自然语言处理与信息检索系统

把自然语言处理的理解层面从低级到高级划分为七个层次:即语音层次→词形层次→词汇层次→句法层次→语义层次→语用层次→语境层次。在此基础上,探讨了自然语言处理在信息检索系统中的应用。

自然语言处理与信息检索系统分析

自然语言处理是能够实现人机间利用自然语言进行相互通信的重要手段,帮助计算机能够迅速理解自然语言所表达的含义,最常见的运用自然语言处理技术的应用系统是信息检索系统.本文从自然语言处理、信息检索系统以及自然语言处理在信息检索系统中的运用三个方面进行简要阐述,以供参考.

第四届自然语言处理与信息检索国际会议

第四届自然语言处理与信息检索国际会议(The 4 th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval)定于2020年12月18-20日在韩国首尔世宗大学召开,由第四届自然语言处理与信息检索国际会议委员会主办。本届研讨会主要领域包括促进自然语言处理与信息检索等领域的学术交流与合作。主要议题包括但不限于:知识获取与表达;基于理论和模型的分析技术;文本分类与发掘;语音识别与合成;自动文本生成。

自然语言处理与信息检索系统研究

从现有技术发展来看,自然语言处理是实现人机之间利用自然语言实现通信的重要方式,具有先进性。在本次研究中,本文分别从基本语言处理技术、高级自然语言处理技术两方面入手,对自然语言处理技术进行了分析,并阐述了信息检索系统的关键技术以及实现路径;最后基于实例,深入探讨了该技术在信息检索系统中的应用效果,希望为进一步提升信息检索系统性能奠定基础。

基于自然语言处理的社区人口数据公共信息智能检索方法

现有的数据资源智能检索方法的检索排序质量较低,检索结果文档排名顺序和文档之间的相关性较低,为此提出基于自然语言处理的社区人口数据公共信息智能检索方法。对物联网检索问题进行分析,引入自然语言处理方式对社区人口数据公共信息进行映射处理,以信息在公共语义空间环境的分布位置为基础提取特征,将与社区人口数据公共信息检索请求特征拟合度最高的信息作为检索输出结果,实现社区人口数据公共信息智能检索。在测试结果中,所设计检索方法的NDCG值未受到并行检索请求数量的影响,NDCG值处于较高水平,表示检索结果的排序质量较高,文档排名顺序和文档之间的相关性较高,说明设计方法能够有效地对检索结果进行排序,具有较高的性能。

基于自然语言处理与结构化算法的病历信息高精度抽取方法研究

目的:综合运用自然语言处理、结构化算法和知识图谱等技术,探索实现电子病历高精度信息抽取和结构化处理的方法。方法:通过构建命名实体识别模型、关系识别模型、同义词识别模型完成病历文本的句内信息抽取;提出了一种病历生成树算法,可以有效实现大段落病历文本分层结构的解析;同时利用知识图谱技术存储信息抽取与分层解析的构造模型,实现病历文本信息高精度抽取。结果:形成了一套融合深度学习算法与结构化解析算法的病历信息高精度抽取方法,其中实体识别模型准确率达95.74%,关系识别模型准确率达89.20%,最终生成具有清晰层次结构、可精确定位和抽取信息的结构化病历。结论:本文所探索的病历信息高精度抽取方法,将深度学习算法与结构化解析算法相融合,兼顾了病历文本的句内信息抽取与病历结构层次的解析,可以实现对病历数据的自动抽取、精准定位与高效管理,可以为临床医学研究奠定数据基础,也可以为其他疾病病历文本数据的挖掘提供方法学参考。

基于自然语言处理的学生评教情绪分析

对学生评教信息中蕴含的情绪分析对于课堂教学的改进起着至关重要的作用,使用了“中文分词+token+LSTM模型”的自然语言处理方式对学生评教信息进行了情绪分析.设置词表和停用词,对数据集进行中文分词.将得到的中文分词列表训练得出数字字典,将分词列表转换成数字列表,最后将数字列表转成空间向量形成数据集.建立LSTM模型,使用建立好的训练集进行训练,对训练后的模型进行评估,评估结果证明该模型是可靠的,对选取的典型的和复杂的数据进行预测,得出情绪分析结果.实验证明,该模式对于典型和复杂评教信息的分析结果均是正确的。

第二十一届自然语言处理青年学者研讨会(YSSNLP2024)顺利召开

2024年6月14日至16日,由中国中文信息学会青年工作委员会主办,昆明理工大学承办的第二十一届全国自然语言处理青年学者研讨会(YSSNLP 2024)在云南昆明顺利召开。本次会议的主题为"智能生成赋能中文信息,开放交流推动通用智能!

第十届全国少数民族自然语言处理青年论坛征文通知

“第十届全国少数民族自然语言处理青年论坛”将于2024年7月19日—21日在内蒙古自治区锡林郭勒盟锡林浩特市举行。会议由中国中文信息学会少数民族语言文字信息专业委员会主办,呼和浩特民族学院和锡林郭勒职业学院承办。会议旨在为全国各民族NLP青年学者提供一个学术交流平台。

自然语言处理与多模态技术应用专栏

大规模数据的多样性、动态性、异构性和高噪声等特性对人工智能技术的实际应用提出了更高的要求。以自然语言处理和多模态技术为代表的人工智能技术,能够有效处理文本、图像和音视频等多种形式的数据。这些技术不仅能够使机器更好地理解和处理自然语言,还能够实现对多模态信息的综合分析,从而推动人工智能在医疗、金融和教育等各个领域的广泛应用。未来,随着大知识、大数据、大模型的不断融合,多模态信息的智能化处理水平将进一步提升,有望使机器能够像人类一样理解客观世界,具备理解、分析和决策的能力,实现从感知智能到认知智能的跨越。

基于自然语言处理的空间信息检索优化应用研究

空间信息技术已经成为众多行业发展重要组成部分,这使得空间信息数据数量、质量日益上升,对数据存储、数据检索等工作增加了难度,尤其是多样化、复杂化空间信息元数据,给搜索领域带来诸多挑战。本文主要分析自然语言发展现状,明确自然语言处理空间信息检索的优势,而后剖析现阶段自然语言检索存在的不足,并提出了具体优化应用对策,旨在运用自然语言处理工具,优化空间信息检索效果。

基于AI算法的自然语言信息提取-翻译-校对系统设计

自20世纪90年代起,随着人工智能(AI)的飞速发展及其与深度学习等机器学习方法的广泛融合,自然语言处理(NLP)作为人工智能的核心,也取得了令人瞩目的进步。而随着国际学术交流、世界文化交融愈加频繁,人们搜寻、阅读他国网络信息的现实需求也随之增多。当信息搜寻者在搜寻非母语信息时,不仅会出现语言障碍问题,还会因错综复杂、层次不齐的各色信息而产生诸多不便。为了便于信息搜寻者快速高效地获取有用信息,文中基于人工智能算法(PageRank/TextRank)设计一种信息提取-翻译-校对(ETP)系统。系统通过AI自动搜索阅读页面上的重要信息和文本摘取,生成摘要,并基于机器翻译API模块完成翻译;其次,采用智能校对系统完成校对审核后,将信息呈现给搜寻者,以供其对全部信息高效且准确地进行预筛选,从而节省阅读时间和精力。最后对系统算法所实现的功能进行实验测试,结果达到预期。

自然语言处理模型辅助法律检索的限度及应对——以ChatGPT为例

运用自然语言处理、机器学习等技术开发的自然语言处理模型,在掌握法律语言、运用推理能力等方面已经取得突破性进展,具有接管法律检索服务的可能。以ChatGPT为例,该模型在确定问题、进行初步检索、筛选识别和生成法律检索报告等法律检索步骤中能够起到不同程度的辅助和替代作用。相较于传统法律数据库,自然语言处理模型辅助法律检索具有高效性和准确性的优势。但受制于数据和算法,其尚存在检索结果偏差、数据泄露及隐私侵犯、缺乏透明性和可解释性等潜在风险。在以自然语言处理模型为代表的人工智能技术将对法律服务市场造成变革性冲击的时代背景下,法律服务提供者主动拥抱法律技术发展,明确技术使用边界并专注于提供高价值法律服务是应对之策。

自然语言处理在信息检索中的应用综述

在信息检索①发展的过程中,研究者们不断尝试着将自然语言处理应用到检索里,希望能够为检索效果提高带来帮助。然而这些尝试的结果大多和研究者们最初的设想相反,自然语言处理在大多数情况下没有改进信息检索效果,甚至反而起了负面作用。即便有一些帮助,也往往是微小的,远远不如自然语言处理所需要的计算消耗那么大。研究者们对这些现象进行了分析,认为:自然语言处理更适合于应用在需要精确结果的任务中,例如问答系统、信息抽取等;自然语言处理需要针对信息检索进行优化才可能发挥积极作用。最新的一些进展(例如在语言模型中加入自然语言处理)在一定程度上印证了这一结论。

基于自然语言处理的信息检索

介绍了信息检索的主要技术热点,分析了实现信息检索的关键技术,并就基于自然语言处理的信息检索的实现技术进行了讨论。

自然语言处理与信息检索

探讨自然语言处理与信息检索之间的关系、它们的结合方式和自然语言检索的有关问题。

语义理解下的自然语言处理及信息检索模型

本文从如何利用语义来构建理想信息检索系统的角度出发,以HNC自然语言理解体系为基础,给出了一种在这一体系下分步构建信息检索系统的实施方案。结合HNC在信息检索方面新近取得的研究成果,从理论和工程两个角度介绍了这一体系服务于信息检索的相关内容,讨论了其中几个重要模型的实现方法。最后沿着方案思路给出了在目前成果基础上进一步发展检索系统的展望。

一种基于多层次语言信息的自然语言推理方法

随着网络深度逐层加深,提取特征时表层信息和浅层特征或多或少被遗失,而一些推理场景需要浅层特征来作出推理判断。为此,提出一种融入多层语言信息的自然语言推理方法,通过学习多层深度神经网络的不同层对结果的贡献权重,有效结合不同层学习到的语言信息对结果进行预测。在SNLI数据集上的实验结果和对多个样例的分析表明,多层神经网络的不同层捕获到了不同的语言信息,不同的网络层擅长不同的推理任务,合理融入不同层次的语言信息有助于方法性能的提升。

信息检索系统中的自然语言处理

给出信息检索系统中的自然语言处理方法．

自然语言处理技术在汽车企业信息化系统建设中的应用

文章介绍了自然语言处理技术在汽车企业信息化系统建设中的应用,着重选择内控合规风险评级进行探讨,搭建风险评级智能化模型,并通过机器学习逐步完善及应用,最终推动了汽车企业内控合规体系清晰、透明、高效运作,实现内控合规风险数字化智能化管控。