汉语机器理解与汉英机器翻译

自然语言的理解是机器翻译(简称M T)的基础。机器理解汉语所面临的主要困难,包括自动分词,歧义消解,意义的多层次解读等。自然语言处理中的这些难题使得计算机难以对汉语语句做出正确的描述。基于规则的汉英机器翻译的质量还有待提高。基于语料库的方法为机器翻译研究提供了新的途径。将基于规则的理性主义方法同基于语料库的经验主义方法结合起来,必将极大地提高汉英机器的翻译的质量。

汉语情感意义的机器标注研究初探

本文将情感计算引入到汉语的机器理解中 ,在已有的汉语机器理解研究的基础上 ,采用多重松弛迭代计算方法 ,对汉语情感意义的标注问题进行了研究 ,通过语境信息的利用 ,构建了一个实验性系统并取得了较准确的词语情感标注 ,为后续的句子情感意义的理解提供了基础 。