基于静态知识库的领域内自然语言理解的语义处理研究

提出一种基于静态知识库的语义处理过程,并详细分析了其中的概念及事件的语义处理方法。该方法把自然语言理解限定在领域范围内,便于自然语言理解系统的实现,有利于解决智能人机接口、自动建模等问题。

名词聚类在自然语言处理系统中的应用

本文主要介绍了自然语言处理系统中名词聚类的处理方法及其思想研究;对名词按照内涵知识进行聚类,对聚类中出现的问题进行了细致的分类,并对不同种类的问题给出了不同的解决方案。在建立了完整的领域知识库的情况下,本文提供的聚类方法在中学智能辅导系统中对提取篇章核心意思具有很高的成功率。

一种智能辅导系统中建模的实现方法

针对自然语言中数学领域的特点,提出了一种智能辅导系统中建立模型的方法。该方法通过对语义理解结果的名词聚类分析,调用静态知识库中相应的内涵模型,根据静态知识库中对内涵模型的描述在语义理解结果中搜集相应的信息使抽象概念具体化。在此基础上依据领域知识对题目进行信息挖掘,并根据题目类型对信息进行约简,从而建立模型。这种建模方法在智能辅导系统中得到了较好的应用。