冬奥气象服务文本自动生成模型研究

目前的冬奥气象服务文本依赖手工撰写,存在生成效率不高、内容提取不够精准和英文自然语言表达不足的问题。在深入分析冬奥服务文本特征基础上,提出以自然语言生成理论为指导,研究冬奥数据和知识构建特征引擎,为文本生成提供内容规划;结合功能合一语法(Functional unification grammar,FUG),开展递归运算,实现从短语到句式生成;利用XML Schema对文本篇章、段落结构进行组织管理。经模型自动生成的冬奥气象服务文本在2019年至2020年现场服务团队的冬训工作得以应用,为其他大型冬季赛事气象服务保障提供了技术方案。

汉语自然语言理解研究概况及前景

一、引言自然语言理解分为语音理解(语音识别、理解与合成)和书面理解两个方面,本文谈的是书面理解。自然语言理解一直是人工智能学科中引人注目而又困难重重的一个核心研究课题,是一门新兴的边缘学科。它试图模仿人类社会中语言交际的过程,建立相应的语言理解的计算机模型,以使计算机学会用人类日常的自然语言(如汉语、英语、日语、法语、德语等)同用户对话。国外自然语言理解研究的是外国语言(如英、日、法、德语)的理解和生成问题,国内则大多研究汉语的理解和生成问题。