中文信息处理
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。
中文信息处理技术的现状与未来
中文信息处理技术的现状与未来中文信息处理技术从一开始的笨拙到现在的高效，经历了数十年的发展，已经成为大家生活和工作中不可或缺的一部分。
中文信息处理技术与各个行业息息相关，慢慢地已经成为生产力的一部分。
然而，现在的中文信息处理技术还有许多需要变革和创新的地方，未来的发展还有很大的空间。
本文延续这一主题，分别从中文信息处理技术的现状及其问题、中文信息处理技术的未来趋势及其应用做出详细探讨。
中文信息处理技术的现状及其问题目前中文信息处理技术的发展可以分成三个阶段：第一阶段是电子化处理，主要以文本为主，制作纯文本文档较为常见，但存在着中文信息与英文等其他语言无法交融的问题。
第二阶段是信息化处理，分别从单个处理、应用程序集成等方面加强对中文信息处理的能力，并形成了一些规范格式，例如XML、SGML等，确保对各类格式文件具有较强的处理兼容性。
第三阶段是人工智能信息处理，通过文本挖掘、自然语言处理、机器学习等技术确保对中文信息的处理效率和质量的提升。
但是这些技术的发展仍面临以下问题：首先，中文与英文等其他语言的共存是一个棘手问题，中文信息无法与英文及其他语言的信息无缝连接和交融。
因为中文文字的组字、音形转换和语法规则等特点，会导致许多现有的处理技术在中文方面的处理效果并不尽如人意。
比如在搜索引擎中，输入的英文关键字可以很好地匹配搜索的目的，但是中文可能会出现语义解析的问题，难以准确匹配相关信息。
其次，中文分词是中文信息处理技术中的一个关键问题，具体来说，就是将一个没有空格分割符的中文字符串切分成多个词语。
这个过程涉及到语法复杂度和数据量密度等许多问题，因此，现有的中文分词算法的准确率并不高。
再次，在机器翻译领域，中英文的语言差异严重，很难通过传统的机器翻译算法实现准确的翻译。
现有的机器翻译系统工作效率不高，而且翻译质量不一，严重限制了中文信息处理技术的发展。
中文信息处理技术的未来趋势及其应用中文信息处理技术的未来趋势，主要是以智能化方向发展。
中文信息处理技术概论
第1章中文信息处理技术概论1.1 信息处理的实质1.1.1 信息和信息技术1．信息在信息技术领域，信息是指对事物之间相互联系、相互作用的状态的描述。
信息的性质有普遍性、无限性、相对性、转移性、共享性、变换性、动态性、转换性。
信息的传播及利用可以追溯到古代的烽火台、飞鸽传书，近代的邮政、电报、电话以及现代的计算机、计算机网络、互联网、无线通信等等。
人类认识世界的过程，实际上就是获得外部世界信息并对这些信息进行加工的过程；而改造世界的过程，则是由认识主体把加工所形成的信息(目标和策略)反作用于外部世界、并不断按照策略信息来引导外部事物达到目标的过程。
因此，人类认识世界和改造世界的过程本质上就是一个信息处理过程。
一个完备的控制系统必然也是一个完备的信息处理过程。
信息的基本功能是作为生存的要素、社会的资源、认识的向导、实践的指南、决策的依据、控制的基础、智慧的源流、系统的灵魂。
2．信息技术信息技术就是用以扩展人的信息器官功能的技术。
人的信息器官及其功能分别是：感觉器官完成获取信息功能；传导神经网络完成传递信息功能；思维器官完成加工和再生信息功能；效应器官完成使用信息功能。
信息技术的基本内容就是所谓的信息技术四基元，即感测技术、通信技术、智能技术及控制技术。
信息系统的工作流程如图1-1所示。
图1-1 完备的信息系统的工作流程信息是自然环境和人类的一切活动所产生的各种状态和消息的总称。
人们很早就已知道信息这一概念。
从定性的意义上说，人们在得知某个消息后，他在事前认为消息中所包含的事件发生的可能性愈小，则认为这个消息给他带来的信息量愈大。
可见信息的量值与2中文信息处理技术——原理与应用事件的随机性有关。
信息在人类社会活动的各方面都很重要。
但是，在科技不甚发达的时代，信息的作用及其利用价值被限制在较低的程度上。
例如，信息技术的一种手段为传递，在电信技术发明以前，人们只能用人工通信，或者其他简单的表示方式或各种约定来传递信息。
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》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、课程概述《中文信息处理技术》是一门专门研究中文信息处理的理论、方法与实践的课程。
本课程旨在帮助学生掌握中文信息处理的基本概念和方法，掌握使用中文进行信息处理的核心技术，并能够设计和实现简单的中文信息处理系统。
二、课程目标1、理解中文信息处理的基本概念和方法，包括中文分词、词性标注、命名实体识别、文本分类、信息检索和机器翻译等。
2、熟悉中文信息处理的核心技术，包括自然语言处理、语音识别、机器学习和深度学习等。
3、能够设计和实现简单的中文信息处理系统，包括文本分类、信息检索和机器翻译等系统。
4、培养学生的实践能力和创新精神，鼓励学生积极参与中文信息处理领域的科研和实践活动。
三、课程内容1、中文信息处理的基本概念和方法，包括中文分词、词性标注、命名实体识别、文本分类、信息检索和机器翻译等。
2、自然语言处理技术，包括语音识别、自然语言理解和机器翻译等。
3、机器学习算法，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型等。
4、深度学习技术，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
5、中文信息处理系统的设计和实现，包括文本分类、信息检索和机器翻译等系统。
四、教学方法1、理论教学：通过课堂讲解和演示，帮助学生掌握中文信息处理的基本概念和方法，熟悉核心技术和算法。
2、实验教学：通过实验和项目实践，帮助学生掌握中文信息处理系统的设计和实现，培养学生的实践能力和创新精神。
3、课外阅读：推荐相关论文和书籍，鼓励学生进行自主学习和研究。
4、小组讨论：组织小组讨论，鼓励学生交流和分享学习心得和研究成果。
五、课程评估1、平时作业：布置平时作业，包括选择题、简答题和编程题等，考察学生的理论和实践能力。
2、期末考试：进行期末考试，包括选择题、简答题、编程题和综合题等，全面考察学生的理论和实践能力。
3、项目实践：要求学生设计和实现一个中文信息处理系统，包括文本分类、信息检索或机器翻译等，评估学生的实践能力和创新精神。
第五章中文信息处理ppt课件
• 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.
一、概述 - 中国科学院
中文信息基础资源库平台-- 中文语言资源联盟谢萦中国科学院计算技术研究所（100190）陶建华中国科学院自动化研究所（100190）一、概述中文信息处理是自然语言信息处理的一个重要分支，它集成了计算机科学、语言学、信息学等众多领域，分为汉字信息处理与汉语信息处理两部分。
其研究领域包括：分词、句法分析、语义分析、信息检索、文本校对、机器翻译、语音识别与合成、对话系统等。
在中文信息处理上，从小规模受限语言处理走向大规模真实文本处理，是一个意义深远的里程碑式的转折，语料库方法和统计语言模型已经是当前中文信息处理的主流技术。
基础资源库被认为是目前开展以中文为核心的多语言信息处理技术研究与产品开发的最为重要的基础。
中文信息资源库是以中文信息处理为基础的学科中非常重要的支撑平台，目前资源库得建设受到国内外学术机构的普遍重视。
为推动中文信息处理技术的发展，加快基础资源库的建设和共享工作，中科院计算所和中科院自动化所在863重点项目和973项目支持下，共同发起成立了学术性、公益性、非盈利性的资源共享平台--中文语言资源联盟（ChineseLDC，简称CLDC）。
该平台涵盖中文信息处理多个层面上所需要的语言语音资源，包括词典、各种语音语言语料库、工具等。
在建立和收集语言资源的基础上，形成系列化的标准和规范，推荐给用户。
在建立和收集资源的同时，分发资源，服务于教育、科研、政府研究部门和工业技术开发，为汉语语言信息处理的基础研究和应用开发提供支持。
二、中文信息资源库的特点中文信息资源库是由多个中文语料库组成的，每个中文语料库都保持传统意义上的数据库的功能，但是每一个中文语料库又根据其研究领域的不同、计算方法的不同有着自己特定的数据结构。
这些语料库是面向中文信息处理技术研究和开发的专业语料库，语料库的设计与开发注重专业人士的需求，标准化和个性化的共存，在科学研究中一些语料库渐渐的演变成为标准的数据格式。
在中文语言资源联盟中，所有的语料库都是动态的，其动态性表现在以下几个方面：库容量随着时间的变化不断扩大；每个时间段选取的语料数量也是变化的；语料的抽取是分领域的，通用领域和各专业领域的语料是共存的；语料是根据媒体的流通情况抽取的。
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。
信息处理用现代汉语词类标记规范
信息处理用现代汉语词类标识规范1范围本原则规定了信息处理中现代汉语词类及其他切分单位旳标识代码。
合用于汉语信息处理, 也可供现代汉语教学与研究参照。
2术语和定义下列术语和定义合用于本原则。
2.1汉语信息处理 Chinese Information Processing, CIP用计算机对汉语形、音、义等信息进行输入、排序、存储、输出、记录、提取等。
2.2切分单位 Segment Unit汉语信息处理使用旳、具有确定语法功能旳基本单位。
它包括本原则旳规则所限定旳词、短语及其他单位。
2.3词类 parts of speech, POS词旳语法分类, 重要是根据语法功能划分出来旳类。
2.4标识 Tag对文本中切分单位旳类别进行标注旳代码。
3总则3.1切分单位旳范围本原则旳切分单位包括词、短语和其他切分单位, 如习用语、缩略语、前接成分、后接成分、语素字、非语素字、标点符号、非中文符号等。
3.2词类划分旳原则本原则旳词类分类体系参照了吕叔湘、朱德熙、胡裕树等先生旳语法体系和《中学教学语法系统提纲》。
本原则根据汉语信息处理旳特点和规定, 重要根据语法功能原则划分词类。
3.3标识代码旳制定原则根据国际一般做法, 标识代码重要采用英文术语旳字母。
例如, “名词”, 采用英文术语“noun”旳首字母“n”作为标识代码；“数词”, 采用英文术语“numeral”旳第三个字母“m”作为标识代码。
汉语独有旳, 或使用英文术语字母不便旳, 根据国内一般做法, 标识代码采用汉语拼音字母。
如, “缩略语”, 采用中文“简”汉语拼音旳首字母“j”作为标识代码；“语素字”, 采用中文“根”汉语拼音旳首字母“g”作为标识代码。
4词类及其他切分单位分类本原则将词类划分为13个一级类, 16个二级类；其他切分单位划分为7个一级类, 13个二级类。
顾客可根据需要自行增补。
4.1词类划分及标识代码名词（n）, 表达人或事物旳名称, 在句子中重要充当主语和宾语。
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。
中国计算机学会中文信息处理
中国计算机学会中文信息处理中国计算机学会中文信息处理是指利用计算机科学技术方法处理中文文本的研究领域。
随着中文信息的快速增长和应用场景的不断扩大，中文信息处理在自然语言处理、信息检索、机器翻译等领域发挥着重要作用。
中国计算机学会中文信息处理的研究内容涵盖了中文文本的分词、词性标注、句法分析、语义分析、情感分析、命名实体识别、文本聚类、信息提取、文本分类等方面。
首先，中文分词是中文信息处理的基础任务之一、中文分词是将连续的中文字符序列切割成有意义的词语，是中文信息处理的第一步。
中文分词在很多自然语言处理任务中起到了至关重要的作用。
其次，中文词性标注是对分词结果进行词性标注的任务。
词性标注是指为分词后的每一个词语标注其词性，如名词、动词、形容词、副词等。
词性标注可以帮助理解句子结构，进而对句子进行进一步的语义分析和信息提取等工作。
句法分析是中文信息处理中的关键任务之一，它是指对句子进行句法结构分析的过程。
句法分析可以将句子解析成树状结构表示，标注不同句子成分之间的关系，如主谓关系、定中关系等。
句法分析对于自然语言理解、问答系统等任务有着重要的作用。
语义分析是对句子或文本进行语义解析的任务。
它涉及到词义消歧、语义角色标注、实体识别等内容。
语义分析可以帮助理解句子的含义，并进行推理和推断等工作。
情感分析是指对句子或文本进行情感分类的任务。
情感分析可以帮助判断文本的情感态度，如积极、消极、中性等。
情感分析在舆情监测、评论分析等领域有广泛的应用。
命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体对象，如人名、地名、组织名等。
命名实体识别是信息抽取和关系抽取的重要预处理步骤。
文本聚类是将大量文本按照一定的相似度进行聚类的任务。
文本聚类可以帮助将大规模的文本数据按照主题进行划分和整理，以便进一步的分析和应用。
信息提取是从文本中提取特定信息的任务，如从新闻报道中提取人物关系、事件发生时间等。
信息提取可以帮助整理和分析大规模的文本信息。
汉字信息在计算机中的处理
汉字信息在计算机中的处理陌陌：琪琪，随着计算机技术的发展，计算机具有了中文信息处理的能力，在上次课中，我们已经学习了第一节的文字及其处理技术，那么我想问你，汉字信息在计算机中是如何进行处理呢？琪琪：陌陌，这你可要认真听了哦，汉字首先要被计算机先存储，计算机只能识别二进制数0和1任何信息在计算机中都是以二进制形式存放的，汉字也不例外，这就需要对汉字进行编码。
陌陌：那琪琪你能说说计算机在处理汉字时是如何机进行编码的吗？琪琪：汉字在计算机内的编码很复杂，涉及汉字的各种代码，目前计算机上使用的汉字编码主要有三种1、汉字输入码2汉字机内码3汉字输出码。
陌陌：那琪琪你能告诉我汉字信息在计算机中是如何通过编码进行输入输出和显示的吗？琪琪：这个有点复杂，陌陌你要仔细听，在前面我所提到的汉字编码中，汉字输入码也叫外码，是为了通过键盘字符把汉字输入计算机而设计的一种编码。
汉字的输入码种类繁多，大致有4种类型，即音码、形码、数字码和音形码。
陌陌：那第二个汉字机内码是什么呢？琪琪：第二个是汉字机内码，它又称为内码或汉字存储码。
汉字机内码是供计算机系统内部进行存储、加工处理、传输而统一使用的代码。
陌陌：那汉字输出码又应该怎么理解呢？琪琪：汉字输出码，它也叫汉字的字型码，由汉字的字模信息组成的。
目前普遍使用的汉字字型码是用点阵方式表示的，称为“点阵字模码”。
所谓“点阵字模码”，就是将汉字像图像一样置于网状方格上，每格是存储器中的一个位，16×16点阵是在纵向16点、横向16点的网状方格上写一个汉字，有笔画的格对应1，无笔画的格对应0。
这种用点阵形式存储的汉字字型信息的合称为汉字字模库，简称汉字字库。
通常汉字显示使用16×16点阵，而汉字打印可选用24×24点阵、32×32点阵、64×64点阵等。
例如以下几幅图都是用点阵来显示汉字：陌陌：琪琪我了解了三种汉字编码了，那我还想知道这三种编码是如何处理才得出了汉字的呢？琪琪：好，我现在就告诉你汉字信息的到底是如何输入输出的，汉字输入就是将汉字符号输入到计算机中，目前简便易行的方式是键盘输入。
中文信息处理概述
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%
方兴未艾的中文信息处理
方兴未艾的中文信息处理王佳存【期刊名称】《科技信息》【年(卷),期】1998(000)002【摘要】中文信息处理(Chinese information processing),是指用电子计算机对以中文为载体的各类信息资源进行加工处理,包括对图像信息和语言信息的识别、模拟、分析、转换和传输等。
进入文明史以来,人类已经历了3个时代:①开发物质资源、没有机械化的农业时代;②开发能量资源、实现体力劳动机械化的工业时代;③开发信息资源、实现脑力机械化的信息时代。
随着语言研究的不断深入,随着电脑走入寻常百姓家,中文信息处理呈现出方兴未艾的发展趋势,在汉字信息处理技术、中文应用系统开发和中文信息处理基础理论研究方面取得了突出的进展。
一、汉字信息处理技术汉字信息处理技术主要解决汉字的计算机输入、存储、加工、编辑和输出等问题。
计算机汉字输入曾一度是制约中文信息处理发展的"瓶颈"技术,经过十多年的探索,我国研究开发了汉字键盘输入、【总页数】2页(P6-7)【作者】王佳存【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP391.1【相关文献】1.方兴未艾的中文信息处理 [J], 王佳存2.兼类词概率分布计量考察及语法搭配模式在中文信息处理中的应用 [J], 王浩学;徐艳华3.中国中文信息学会2020年“钱伟长中文信息处理科学技术奖”之——认知计算模型驱动的互联网搜索技术及其应用 [J], 无;刘奕群;王小川;张敏;陈炜鹏;马少平;许静芳;毛佳昕;王蟒;马为4.中国中文信息学会2020年“钱伟长中文信息处理科学技术奖”之——大规模中文词汇语义分析关键技术及其开源应用 [J],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。
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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。
3、汉语语音的特殊性汉语语音的特点是音节结构简单,音节界限分明,但有声调和变调等问题,对于语音识别和语音合成来说,既有有利的一面, 也有不利的一面。
4、汉语语法的特殊性汉语形态贫乏,难以凭借形态来确定词的句法功能,词序和虚词是主要的语法手段,句法歧义特别复杂,使得汉语语句自动分析这一关键技术迟迟不能取得突破。
另外，现有的自然语言处理理论和技术大多都是以英语为研究对象语言发展起来的。
而汉语无论在语音、文字表示，还是在词汇、语法、语义及其语用等各个层面上，都与之存在着很大的差异。
这使得无法直接套用西方已成熟的理论和技术，汉语无疑是计算模型比较不发达的语言。
这对从事中文信息处理的研究者来说是一个巨大的挑战和压力。
二、中文信息处理的主流技术中文信息处理技术从70年代的蓬勃发展至今，仅仅经历了短短20多年的时间，便完成了由初级阶段向比较成熟阶段的过渡，这是微电子技术和IT技术高速发展以及迫切的应用需求所促成的。
中文信息处理技术处于初级阶段的主要特征是以研究为主。
在70～80年代，国内曾出现汉字输入方法研究千军万“码”的局面，上千种输入方法应运而生。
在汉字字型方面，从15×16点阵到256×256点阵，仿宋、宋、楷、黑等各种字体不断涌现，以CCDOS为代表的20余种汉化DOS不断出台，各具特色，联想汉卡、巨人汉卡、四通汉打等曾风靡一时。
从90年代初开始，中文信息处理技术开始进入比较成熟的阶段。
其主要标志是初步实现了“四化”，即标准化、一体化、工程化和产品化。
标准化是指国家相应出台了一系列有关中文信息处理方面的标准。
如GB2312-80、GB5007等30余项汉字信息交换码及汉字点阵字型标准，以及GB130001、GB16681/96大字符集和开放系统平台标准等。
汉字输入法也在经历了大浪淘沙之后趋于集中。
一体化是指中文信息处理多项技术实现了有机、合理的结合。
如软硬件技术的结合、输入输出技术的结合、多领域成果的结合。
工程化、产品化是指中文信息处理解决了在大规模应用、大规模生产以及市场营销中出现的问题。
如规范性、可靠性、可维护性、界面友好性及各环节的包装。
经过20多年的努力，我国在中文信息处理方面已取得了十分可喜的成绩，在某些方面的研究已处于世界领先。
如北大方正的激光照排技术，其市场份额独占鳌头。
汉王公司的手写汉字识别技术及产品，在经历了1996年和1997年的“春秋争霸”之后，超过了实力强大的摩托罗拉的“慧笔”和台湾的“蒙恬”产品，占据了最大的市场份额，它不仅与各种电脑捆绑销售，据悉，最近汉王还与微软签约，将汉王笔输入法作为Windows CE的标准输入接口软件，为其下一步在手持计算机方面的销售铺平了道路。
此外，清华文通、紫光OCR也是赫赫有名。
在中文平台方面，中文之星和四通利方顽强地与微软争夺市场份额，说明国内产品已具有相当的技术实力。
在Internet上，新浪中文网站已成为世界上最大的中文搜索引擎。
汉仪、中标、中易的汉字库名噪海内外，湖南华天公司研制的具有10万汉字的曲线汉字库创世界之最。
另外，由国家语委和二炮二所研制的7000万字现代汉语语料库也已基本完成，首批将颁布2000万字语料库投入社会应用。
国家“863”和国家“九五”预研工作在智能中文人机接口、跨平台中文处理、中文虚拟平台、中文浏览器、中文文本处理等方面的研究也都取得了令人鼓舞的进展。
目前，中文信息处理的主流技术主要有：1、N元模型设wi是文本中的任意一个词,如果已知它在该文本中的前两个词wi-2w-1,便可以用条件概率P(wi|wi-2w-1)来预测wi出现的概率。
这就是统计语言模型的概念。
一般来说,如果用变量W代表文本中一个任意的词序列,它由顺序排列的n 个词组成,即W=w1w2...wn,则统计语言模型就是该词序列W在文本中出现的概率P(W)。
利用概率的乘积公式,P(W)可展开为:P(W) = P(w1)P(w2|w1)P(w3| w1 w2)...P(wn|w1 w2...wn- 1)不难看出,为了预测词wn的出现概率,必须知道它前面所有词的出现概率。
从计算上来看,这种方法太复杂了。
如果任意一个词wi的出现概率只同它前面的两个词有关,问题就可以得到极大的简化。
这时的语言模型叫做三元模型(tri-gram):P(W)≈P(w1)P(w2|w1)Πi(i=3,...,n P(wi|wi- 2w- 1)符号Πi i=3,...,n P(...)表示概率的连乘。
一般来说,N元模型就是假设当前词的出现概率只同它前面的N-1个词有关。
重要的是这些概率参数都是可以通过大规模语料库来计算的。
比如三元概率有P(wi|wi- 2wi- 1) ≈count(wi- 2wi- 1wi)/count(wi- 2wi- 1)式中count(...)表示一个特定词序列在整个语料库中出现的累计次数。
2、语音识别让人与计算机自由的交谈,机器能听懂人讲话,是语音识别技术的最终目标。
语音识别技术所设计的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机原理和听觉原理、人工智能等。
语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则和模型训练技术3个方面,另外还涉及到语音识别单元的选取。
关于语音识别单元的选取,对于大中型词汇量汉语语音识别系统来说,以音节为识别单元基本是可行的。
关于特征参数提取技术,语音信号中含有丰富的信息,这些信息称为语音信号的声学特征。
特征参数提取技术就是为了获得影响语音识别的重要信息,特征参数应该尽量多的反映语义信息,尽量减少说话人的个人信息。
关于模式匹配以及模型训练技术,模型训练是按照一定的准则,从大量已知的模式中获取表征该模式本质特征的模型参数。
模式匹配是根据一定准则,使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
其实,语音识别任务可视为对以下条件概率极大值的计算问题:W*= argmaxW P(W|speech signal)= argmaxW P(speech signal|W) P(W)/P(speech signal)= argmaxW P(speech signal|W) P(W)式中数学符号argmaxW表示对不同的候选词序列W计算条件概率P(W|speech signal)的值,从而使W*成为条件概率值最大的词序列。
它也就是当前输入语音信号speech signal所对应的输出词串了。
公式第二行是利用贝叶斯定律转写的结果,因为条件概率P(speech signal|W)比较容易估值。
公式的分母P(speech signa)对给定的语音信号是一个常数,不影响极大值的计算,故可以从公式中删除。
在公式第三行所示的结果中,P(W)叫做统计语言模型；P(speech signal|W)叫做声学模型。
3、词性标注用计算机软件标注文本中每个词的词性或义项。
这两种标注都是多中选一的问题,关键是如何处理兼类词或多义词。
词性标注为句法分析做铺垫, 语义标注为词义结构分析打基础, 关键是如何处理兼类词或多义词。
词性标注为句法分析做铺垫,语义标注为语义结构分析打基础。
跟西方语言相比,汉语词性标注的主要困难是缺乏形态,词类判定基础根据词的已实现的句法功能,对上下文的依赖特别严重。
汉语的自动分词和词性标注的精确率,将直接影响到后续的句法分析结果。
据观察,在汉语句法分析结果中,有高达60%的分析错误来源于分词和词性标注的错误。
在英语的词库中约14%的词形(type)具有不只一个词性,而在一个语料库中, 总词次数(tockens)中约30%是兼类词。
从这个统计数字中可以估计出词性标注任务的难度。
历史上曾经先后出现过两个方法迥异的英语词性标注系统: TAGGIT 系统拥有3000条上下文相关规则, 而CLAWS系统完全采用概率统计方法。
两个系统各自完成了100万词次的英语语料库的自动词性标注任务。
评则结果表明,采用概率统计方法的CLAWS系统的标注精度达到96%,比TAGGIT系统提高了近20个百分点。
经过改进的CLAWS系统日后承担了英国国家语料库BNC一亿条英语词的词性标注任务。
具体来说,CLAWS系统采用的是词类标记的二元模型。
如果令C = 和W = w1...wn分别代表词类标记序列和词序列,则词性标注任务可视为在已知词序列W的情况下,计算如下条件概率极大值的问题:C*= argmaxC P(C|W)= argmaxC P(W|C)P(C)/P(W)≈argmaxCΠi i=1,...,n P(wi|ci)P(ci|ci- 1)P(C|W)表示:已知输入词序列W的情况下,出现词类标记序列C的条件概率。
数学符号argmaxC表示通过考察不同的候选词类标记序列C,来寻找使条件概率P(C|W)取最大值的那个词序列W*。