机器翻译词义辨识对策

词义辨识是机器翻译中最困难的问题之一,不夸大地说,它是全自动高质量机器翻译成败的关键。本文结合许多实例,详细探讨了解决这个问题的各种方法及其相互关系,这些方法包括成语加工、语法分析、语义分析、语境分析、代指分析、互补分析、中性词义以及一词多译等。它们的有机配合可以有效地解决绝大多数多义区分问题,从而为机译系统的实用化奠定了基础。所有这些方法都已在JFY-IV英汉机译系统中得到广泛运用和验证。

一个自然语言理解系统的设计和实现

在自然语言理解系统的建立过程中，首要的工作是建立单词词典、语义词典，并建立句型规则和词义信息，利用这些词典和规则进行语义分析和词义的辨识。结合许多实例，详细探讨了解决这些问题的各种方法，它们的有机配合可以有效解决本NKZL自然语言理解系统的语义分析和词义辨识问题，这些方法已经在本系统中得到了运用和验证。

浅说英语词汇中的同义词渊源

由于历史原因，英语的同义词极为丰富，这一方面使英语能精确、细微的表达，同时也给学习英语的人带来往往是困难而有趣的问题．本文就同义词来源方面对同义现象加以分析．

黄昌宁教授和他主持的国家重点科研项目

黄昌宁教授和他主持的国家重点科研项目黄昌宁，男，１９３７年１月出生于广东。１９６１年毕业于清华大学自动控制专业，毕业后留校任教至今。现任计算机系教授、博士生导师。１９７８年起从事人工智能和自然语言理解的教学科研工作。还担任中国中文信息学会计算语言学专...