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1花园幽径现象理解折返性的数据结构分析显示文摘该文讨论了花园幽径现象(GPP)的数据结构。GPP数据结构呈现理解折返的认知树形结构,不同于语法前状态的词集合结构、句子理解的语法线性结构和语义匹配多对多的歧义图状结构。GPP结构的显著性特征如下:(1)GPP理解初期,数据结构呈线性特征;(2)GPP理解中期,语义触发点迫使原解码模式被推翻,数据结构表现为词集合结构;(3)GPP理解末期,行进式错位导致回溯形成,解码结构最终呈现树形结构;(4)GPP动态解码融合了除歧义图状结构之外的两种结构特征,语义触发语的激活产生额外认知负担。GPP树形结构与歧义图状结构的不同从数据结构角度证实了两种语法现象的迥异,从而为计算语言学解读GPP提供了理论支撑。杜家利 于屏方 2015中文信息学报2015,29,1:2
2中文信息处理中的歧义问题分析显示文摘中文内容中的歧义问题一直都是语言学中的一个重点研究内容,同时也是将中文语言与计算机信息处理技术相互融合的一个难点所在。随着我们对中文信息处理相关问题的深入研究,我们也逐渐发现了新的问题。这给中文信息化处理工作带来了极大的障碍。为了更好地理解并有效地解决这一问题,我们将中文信息处理中存在的问题专门拿出来进行探讨。通过对歧义问题的处理,从而就目前存在的歧义的原因进行分析并提出相关消除歧义的方式方法。方玉萍 2017科技传播2017,9,13:1
3基于XBRL的自然语言语句的形式化标注研究显示文摘为了提高机器对自然语言的理解能力,以语义形式化为切入点,研究了基于可扩展商业报告语言(XBRL)的自然语言语句的形式化标注问题。研究表明,自然语言句子的语义表达模式灵活多样,其语义需要分别从词汇意义、语法意义、其他意义等方面加以理解;XBRL的技术体系结构具有可扩展性,通过扩充基础规范,重构分类标准,增加新元素,基于XBRL技术可对自然语言的语句进行形式化标记,进而提高机器对自然语言的理解能力。孙凡 苏垚开 2017会计之友2017,,24:0
4哈萨克语NP和VP结构的歧义类型与消除策略研究显示文摘以现代哈萨克语短语识别与短语块库构建技术研究工程为背景,以NP和VP结构的歧义类型研究及消除为目的,提取统计方法来处理NP和VP结构的歧义问题.该方法在已经统计与分析出的哈萨克语短语基础上,对哈萨克语NP和VP短语组合结构歧义做全面分析和整理.用互信息方法解决NP和VP的歧义问题准确率(72%)并不高.为了达到更好的准确率就需要数量较大的训练语料库,但是目前实验环境并没有足够的语料.因此,基于规则方法标注好语料并采用人工方式完善训练语料库,再使用最大熵方法来处理歧义问题.实验结果表明,基于统计方法解决NP和VP结构的歧义问题是有效的,其准确率在封闭测试中达到了80.1%.木合亚提·尼亚孜别克 古力沙吾利·塔里甫 古丽拉·阿东别克 2014西南师范大学学报(自然科学版)2014,39,7:0
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