学研究中，被用于描述和分析各种语言现象，并进一步推动对语言的认知和理解。
在本文的后续篇章中，将首先对语言学方法论的定义和背景进行探讨。
通过回顾历史发展和相关研究成果，我们可以更好地理解描写方法在语言学中的重要性和应用领域。
接下来，将重点介绍描写方法在语言学研究中的应用。
无论是句法、语义、音韵还是语用等方面的研究，描写方法都发挥着重要的作用。
通过描写方法，研究者可以对语言现象进行系统的描述和分析，从而使我们对语言的结构和功能有更深入的认识。
然而，虽然描写方法在语言学研究中具有一定的优势，也存在一些局限性。
对于一些复杂的语言现象，描写方法可能存在着解释不准确或不完整的问题。
此外，描写方法的使用也受限于研究者的主观因素和研究工具的限制。
总之，本文将通过对语言学方法论中的描写方法进行深入的探讨，旨在总结其在语言学研究中的重要性和应用价值。
同时，本文还将展望描写方法的未来发展方向，以期为语言学研究提供更好的方法和工具。
在文章的结尾，将对整篇文章的结论进行总结，并强调语言学方法论的重要性。
1.2 文章结构本文按照如下结构展开讨论语言学方法论和描写方法的应用、优势和局限性：引言：简要概述本文的目的和文章结构。
正文：2.1 语言学方法论的定义和背景在这一部分，我们将对语言学方法论进行定义和介绍。
首先，我们会解释什么是语言学方法论以及其在语言学研究中的重要性。
接着，我们会探讨语言学方法论的背景，包括它的起源、发展和影响。
2.2 描写方法在语言学中的应用本节将重点探讨描写方法在语言学中的应用。
我们将介绍不同类型的描写方法，包括形式描写、功能描写和认知描写，以及它们在语言学研究中的具体应用。
什么是说明方法
什么是说明方法说明方法是指通过文字、图表、数据等方式来解释和阐述某种事物、现象、问题或观点的方法。
它是一种常见的表达方式，被广泛运用于学术、科研、教育、新闻报道等领域。
通过使用文字语言，说明方法能够清晰地传递信息，帮助读者理解和把握相关内容。
下面将从定义、特点、应用、优缺点等方面对说明方法进行详细描述。
一、定义说明方法是将一个事物或概念的性质、特点、原理、过程、目的等以文字形式进行详细解释的一种表达方式。
它可以通过描述、定义、分析、比较、举例等手段，使得读者对所要说明的事物有一个全面的认识和理解。
二、特点1. 系统性：说明方法注重全面、系统地展示事物的各个方面，通过逻辑分析、条理清晰地阐述事物的各个要素和关联关系，使得读者能够清晰地把握事物的全貌；2. 易于理解：说明方法追求简洁明了的表达方式，避免使用复杂的术语和专业名词，以便读者能够轻松理解、消化所要表达的内容；3. 例证化：说明方法善于通过具体的例子和实证数据来支持所要阐述的观点和论述，以增强论证的有效性，使读者能够更好地接受和理解；4. 图文并茂：说明方法不仅仅依赖文字表达，还可以借助图表、表格等形式来辅助阐述，以提高内容的可视化和易懂性；5. 逻辑性强：说明方法注重逻辑思维的运用，通过合理的论证和推理，使得观点和结论具有说服力和可信性。
三、应用说明方法被广泛应用于各个领域，以下列举几个例子：1. 学术论文写作：学术论文中经常需要使用说明方法来阐述研究目的、研究方法、研究结果等内容，帮助读者理解和接受作者的观点；2. 科普文章撰写：科普文章往往用说明方法来解读复杂的科学知识，使其易于被一般读者理解和接受；3. 教科书编写：教科书中的知识点通常需要通过说明方法来进行阐述，帮助学生理解和掌握相关知识；4. 新闻报道：新闻报道往往使用说明方法来解释事件的背景、原因、过程和影响等，使读者能够全面了解事件的来龙去脉；5. 企业产品介绍：企业常常通过使用说明方法来介绍其产品的特点、功能、使用方法等，以吸引消费者的注意和购买欲望。
人工智能在翻译领域的应用研究
人工智能在翻译领域的应用研究一、引言人工智能技术在各个领域的应用正在不断拓展和深化，其中在翻译领域的应用研究尤其引人注目。
随着全球化进程的加速，不同国家和地区之间的交流和合作愈发频繁，这使得翻译在跨文化交流中的作用越来越重要。
传统的翻译方法已经不能满足不断增长的翻译需求，因此，人工智能技术的应用在翻译领域引起了普遍关注。
本文将介绍人工智能在翻译领域的应用研究。
二、人工智能在翻译领域的应用1、基于规则的翻译系统基于规则的翻译系统是最早出现的机器翻译系统，它通过编写规则来实现翻译。
这种方法要求人工将语言知识转化为计算机能够理解的规则和规则表达式，并对其进行程序化的编制和实现。
但是，这种方法的表达能力受限，而且需要大量的专业知识和经验的积累与沉淀，不易实现大规模的应用。
2、统计机器翻译系统统计机器翻译系统是目前应用比较广泛的一种机器翻译方法。
该方法的基本思想是利用统计模型来表示源语言和目标语言之间的概率关系，然后通过对大量的平行语料进行学习和训练，来提高翻译的准确性。
在这种方法中，语言的知识和规则是通过大规模的语料库学习获得的，避免了翻译规则和知识需要人工编写的瓶颈，这种方法的翻译效果具有较高的可靠性和准确性。
3、神经机器翻译系统神经机器翻译系统是近年来出现的一种新型机器翻译方法，它利用神经网络来建立源语言和目标语言之间的映射关系。
这种方法能够在大规模的平行语料库上学习和训练，能够获取更丰富、更复杂的概率模型，从而提高翻译的准确性和流畅性。
同时，神经机器翻译系统还适用于非常规语言翻译任务，例如图像翻译、音频翻译等。
4、深度强化学习机器翻译系统深度强化学习机器翻译系统是另一种新型机器翻译方法。
在这种方法中，机器翻译系统不仅可以通过学习平行语料库来提高翻译准确性，还可以在和人类交互的过程中，通过强化学习来提高翻译质量。
这种方法的特点在于能够发现能够提高翻译效果的最佳行动，从而提高翻译质量。
三、人工智能在翻译领域的应用优势1、翻译效率提高传统翻译方法需要耗费大量人力物力，而人工智能技术则在一定程度上解决了上述问题。
基于受限语言的领域需求描述方法
（ 湖 南大 学 信 息科 学与工程 学 院 ， 长沙 ４ １ ０ ０ ８ ２ ） 摘 要 ：人 们对领 域知 识 、 系统 目 标 理解 存在 差异 ， 对 领域 需 求表 述 不规 范 ， 而 导致 软 件 需 求 不一 致 和频 繁 变
更 。为 了解 决这一 问题 ， 提 出一 种基 于受 限语 言的领域 需 求描 述 方 法 ， 通过 设计 受 限语 言 的需 求获取 模 板 ， 规 范 表 示领 域 需求 ， 通过 词； Ｆ 合法 性检测 和 句型 匹配 ， 保 障领 域 需求描述 的 正确性 ， 并采 用 Ｘ Ｍ Ｌ文 件保 存领 域 需 求。 最后 通过 构建 实例 验证 了该方 法的有 效性 。
第３ １卷 第 ２期 ２ ０ １ ４年 ２月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ｖｏ １ ． ３ １ Ｎｏ ． ２
Ｆ ｅ ｂ ． ２ ０ １ ４
基 于 受 限语 言 的领 域 需 求描 述 方法 冰
ｌ ｙ ｉ ｔ ｂ ｕｉ ｌ ｔ ｉ ｎｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ห้องสมุดไป่ตู้ ｔ ｏ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｌ ｉ ｍｉ ｔ ｅ ｄ ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ；ｌ ｅ ｇ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｖ ｏ ｃ ａ ｂ ｕ ｌ ａ ｙ ；ｐ ｒ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ；ＸＭＬ ｆ ｉ ｌ ｅ ｓ
基于规则的方法,基于统计的方法
基于规则的方法,基于统计的方法基于规则的方法和基于统计的方法是自然语言处理领域中常用的两种文本处理方法。
本文将分别介绍这两种方法的原理、特点和应用。
一、基于规则的方法基于规则的方法是一种通过事先定义规则和模式来处理文本的方法。
这种方法依赖于人工设计的规则，通过匹配和处理规则来实现对文本的分析和理解。
基于规则的方法的优点是可以对文本进行精确的控制和处理，因为规则是由人工设计的，可以根据具体需求进行调整和修改。
这种方法适用于处理特定领域的文本，例如法律、医学等专业领域的文本。
然而，基于规则的方法也存在一些局限性。
首先，设计和维护规则需要耗费大量的人力和时间，而且规则的覆盖范围有限，无法处理一些复杂的语言现象。
其次，规则方法对于新的、未知的文本往往无法处理，因为缺乏对未知现象的规则定义。
二、基于统计的方法基于统计的方法是一种通过统计模型来处理文本的方法。
这种方法通过分析大量的语料库数据，学习语言的统计规律，从而实现对文本的处理和理解。
基于统计的方法的优点是可以自动学习语言的规律，无需人工设计规则。
这种方法适用于处理大规模数据和复杂语言现象的情况，例如机器翻译、文本分类等任务。
然而，基于统计的方法也存在一些问题。
首先，统计模型的性能受限于训练数据的质量和规模，如果数据不足或者质量较差，模型的性能会下降。
其次，统计模型往往无法处理超出训练数据范围的文本，因为缺乏相关的统计信息。
三、基于规则和统计的方法的应用基于规则和统计的方法在自然语言处理领域有各自的应用场景。
基于规则的方法适用于处理结构化的、领域特定的文本，例如命名实体识别、关系抽取等任务。
基于统计的方法适用于处理大规模数据和复杂语言现象，例如机器翻译、文本生成等任务。
基于规则的方法和基于统计的方法是自然语言处理领域中常用的两种文本处理方法。
基于规则的方法通过人工设计规则来处理文本，适用于处理特定领域的结构化文本；基于统计的方法通过学习语言的统计规律来处理文本，适用于处理大规模数据和复杂语言现象。
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*相关工作
目前软件需求自动建模工具还不够成熟 )(!)* ! 随着自然语 言处理技术的发展! 软件需求的自动获取和建模成为研究热 点' 但由于当前自然语言处理技术还不够成熟!汉语表达形式 多样!描述随意且存在歧义! 因而计算机还不能完全理解自然 语言 )4 `#"* ' 纪磊等人 )##* 提出了基于自然语言处理技术的自动需求分 析建模方法' 该方法主要通过对中文需求文本进行自动分析!
B J KA 8 rg8 "7 !/ #] " L!C / !@!G !> # -
其中$Y 1表示当前子需求的编号& G -表示对当前子需求的描 述 !G -不能为空 &@ -表示当前子需求的词性结果 & > -表示当前 子需求的需求验证结果' 如果 > C !则表示子需求满足模式 -] 匹配&反之则不满足模式匹配' E *知识库的构建 E E *领域词典的构建 词典是分词与标注的基础' 目前的分词处理大多是基于 字符串匹配原理进行的!它需要依靠词典中的词语信息作为匹 配的基础' 另一方面!为保证标注结果的准确性和一致性! 也 需要利用词典中的词类信息' 在切分和标注过程中!主要利用 了带词类标记的分词词典和语法信息词典来同时完成两部分 的工作!即利用其中的词语信息实现自动分词! 并利用其中的 词类信息对分词结果进行标注' 基于受限语言的领域需求描 述方法中!根据词性将各个词汇存储在数据库中' 其中! 每个 J KA 8 rg8 "7 !/ # ]" L !C / ! @!G !> # ! 即词性( 名 词汇均带有 B 称(标志(描述和是否为领域词汇标志' 此外!在构建领域词典 时!每个词汇还带有同义词添加' 其构建形式如图 ! 所示'
**领域需求分析是对领域需求进行获取(分类以及处理的过 程 )#* ' 规范(完整(一致的领域需求有利于项目人员准确理解 系统需求!并进行有效沟通! 有利于提高软件需求和软件设计 的可复用性!提高软件开发的效率' 领域需求分析需要各方面 人员参加! 如领域专家( 领域用户( 系统开发人员( 系统分析人 员等!由于他们对领域知识的掌握程度和对目标系统的认识存 在差异!常常使得他们之间出现沟通困难! 造成软件开发过程 中领域需求多变!最终影响软件开发进度和质量! 这就是领域 需求分析中所谓的通信鸿沟
+ &&&+ *
计 算 机 应 用 研 究*
B J KA 8 rPL "7 ) #] "Y 1 !G !@!> # -
第 $# 卷 *
配检测的过程!称为领域需求验证!其分析结果以 2 3 B形式表 示!为应用需求的设计奠定基础' 该方法的前提是构建领域词典和句型规则库!作为整个领 域需求描述方法的知识支撑' 在领域需求获取中!所有词汇都 要求来自于领域词典!以尽可能消除领域需求分析阶段的通信 鸿沟' 此外!选择句型进行模式匹配! 规范用户描述领域需求 形式' 图 # 为领域需求描述的框架' 领域需求获取主要用于通过友好的用户界面设计!获取用 户对于相关领域的需求信息' 其过程为$根据系统提供需求描 述辅助功能!用户使用模板输入领域需求' 因为从用户角度来 看!用户在书写领域需求时! 不可能考虑自己书写的领域需求 是否符合句型规则!也不会考虑需求中的词汇是否都来自于领 域词典' 所以!在输入需求过程中! 系统会根据用户输入的首 字!弹出提示框!该提示框中包括领域词典中所有包含该首字 的领域词汇& 此外! 用户可以使用快捷方式! 选择设定好的句 型!根据系统提示!完成领域需求描述' 领域需求验证$主要用于需求分析处理过程! 其验证过程 包括词汇合法性检测和句型匹配检测' 通过分词算法获取词 汇词性来检测词汇的合法性' 通过句型匹配检测用户需求是 3 B文本' 否符合表示规范' 最后!将领域需求转换成 2 E *相关定义 @ > @ M A G 8 J 7N 6J N A # ' 指针对某领域! 限 定义 #* 受限语言 " 8 制领域需求描述使用的词汇和句型的语句集合' 定义 !*词汇描述标签" X = L G GA 5 < L @ WM @ = 78 J KA 8 # ' 它是对领 域需求描述中每个词汇进行标注! 进而获取每个词汇的属性 中词汇 / J KA 8 rg8 "7 !/ # 用一个五元组 值' 一个句子 7 -标签 B 来标志!表示如下$
图 #*领域需求描述框架
*
Байду номын сангаас
图 !*添加领域词汇
如图 ! 所示!因为领域词典的构建是根据词性分类! 用户 在添加领域词汇时! 选择词性! 点击 / 添加 0 ! 即可弹出如图 ! 所示的对话框! 添加词汇名称( 同义词 " 非必要 # ( 标志符和描 述(点击/ 确定0 !即可添加到对应词性下的数据库中' E E *句型规则库构建 自然语言描述一般比较随意!用户可以根据自己的需求进 行描述!其中包括把字句(被字句(比字句(对字句(是字句和给 字句!其中又包含很多虚词( 代词( 未登录词等' 描述越是随 意!对于用户需求的处理越难' 因此! 本文设计了五种比较频 繁使用!且相对简单的句型! 用户必须选择设计好的句型对领 域需求进行描述' 其句型描述如图 $ " J #` "A # 所示'
) ! !$ *
确定需求描述词性!建立简单的逻辑模式! 通过句型匹配和语 义分析!抽取类(属性和操作等' 最后通过人为参与!修改得到 Q 3 B类图' 但是由于该方法采用的句式较为简单! 语料库不 够全面!只能识别出参考类!而不能直接识别类!使得系统的健 壮性和准确性不高' 李锦标等人 )#!* 提出基于类图语义框架的中文需求分析方 法!该方法通过文本分词与词性标注! 基于语义框架的类图模 型提取和基于问卷的模型改进过程! 得到需求的 Q 3 B类图' 但是由于现有设计的类图语义框架模型相对简单!匹配规则不 丰富!所有模型设计在很大程度上还依赖人为抽取! 使得系统 的准确性和自动化程度不高' 舒风笛等人 )#$* 提出了一种用户主导的需求获取方法' 该 方法根据用户特征和上下文环境! 建立个性化领域知识库! 支 持用户进行基于目标和用例形式的需求定义!从而实现以用户 主导的领域需求获取' 但是由于领域资产和用户偏好数据不 完善!知识库中改变本身及其相互间关系定义不精确! 使得基 于用户主导的领域需求获取受到影响'
1 A 5 < L @ WM @ = 7= 9 G= > J @ 7L A i6@ L A > A 7M KJ 5 A G= 78 @ > @ M A G8 J 7N 6J N A
e Q + F R SB @ 6% K= ! gF R S+ @ 7N
" ./ 2" " # " & ' (& " ) * +, " ( ./ $ (/ $ 0O (%($ $ ) (%! 4 9(+( 5 (6 $ ) 7 , 3 !! 2+(%7 2+ &#""4! ! ! 2(+#
第 $# 卷第 ! 期 !"#& 年 ! 月*
计 算 机 应 用 研 究 F WW8 @ < J M @ = 7Z A 5 A J L < O= 9 = > W6M A L 5
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基于受限语言的领域需求描述方法 !
欧阳柳波! 王*英
湖南大学 信息科学与工程学院 长沙 &#""4! 摘*要 人们对领域知识系统目标理解存在差异 对领域需求表述不规范 而导致软件需求不一致和频繁变 更 为了解决这一问题提出一种基于受限语言的领域需求描述方法通过设计受限语言的需求获取模板规范 表示领域需求通过词汇合法性检测和句型匹配保障领域需求描述的正确性并采用 2 3 B文件保存领域需求 最后通过构建实例验证了该方法的有效性 关键词 软件需求描述 受限语言 词汇合法性 句型匹配 2 3 B文件 中图分类号 C D $0#; #***文献标志码 F ****文章编号 #""#% $(0' !"#& "!% "&&$% "' G= @ #"; $0(0 H I ; @ 5 5 7; #""#% $(0'; !"#&; "!; "!0
! " # $ % &' $ $ D A = W8 AOJ ? A G@ 9 9 A L A 7M 67GA L 5 M J 7G@ 7N J K= 6M G= > J @ 7 h7= X 8 A GN A J 7G 5 U 5 M A >N = J 8 5 !J 7G A T WL A 5 5 A G GA > J 7G 9 = L 5 = 9 M X J L A @ 5 7= M 5 M J 7GJ L G@ V A G! 5 =M OJ M M OAG= > J @ 7 L A i6@ L A > A 7M A G J L A= 9 M A 7 @ 7< = 75 @ 5 M A 7M J 7G OJ ? AM =KA< OJ 7N A G 9 L A i6A 7M 8 U ;C O@ 5WJ WA L ! KUGA 5 @ N 7@ 7NM OAL A 5 M L @ < M A G 8 J 7N 6J N AL A % WL A 5 A 7M A G J> A M O= G = 9 G= > J @ 7 L A i6@ L A > A 7M 5GA 5 < L @ WM @ = 7 KJ 5 A G = 7 8 @ > @ M A G 8 J 7N 6J N A i6@ L A > A 7M M A > W8 J M A M = GA 5 < L @ WM G= > J @ 7J WW8 @ < J M @ = 7 7A A G5 ; C OA 7@ M < OA < hA GM OA 8 A N J 8 @ M U = 9 ? = < J K68 J L U J 7G > J M < O@ 7N M OA 5 A 7M A 7< A WJ M M A L 75 M = ? A L @ 9 U M OA < = L L A < M 7A 5 5 = 9 G= > J @ 7L A i6@ L A > A 7M GA 5 < L @ WM @ = 7;F 7G @ M 5 J ? A GM OA G= > J @ 7L A i6@ L A > A 7M @ 72 3 B9 @ 8 A 5 ;\ @ 7J 8 % 8 U@ M K6@ 8 M @ 75 M J 7< A 5 M =? A L @ 9 U M OA A 9 9 A < M @ ? A 7A 5 5 ; ( ) *+ ,% # $ 5 = 9 M X J L AL A i6@ L A > A 7M GA 5 < L @ WM @ = 7& 8 @ > @ M A G8 J 7N 6J N A &8 A N J 8 @ M U = 9 ? = < J K68 J L U & WJ M M A L 7> J M < O@ 7N &2 3 B9 @ 8 A 5