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HNC 概念层次网络 语言理解技术及其应用
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HNC 概念层次网络 语言理解技术及其应用PDF电子书下载

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  • 电子书积分:14 积分如何计算积分?
  • 作 者:晋耀红著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2006
  • ISBN:7030161904
  • 页数:444 页
图书介绍:HNC是概念层次网络理论(Hierarchical Network of Concepts)的英文简称,它是一个以概念联想脉络为主线,融语义、语法、语用为一体的自然语言理解的理论体系。本书全面系统的介绍了基于HNC理论的语言理解技术,重点说明了HNC语句理解系统的基本思路、处理策略、相应算法的设计以及试验结果,详细说明了几个利用HNC技术开发的应用技术,包括语境单元萃取技术、语义立场判断技术等,并简单介绍了HNC语言理解技术在文本特征提取、文本相似度计算、文本分类以及信息检索、信息过滤中的应用。
《HNC 概念层次网络 语言理解技术及其应用》目录

1.1 基本概念 1

第1章 绪论 1

1.2 HNC语言理解方法论 7

1.3 前人的研究 18

1.4 本书的内容安排 20

第2章 HNC语言理解技术 22

2.1 交互引擎系统架构 22

2.2 句类分析20项难点 24

第一部分 句类分析技术 37

第3章 知识的表示与组织 37

3.1 概念层面知识表示 37

3.2 词语层面的知识表示 44

3.3 数据组织与存储(memory architecture) 45

3.4 小结 48

4.1 概念相似度计算 50

第4章 语义距离计算 50

4.2 组合符号对计算的影响 53

4.3 几种类型的计算 55

4.4 例子 60

4.5 小结 61

第5章 句类分析系统策略 62

5.1 处理策略 63

5.2 系统结构 67

5.3 预处理 68

第6章 语义块感知和句类假设 79

6.1 概念激活 79

6.2 E块复合构成 94

6.3 感知的准备操作 107

6.4 假设类型的确定 115

6.5 句类宏观表示式感知 117

6.6 句类的假设 129

6.7 小结 137

第7章 句类检验 140

7.1 检验的准备操作 141

7.2 检验类型的确定 155

7.3 要素检验 160

7.4 全局检验 168

7.5 句类检验小结 207

第8章 语义块构成与K调度 211

8.1 语义块构成 211

8.2 K调度 227

8.3 其他相关操作 229

8.4 句类分析系统实验结果与分析 243

8.5 句类分析技术小结 245

第9章 句类分析系统的“自知之明” 247

9.1 分析结果自明度 248

9.2 分析过程自明度 252

9.3 一个例子 252

9.4 小结 253

第10章 句类分析与句法分析的比较研究 255

10.1 引言 255

10.2 处理思路的不同 255

10.3 处理策略的不同 260

10.4 小结 263

第二部分 语句理解处理的若干特殊环节 267

第11章 字小专家处理 267

11.1 “是”字 267

11.2 “有”字 274

11.3 “和”字 279

11.4 “在”字 285

11.5 “的”字 288

11.6 “把”字 291

11.7 字小专家总体方案 293

11.8 小结 295

第12章 无E块单句的假设检验 296

12.1 C语义块构成与句类判定 297

12.2 El干扰 301

12.3 无E块单句对句类检验的影响 302

12.4 小结 304

第13章 语句中多动词难点的处理 305

13.1 多动词现象的语义阐释 306

13.2 多动词的分析策略 309

13.3 动词连见的处理 310

13.4 两个不相邻动词的假设检验 316

13.5 动词团块的处理 318

13.6 多个不相邻E的假设检验 322

13.7 体词与动词的兼类处理 324

13.8 ElJ歧义结构消解 327

13.9 多动词分析的机器自动评价 345

13.10 试验结果与分析 346

13.11 小结 350

第14章 多语串句子分析 352

14.1 引言 352

14.2 多语串单句的处理 354

14.3 复句处理 359

14.4 小结 363

第三部分 应用部分 367

第15章 在汉语音字转换中的应用 367

15.1 系统介绍 367

15.2 句类分析在其中的应用 368

15.3 系统特点 370

15.4 小结 371

16.1 引言 373

第16章 基于语境框架的文本特征提取和文本相似度计算 373

16.2 语境框架 374

16.3 特征提取算法设计 376

16.4 文本相似度计算 380

16.5 算法应用与测试结果 383

16.6 小结 384

第17章 在文本分类和信息检索中的应用 385

17.1 引言 385

17.2 领域信息在文本分类中的应用 386

17.3 语境框架在信息检索中的应用 390

17.4 小结 395

第18章 语义立场判断技术以及在智能信息过滤中的应用 396

18.1 引言 396

18.2 基本原理 397

18.3 算法构架 397

18.4 语义立场判断 399

18.5 试验结果与分析 403

18.6 小结 404

第四部分 展望与规划 407

第19章 HNC语言理解技术发展规划与应用展望 407

19.1 近期规划 407

19.2 中长期发展规划 410

19.3 HNC技术与其他技术的融合 412

19.4 应用展望 417

参考文献 420

附录一 基本句类表示式 425

附录二 语句格式表示式 430

附录三 基本句类知识库格式 432

附录四 词语知识库格式 434

附录五 常见vp短语的处理 437

后记 443

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