中文信息处理的词法问题以句本位语法图解树库构建为背景【精品PPT】17页PPT
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第四章汉语句子的信息处理
后的结构助词“的”，谓词类别相 同时，离“的”越近，充当核心的可能性就越 低。当然也要看夹在中间的是什么词性标记， 例如谓词＋结果补语＋“的”，其中谓词不可 能充当核心，而谓词＋名词＋“的”，其中谓 词有可能充当核心（“咬死了猎人的狗”）。 另外，名词后缀会取消紧邻其前的谓词充当核 心的可能性（“出勤率”）。
浅层分析：
浅层分析（Shallow Parsing），只要求识别句子中某 些相对简单的结构，它包括两种： 一种是专门针对特定结构的短语进行分析，例如动宾 组块： 美国/npu 国会/npu [发布/vgn 命令/ng] ，/，禁止/vgs 在/pzai 美/nps [从事/vgn 或/c 学习/vgn 理/ng 工/ng 农/ng 医/ng] 的/usde 中国/nps 人/ng [回/vgn 国/ng] 。 /。 另一种是不针对特定结构的分析，例如实词组块： 关于/pg [李正海/npc [感人/a 事迹/ng]NP]NP 的/usd [报告会/ng] ,/w 正/dr 在/pg [广西/nps 各地/s]NP 举行 /vg ./w
（二）部分分析法
定义：只作语法分析，并且不一定分析到每个词。其 目标不那么“宏伟”，但可行性较强。包括： 骨架分析（Skeleton Parsing），只要求分析出句子 的主干成分，例如核心谓词，全句的主语、宾语等。 所谓“核心谓词”，是指一个准子句中充当核心谓语 的谓词（动词或形容词）。英语只要根据动词形式找 到限定动词就可以了，但汉语的句子里出现多个谓词 时，难以判断哪一个是核心谓词。
第四章 汉语句子的信息处理
授课时间：2006年12月18日 授课人：徐艳华
教学目标
汉语树库的建设
汉语自动句法分析的方法
浅层分析：
浅层分析（Shallow Parsing），只要求识别句子中某 些相对简单的结构，它包括两种： 一种是专门针对特定结构的短语进行分析，例如动宾 组块： 美国/npu 国会/npu [发布/vgn 命令/ng] ，/，禁止/vgs 在/pzai 美/nps [从事/vgn 或/c 学习/vgn 理/ng 工/ng 农/ng 医/ng] 的/usde 中国/nps 人/ng [回/vgn 国/ng] 。 /。 另一种是不针对特定结构的分析，例如实词组块： 关于/pg [李正海/npc [感人/a 事迹/ng]NP]NP 的/usd [报告会/ng] ,/w 正/dr 在/pg [广西/nps 各地/s]NP 举行 /vg ./w
（二）部分分析法
定义：只作语法分析，并且不一定分析到每个词。其 目标不那么“宏伟”，但可行性较强。包括： 骨架分析（Skeleton Parsing），只要求分析出句子 的主干成分，例如核心谓词，全句的主语、宾语等。 所谓“核心谓词”，是指一个准子句中充当核心谓语 的谓词（动词或形容词）。英语只要根据动词形式找 到限定动词就可以了，但汉语的句子里出现多个谓词 时，难以判断哪一个是核心谓词。
第四章 汉语句子的信息处理
授课时间：2006年12月18日 授课人：徐艳华
教学目标
汉语树库的建设
汉语自动句法分析的方法
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.
中文信息处理概述-PPT课件
对外经贸大学中文学院.对外汉语
释名
• Chinese Information Processing（CIP） 中文信息处理 ——Chinese character Information Processing 汉字信息处理 • CIP Chinese character (IT) = Chinese ideograph (Sinology) ——Chinese language Information Processing 汉语信息处理 • Language Information Processing 语言信息处理 (1) NLP/ CIP (2) Chinese-centered Multi-lingual Information Processing 以汉语为核心的多语言信息处理
对外经贸大学中文学院.对外汉语
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
汉语信息处理的主攻方向—两个实例
实例二 关于“沙漠化”的文章 “几年前由于种植籽瓜有利可图，使大批的种植 者就到过渡带来开垦，……。在这样的绿洲和沙漠过 渡带开垦，极易造成风蚀。” ——<今日民航>2019年9月号 就/ 到/ 就到/ 到/ 到过/ 过/ 过渡/ 带/ 来/ 带来/
对外经贸大学中文学院.对外汉语
中文信息处理的研究内容
• 研究对象：文字和语音 • 语言单位和层面：字-词-句-篇 • 基础研究 基础理论：语言学 基础方法 人工智能：知识工程，机器学习，模式识别，神经计算 数学： 模型理论，形式化理论，数理统计 基础技术 基础资源 基础系统/平台 • 应用研究 应用技术 应用资源 应用系统/平台
• 词
– 汉语分词
• 句篇
– 中文信息检索 – 中文信息抽取 – 中文文本分类技术
对外经贸大学中文学院.对外汉语
释名
• Chinese Information Processing（CIP） 中文信息处理 ——Chinese character Information Processing 汉字信息处理 • CIP Chinese character (IT) = Chinese ideograph (Sinology) ——Chinese language Information Processing 汉语信息处理 • Language Information Processing 语言信息处理 (1) NLP/ CIP (2) Chinese-centered Multi-lingual Information Processing 以汉语为核心的多语言信息处理
对外经贸大学中文学院.对外汉语
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
汉语信息处理的主攻方向—两个实例
实例二 关于“沙漠化”的文章 “几年前由于种植籽瓜有利可图，使大批的种植 者就到过渡带来开垦，……。在这样的绿洲和沙漠过 渡带开垦，极易造成风蚀。” ——<今日民航>2019年9月号 就/ 到/ 就到/ 到/ 到过/ 过/ 过渡/ 带/ 来/ 带来/
对外经贸大学中文学院.对外汉语
中文信息处理的研究内容
• 研究对象：文字和语音 • 语言单位和层面：字-词-句-篇 • 基础研究 基础理论：语言学 基础方法 人工智能：知识工程，机器学习，模式识别，神经计算 数学： 模型理论，形式化理论，数理统计 基础技术 基础资源 基础系统/平台 • 应用研究 应用技术 应用资源 应用系统/平台
• 词
– 汉语分词
• 句篇
– 中文信息检索 – 中文信息抽取 – 中文文本分类技术
对外经贸大学中文学院.对外汉语
中文信息处理的词法问题以句本位语法图解树库构建为背景
附加
⑴前缀+X：
小王/nr，大杨/nr，老二/n，超音速/b，超声波/n，无公害/v，无条 件/d，过饱和/z，非金属/n，非/h 国家/n 工作/vn 人员/n；
⑵X+后缀：
花儿/n，人们/n，艺术家/n，办事员/n，毕业生/n，参谋长/n，革命 性/n，磁盘机/n，标准化/v，研究者/n，语言学界/n，朋友/n 们/k， 探索者/n，不/df 顾/v 劝告/v 而/c 执意/vd 闹事/v 者/k；
⑶前缀+X+后缀：
非党员/n，无政府主义者/n，超薄型/b。
复合
邢福义小句中枢说 之“小句包容律”：短语 相比复合词多两个常备结构因素：
A、构件组合灵活，B、音节较多。
短语-AB=复合词 短语-A=定型短语（如：[世界/n 大学生/n 运动会/n]nt） 短语-B=近似短语词（如：吃饭、走路、讲话、唱歌）
第二，统筹词类标注与词库建设、句法分析 之间的关系，改变将词库词类直接作为句法 分析输入的做法，在训练句法模型时进行词 类的句本位转化。“依句辨品”是值得借鉴 的。
谢谢！
汉语树库建设现状
汉语树库的目前两分天下的格局：
短语结构树 依存结构树
树库构建的困难：
一致性难以保证 层次分析琐碎、标注效率低下
复句→单句→词组→词→语素、非语素字、前接成分、后接成分……
句本位语法图解树库
“句本位”：汉语语法分析当以句法为主， 词法服从于句法。
分词单位：能按句法分析则分析，否则整体为 一个造句单位，内部结构属于词法分析范围。
词类标注：“依句辨品，离句无品”
标注示例
勤劳的铁路工人正准备修建天桥的材料。
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
添加标题
添加标题
添加标题
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
中文信息处理概述-PPT课件
对外经贸大学中文学院.对外汉语
中文信息处理的研究内容
• 研究对象：文字和语音 • 语言单位和层面：字-词-句-篇 • 基础研究 基础理论：语言学 基础方法 人工智能：知识工程，机器学习，模式识别，神经计算 数学： 模型理论，形式化理论，数理统计 基础技术 基础资源 基础系统/平台 • 应用研究 应用技术 应用资源 应用系统/平台
• 词
– 汉语分词
• 句篇
– 中文信息检索 – 中文信息抽取 – 中文文本分类技术
对外经贸大学中文学院.对外汉语
汉语信息处理的主攻方向—两个实例
• 两个实例 实例一 关于自动升降晾衣架的对话 妻子：“嘿，过了一年才坏。” 丈夫：“什么呀，才一年就坏了。” 丈夫理解了妻子的意思吗？
——虚词词义：才（数量词前后，意义不同） ——背景知识：保修期 ——知识激活机制？
对外经贸大学中文学院.对外汉语
汉语信息处理的主攻方向
• 短语结构歧义
m + q + n + “的” + n 三个大学的老师三/m 个/q 大学/n 的/u 老师/n
——[ [ 三/m 个/q 大学/n ] 的/u 老师/n ] ——[ 三/m 个/q [ 大学/n 的/u 老师/n ] ]
三所大学的老师—[ [ 三/m 所/q 大学/n ] 的/u 老师/n ] 三位大学的老师—[ 三/m 位/q [ 大学/n 的/u 老师/n ] ] 小王和小李的妹妹 李娜和郑洁的老公都是教练。
——未登录词的识别 ——知识背景 ——认知机制
对外经贸大学中文学院.对外汉语
汉语信息处理的主攻方向—歧义消解
白天鹅/--白/ 天鹅/--白天/ 鹅/--白/ 天/ 鹅/
•
词的切分 白天鹅 计算机程序可以按某种算法实现这种切分， 给出一种或多种结果。对否？
中文信息处理的词法问题——以句本位语法图解树库构建为背景
中文信息处理的词法问题——以句本位语法图解树库构建为
背景
彭炜明;宋继华;俞士汶
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2014(28)2
【摘要】该文对比了句本位语法图解树库与中文信息处理现行词法规范在分词单位和词类标注两方面的差异,指出目前自动词法分析与句法分析的若干脱节之处,梳理了图解树库中关于临时造词、惯用语等特殊结构的标注策略和语言学理据,并探讨了“依句辨品”和“指称化”等汉语词类相关理论在中文信息处理中的实现方式.【总页数】8页(P1-7,36)
【作者】彭炜明;宋继华;俞士汶
【作者单位】北京大学计算语言学教育部重点实验室;北京大学计算语言学研究所,北京100871;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;北京大学计算语言学教育部重点实验室;北京大学计算语言学研究所,北京100871
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.古今作品分析“图解法”简说——汉语“句本位”语法的图解法提纲 [J], 黎锦熙;
2.从树库的实践看句本位和中心词分析法的生命力 [J], 黄昌宁;李玉梅
3.基于句本位图解树库的汉语句式实例获取 [J], 朱淑琴;彭炜明;宋继华;郭冬冬
4.汉语句式结构的数字化——句本位语法与“图解法”改造 [J], 何静;彭炜明;宋继华
5.《句本位语法的中文信息处理理论与实践》出版 [J], 范维哲
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中文信息处理--句法分析PPT资料优秀版
如果不考虑语言所处的环境和语言单位的上下 文，将会发现语言的歧义现象无所不在；
结论：一般来说，语言单位的歧义现象在引入 更大的上下文范围或者语言环境时总是可以被 被消解的。句法分析的核心任务就是消解一个 句子在句法结构上的歧义。
2021/7/12
6
句法结构的歧义消解（续）
我是县长。 我是县长派来的。
句法分析I
张宇
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
内容提要
什么是句法分析 与形式语言句法分析的比较 上下文无关语法的分析策略
自顶向下分析法 自底向上分析法 左角分析法
2021/7/12
2
内容提要（续）
上下文无关语法的分析算法
移进－归约算法 Marcus确定性分析算法 CYK算法 Earley算法 Tomita算法 Chart算法
2021/7/12
29
自顶向下分析法－示例14
2021/7/12
30
自顶向下分析法－示例15
2021/7/12
31
自顶向下分析法－示例16
2021/7/12
32
自顶向下分析法－示例17
2021/7/12
33
自顶向下分析法－示例18
2021/7/12
34
自顶向下分析法－示例19
2021/7/12
2021/7/12
86
左角分析法－示例34
2021/7/12
87
左角分析法－示例35
2021/7/12
88
左角分析法－示例36
2021/7/12
89
左角分析法－示例37
2021/7/12
90
左角分析法－示例38
2021/7/12
91
结论：一般来说，语言单位的歧义现象在引入 更大的上下文范围或者语言环境时总是可以被 被消解的。句法分析的核心任务就是消解一个 句子在句法结构上的歧义。
2021/7/12
6
句法结构的歧义消解（续）
我是县长。 我是县长派来的。
句法分析I
张宇
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
内容提要
什么是句法分析 与形式语言句法分析的比较 上下文无关语法的分析策略
自顶向下分析法 自底向上分析法 左角分析法
2021/7/12
2
内容提要（续）
上下文无关语法的分析算法
移进－归约算法 Marcus确定性分析算法 CYK算法 Earley算法 Tomita算法 Chart算法
2021/7/12
29
自顶向下分析法－示例14
2021/7/12
30
自顶向下分析法－示例15
2021/7/12
31
自顶向下分析法－示例16
2021/7/12
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自顶向下分析法－示例17
2021/7/12
33
自顶向下分析法－示例18
2021/7/12
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自顶向下分析法－示例19
2021/7/12
2021/7/12
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左角分析法－示例34
2021/7/12
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左角分析法－示例35
2021/7/12
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左角分析法－示例36
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左角分析法－示例37
2021/7/12
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左角分析法－示例38
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中文信息处理.pptx
学者们在介绍国外先进的理论和方法同时，也有不少人结合汉语自身 的特点，对这些理论和方法做了深入一步的探索，极少数人对自然语 言理解做了深层次的带有哲学色彩的思考
80年代中期宁春岩发表的《自然语言理解中的几个根本问题》，以及他 译介的美国哲学家休伯特.德雷福斯(Hubert L.Dreyfus)的专著《计算机不 能做什么--人工智能的极限》
矢量字库
采用矢量的方法，对每个汉字信息用一组矢量进行 描述
2019-10-24
谢谢你的关注
11
软件汉化技术
软件汉化是把西文软件直接改造成中文软 件的一种技术
西文操作系统汉化成中文操作系统
内核汉化 外挂汉化
西文应用软件经过汉化后能够具备处理中文的 能力
界面的汉化 应用程序中中文的通行
9
汉字键盘输入技术
汉字键盘输入技术是一种通过键盘使汉字进入计 算机的技术
汉字编码
采用四位十进制数把常用的汉字用“0”—”9”十个数字 按照次序进行编码
四角码（字形码）
用“0”—”9”十个数字键对汉字的四个角的形状进行编码
机内码
用2字节、3字节、4字节来表示一个汉字的机器内部码
1946年，美国人发明了手动光学照相排版机 20世纪60年代，德国人制造了阴极射线管式照
排 1975年，英国人开始了激光照排的研究 1974年8月，国家设立了748工程
2019-10-24
谢谢你的关注
15
中文平台
中文平台是指处理中文信息的软件系统的 集合，包括支持中文的系统软件、支撑软 件和应用软件
和声调
注音字符
汉语拼音 21个声母，35个韵母，4声调
2019-10-24
80年代中期宁春岩发表的《自然语言理解中的几个根本问题》，以及他 译介的美国哲学家休伯特.德雷福斯(Hubert L.Dreyfus)的专著《计算机不 能做什么--人工智能的极限》
矢量字库
采用矢量的方法，对每个汉字信息用一组矢量进行 描述
2019-10-24
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11
软件汉化技术
软件汉化是把西文软件直接改造成中文软 件的一种技术
西文操作系统汉化成中文操作系统
内核汉化 外挂汉化
西文应用软件经过汉化后能够具备处理中文的 能力
界面的汉化 应用程序中中文的通行
9
汉字键盘输入技术
汉字键盘输入技术是一种通过键盘使汉字进入计 算机的技术
汉字编码
采用四位十进制数把常用的汉字用“0”—”9”十个数字 按照次序进行编码
四角码（字形码）
用“0”—”9”十个数字键对汉字的四个角的形状进行编码
机内码
用2字节、3字节、4字节来表示一个汉字的机器内部码
1946年，美国人发明了手动光学照相排版机 20世纪60年代，德国人制造了阴极射线管式照
排 1975年，英国人开始了激光照排的研究 1974年8月，国家设立了748工程
2019-10-24
谢谢你的关注
15
中文平台
中文平台是指处理中文信息的软件系统的 集合，包括支持中文的系统软件、支撑软 件和应用软件
和声调
注音字符
汉语拼音 21个声母，35个韵母，4声调
2019-10-24
第五部分中文信息处理-PPT精品
• 字形：字符的一个实例。 • 有的时候，几个字符可以合成一个字
形，例如美元符号：
– 一个“S”形状加上一根竖线：＄ – 一个“S”形状加上一根割断的竖线： – 一个“S”形状加上两根竖线： – 一个“S”形状加上两根割断的竖线：
• 汉字的字形更加复杂，我国制定了一 系列的国家标准来严格定义各种字符 集中字符的字形。
• 轮廓矢量的字形描述技术的核心是用多条 直线逼近字形，并进行封闭处理，字形效 果明显改观。
2020/8/2
5.2.2 轮廓矢量字形描述技术（ 续）
2020/8/2
5.2.1 点阵字形描述技术（续）
• 把一个方块横向分成16格，纵向也分成16 格，形成256个小方格，即该矩阵有256个 “点”。每一个点可以有黑、白两种颜色 。
• 用这样的点阵覆盖到汉字上，凡是与笔画 重叠的点，规定它是黑色；凡是不与笔画 重叠的点，规定它是白色。
2020/8/2
– 字库存储空间 – 字形还原的计算量
2020/8/2
5.1.3 字形描述技术及其种类（ 续）
• 字形描述技术描述一般可分为：
– 点阵字形描述技术 – 轮廓矢量字形描述技术 – 曲线轮廓字形描述技术
2020/8/2
5.2 字形描述技术
• 点阵字形描述技术 • 轮廓矢量字形描述技术 • 曲线轮廓字形描述技术 • 其他字形描述技术
2020/8/2
5.1.3 字形描述技术及其种类
• 字形描述技术是以数字代码描述字的 形状，在输出版面的时候，由计算机 将代码还原，恢复字原来的形状，由 输出设备输出。字形描述技术也被称 为字形压缩还原技术。
• 字形描述技术的水平高低，不仅决定 了输出字的速度、字形美观和输出效 果，同时也影响到：
形，例如美元符号：
– 一个“S”形状加上一根竖线：＄ – 一个“S”形状加上一根割断的竖线： – 一个“S”形状加上两根竖线： – 一个“S”形状加上两根割断的竖线：
• 汉字的字形更加复杂，我国制定了一 系列的国家标准来严格定义各种字符 集中字符的字形。
• 轮廓矢量的字形描述技术的核心是用多条 直线逼近字形，并进行封闭处理，字形效 果明显改观。
2020/8/2
5.2.2 轮廓矢量字形描述技术（ 续）
2020/8/2
5.2.1 点阵字形描述技术（续）
• 把一个方块横向分成16格，纵向也分成16 格，形成256个小方格，即该矩阵有256个 “点”。每一个点可以有黑、白两种颜色 。
• 用这样的点阵覆盖到汉字上，凡是与笔画 重叠的点，规定它是黑色；凡是不与笔画 重叠的点，规定它是白色。
2020/8/2
– 字库存储空间 – 字形还原的计算量
2020/8/2
5.1.3 字形描述技术及其种类（ 续）
• 字形描述技术描述一般可分为：
– 点阵字形描述技术 – 轮廓矢量字形描述技术 – 曲线轮廓字形描述技术
2020/8/2
5.2 字形描述技术
• 点阵字形描述技术 • 轮廓矢量字形描述技术 • 曲线轮廓字形描述技术 • 其他字形描述技术
2020/8/2
5.1.3 字形描述技术及其种类
• 字形描述技术是以数字代码描述字的 形状，在输出版面的时候，由计算机 将代码还原，恢复字原来的形状，由 输出设备输出。字形描述技术也被称 为字形压缩还原技术。
• 字形描述技术的水平高低，不仅决定 了输出字的速度、字形美观和输出效 果，同时也影响到：
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。
05
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。
全信息理论与中文信息处理ppt课件
3，灵活性 整体框架是语言学风格，包含语法分析、语义分析和语 用分析；实际分析深度可依问题需求而有所不同。 模块实现可以是规则的、统计的、规则统计交互补足的。
4，开放性： 模型能够适应各种“理解”应用；能够随着信息表示与处 理方法的进步而不断改进自己的性能。
关于灵活性的一个说明
规则分析 统计分析
N
自然语言 “理解” 与人工智能
1，智能的核心是思维；语言是思维的表达；因此语 言也是智能的表达。
2，理解（认知），是智能的内核；因此自然语言理 解是人工智能的基本研究方向。
3，自然语言理解本质上是人工智能、信息科学、 认 知科学和语言学的交叉科学。
4，自然语言理解系统本质上是一类智能系统。
智能系统的核心机制：信息-知识-智能转换
Form Content
Thinking
Value
The Mechanism of Understanding Form Value Content
全信息与语言理解的层次
对于自然语言的理解，存在三个相依的层次：
（1）了解它的语法信息 （2）了解它的语义信息 （3）了解它的语用信息
浅层理解 中层理解 深层理解
中文信息（自然语言）处理的核心目标
表面上看，“中文信息处理”研究工作的着眼点和落 脚点应是中文信息的“处理” – 如词语切分，词形标注， 语句分析，专名识别，词语消岐，等等。
实质上看，研究工作的目标是“使机器能够在一定 程度上理解中文信息”，或对中文信息实现一定认知。
无论从 “人际通信” 还是 “人机合作” 的需求来看， 处理都是手段，理解（认知）才是目的。
即使是人（更不要说机器）对自然语言的理解也需 要经过长时间的训练和学习，需要在大量“记忆+模仿” 实践的基础上才能逐渐生长出“自主理解”的能力。
4，开放性： 模型能够适应各种“理解”应用；能够随着信息表示与处 理方法的进步而不断改进自己的性能。
关于灵活性的一个说明
规则分析 统计分析
N
自然语言 “理解” 与人工智能
1，智能的核心是思维；语言是思维的表达；因此语 言也是智能的表达。
2，理解（认知），是智能的内核；因此自然语言理 解是人工智能的基本研究方向。
3，自然语言理解本质上是人工智能、信息科学、 认 知科学和语言学的交叉科学。
4，自然语言理解系统本质上是一类智能系统。
智能系统的核心机制：信息-知识-智能转换
Form Content
Thinking
Value
The Mechanism of Understanding Form Value Content
全信息与语言理解的层次
对于自然语言的理解，存在三个相依的层次：
（1）了解它的语法信息 （2）了解它的语义信息 （3）了解它的语用信息
浅层理解 中层理解 深层理解
中文信息（自然语言）处理的核心目标
表面上看，“中文信息处理”研究工作的着眼点和落 脚点应是中文信息的“处理” – 如词语切分，词形标注， 语句分析，专名识别，词语消岐，等等。
实质上看，研究工作的目标是“使机器能够在一定 程度上理解中文信息”，或对中文信息实现一定认知。
无论从 “人际通信” 还是 “人机合作” 的需求来看， 处理都是手段，理解（认知）才是目的。
即使是人（更不要说机器）对自然语言的理解也需 要经过长时间的训练和学习，需要在大量“记忆+模仿” 实践的基础上才能逐渐生长出“自主理解”的能力。
中文信息处理--基于语料库的工作34页PPT
பைடு நூலகம்
中文信息处理--基于语料库的工作
11、不为五斗米折腰。 12、芳菊开林耀，青松冠岩列。怀此 贞秀姿 ，卓为 霜下杰 。
13、归去来兮，田蜀将芜胡不归。 14、酒能祛百虑，菊为制颓龄。 15、春蚕收长丝，秋熟靡王税。
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
中文信息处理--基于语料库的工作
11、不为五斗米折腰。 12、芳菊开林耀，青松冠岩列。怀此 贞秀姿 ，卓为 霜下杰 。
13、归去来兮，田蜀将芜胡不归。 14、酒能祛百虑，菊为制颓龄。 15、春蚕收长丝，秋熟靡王税。
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非