从大规模中文语料中获取知识模式的研究

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从大规模中文语料中获取知识模式的研究

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毕业论文范文题目：从大规模中文语料中获取知识模式的研究，论文范文关键词：从大规模中文语料中获取知识模式的研究
从大规模中文语料中获取知识模式的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：知识获取被认为是一项非常困难和耗时耗力的任务,几十年来一直是阻碍智能系统等研究和开发的瓶颈问题。互联网时代,大量的信息都以非结构化的文本形式存在。由于自然语言处理的歧义性(Ambiguity)和非规范性(Ill-Fonnedness)两大类问题,使得计算机自动文本知识获取被认为是一项非常困难和费时的任务（略..）。基于模式的方法在文本知识获取系统中被普遍使用,并取得很好的结果。因此如何获取所需的模式成为重要的研究问题。本文主要研究如何从大规模语料中获取语义模式,开展了如下的工作:1)非监督的介词-动词模式自动获取。动词介词模式是自然语言表述关系型知识的一种主要形式,通过“什么”疑问词的引入降低模式获取的复杂（略..）性。首先引入了基于条件概率的过滤规则对介词动词组合进行过滤;然后构造查询项,通过Google搜索引擎从Internet上获取语料;最后从“概念词和概念词之间的相关性”、“概念词和模式词之间的相关性”和“模式词和模式词之间的相关性”的角度定义了六种度量,并基于这几种度量对获取的模式进行评价。实验结（本文此处忽略..）果证明,这六种度量是很好的模式定量特征。2)模式库的扩充。按照类比学习的思想提出了模式扩充的方法。以模式的词汇语法层相关性为基础进行模式的扩充。最后沿用了模式获取阶段的模式评价方法对模式进行评价。3)提出模式专一性的度量方法。模式的适用范围大小是基于模式进行知识获取过程中重要的信息。适用范围体现在模式能（此处忽略..）表达的概念的类别集合上,而模式不同位置(?C_i)能表达概念的类别集合是不同的,为此需要对模式的的不同位置分别进行度量。我们将这种适用范围的大小的度量定义为专一性。本文分别通过深度、概念集抽象和墒的方法度量专一性。通过分析发现这三种度量基本上与人感觉的专一程度吻合。

以上为本篇毕业论文范文从大规模中文语料中获取知识模式的研究的介绍部分。

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