基于HNC理论的英语长句语义切分全局翻译优化

英语长句句式结构复杂,对机器翻译过程中的语义关联性分析产生干扰,影响机器翻译质量。为此,设计一种基于概念层次网络(HNC)理论的英语长句语义切分全局翻译优化方法。预处理英语长句特征语义块,构建句子逻辑与序列;基于HNC理论的句子语义切分算法切分英语长句,获取短句信息熵数据;采用自主适应匹配语义的非线性谱特征翻译短句,识别待翻译文本语义信息特征,调整翻译后的短句顺序,对其进行合成获得全局翻译结果。实验结果表明,该方法的切分准确率较高,可精准识别英语长句,具有较高的机器翻译质量。

基于HNC理论的汉语词义消歧策略

基于HNC理论的汉语词义消歧策略,是从语义角度出发,利用HNC理论体系的HNC符号和HNC字词库,尤其是HNC符号的词语搭配信息和HNC字词库的语法语义信息,对汉语文本的多义词进行消歧。实验结果表明,该方法对于处理汉语词义消歧是有效的。

Cu(100)表面吸附HCN和HNC的密度泛函研究

采用密度泛函方法 ,以原子簇Cu14 为模拟表面 ,对氢氰酸 (HCN)和异氰酸 (HNC)在Cu( 10 0 )表面上不同吸附位的吸附情况进行了研究 .结果表明 :HCN和HNC分别通过原子N和C垂直吸附在表面上时 ,顶位是其最佳吸附位 ,且是吸附能为 18 5kJ·mol-1和 42 6kJ·mol-1的弱吸附 ,计算结果与实验相符 .C—N(HCN)键或N—C(HNC)键偏离垂直的分子轴线的吸附体系均不稳定 .顶位吸附时HCN和HNC分子的C—N键振动频率均发生蓝移 .

基于HNC理论的语义相关度计算方法

语义相关度计算对于语句的语义结构的分析有重要作用,同时也可以用于自动文本分类和信息检索的语义处理。该文以HNC理论的概念基元树表和词语的HNC符号映射方法为依据,提出并实现了语义相关度计算的方法。论文分析了这种方法的优势,并验证了它在语句语义结构分析中的作用。

HNCS二聚体解离机理的理论研究

采用量子化学密度泛函理论的B3LYP方法,在6-311+G**水平上按BERNY能量梯度解析全参数优化了异磺氰酸(HNCS)二聚体解离势能面上的各驻点的几何构型,通过振动频率分析确认了5个中间体和7个过渡态,内禀反应坐标(IRC)对反应物、中间体、过渡态和产物的相关性予以证明,确定了其解离过程的可能通道,在此基础上研究了反应机理．

基于HNC的中文文本校对系统模型的研究

针对中文文本在语法错误和语义错误校对方面存在的问题,基于HNC理论构建了一个中文文本校对系统模型,该模型利用传统查错系统和HNC句类分析系统相结合的方法,并对日常报刊杂志100篇文章进行了实验,与word2003查错系统相比,在解决语法层次和语义层次上的错误,该方法有明显优势.

CH_2CF自由基与HNCS反应机理的理论研究

采用密度泛函理论的B3LYP方法,用不同基组研究了CH2CF自由基与HNCS的微观反应机理,优化了反应过程中的反应物、中间体、过渡态和产物;振动分析结果和IRC分析结果证实了中间体和过渡态的真实性,用AIM计算所得的部分成键临界点电荷密度的变化也确认了反应过程向生成物方向进行.对于CH2CF自由基与HNCS反应,我们找到了五条反应通道.结果分析表明,反应通道CH2CF+HNCS→IMA1→TSA1→CH2CHF+NCS控制步骤活化能最低,是该反应的主要通道,有稳定的氢键复合物IMA1生成,表现为H原子迁移反应特征.

HCN(HNC)与NH_3,H_2O和HF分子间相互作用的理论研究

在MP2/aug-cc-pVTZ水平上,对HCN(HNC)与NH3,H2O和HF分子间可能存在的氢键型复合物进行了全自由度能量梯度优化,通过在相同水平上的频率验证分析发现了稳定的分子间相互作用形式是HCN(HNC)作为质子供体或作为质子受体形成的复合物.基组重叠误差对总相互作用能的影响均小于3.34 kJ/mol.通过自然键轨道(NBO)分析,研究了单体和复合物中的原子电荷和电荷转移对分子间相互作用的影响.对称性匹配微扰理论(SAPT,Symmetry Adapted Perturbation Theory)能量分解结果表明,在分子间相互作用中,静电作用与诱导作用占主导地位,而诱导作用与复合物的电荷转移之间具有良好的正相关性.

CpRu(PH_3)_2SH与HNCS的模型化反应机理

应用密度泛函理论(DFT),通过CpRu(PH3)2SH(Cp=环戊二烯基)与HNCS的模型化反应,探讨了CpRu-(PPh3)2SH与RNCS(R=Ph,1-naphthyl)反应生成CpRu(PPh3)S2CNHR的两种可能的反应机理.一种可能的机理是,一个PH3配体先从反应物CpRu(PH3)2SH解离出来,得到一个16e中间体,然后经过一个氢转移反应,得到产物;另一种可能的机理是,先经过一个氢转移反应,然后一个PH3配体再从金属中心解离出来,得到产物.通过分析两种机理的势能曲线发现,反应的决速步骤为从硫原子到氮原子的氢迁移过程.第一种反应机理中反应的最高活化能明显比第二种反应机理的最高活化能高.因此,我们预测反应倾向于先发生氢迁移,然后配体PH3再从金属中心上解离出来.在该反应机理中,尽管和产物相连的中间体稳定性稍高于产物,由于熵效应致使最终产物仍然是实验中所得到的产物.

HNC语境框架及其语境歧义消解

词语在交际环境中往往有不同于单独出现时的语义,会造成一定的语境语义歧义。HNC理论从交互引擎的角度来考虑计算机如何处理语境语义歧义现象,形成了不同于其他语义网络的消歧办法。该文基于HNC语境理论的整体思路,阐述了计算机在语境框架下如何进行语境歧义消解,服务于提高自然语言处理的准确率。示例说明了该方法是可行且可实现的。

基于HNC句类的社区问答系统问句检索模型构建

社区问答系统中充斥着大量的噪声,给用户检索信息造成麻烦,以往的问句检索模型大多集中在词语层面。针对以上问题构建句子层面的问句检索模型。新模型基于概念层次网络(hierarchincal network of concept,HNC)理论当中的句类知识,从句子的语用、语法和语义三个层面计算问句间相似度。通过问句分类算法确定查询问句和候选问句的问句类别,得到问句间的语用相似度,利用句类表达式的结构和语义块组成分别计算问句间的语法及语义相似度。在真实数据集上的实验表明,基于HNC句类的新模型提高了问句检索结果的准确性。

基于HNC的四角调平液压实验台构建和分析

针对大型液压机等液压系统的多液压缸同步运动问题,提出了使用HNC实现精确同步控制的解决方案。阐述了液压实验台控制原理以及系统硬件、软件构成。该系统实现液压实验平台的正常运行,分析了实验所得数据。实验结果表明HNC在液压控制系统中应用精度很高。

基于HNC词的聚类

针对文本分类和信息检索中的信息冗余和计算复杂等问题,在概念层次网络的基础上,提出了反义词、同义词、近义词的聚类算法.算法的基本思想是将词语的语义映射到HNC概念符号体系上,将所有的词语都变成一系列符号串,并在计算语义相似度和语义距离的基础上,在词语的HNC符号语料库上实现同义、近义、反义的聚类.

对偶性概念的HNC阐释

本文首先从计算语言学的角度对传统语义学和古典哲学进行了反思 ,提出了对偶性概念思想 ,并指出 ,区分两类对偶 (黑氏对偶与非黑氏对偶 )对自然语言处理中揭示概念之间关联性有重要意义 ;然后对两类对偶的内涵分别进行了范定 ,特别是非黑氏对偶的 12种子类给出了详细的定义 ;接着从语言概念空间和对偶空间的相互映射中 ,说明了对偶性概念在HNC概念基元表示中的地位。这些多侧面多角度的对偶性概念阐释 。

基于华中数控系统HNC-818B/M的测头对刀技术研究

在磁流变抛光工艺装备中,自动对刀测量是完成确定性抛光工艺的必要前提,以实现建立工件坐标系、测量工件位姿及标定缎带。基于国产数控系统华中HNC-818B/M,采用雷尼绍MCP测头,设计了对刀测量方案和对刀功能模块,在国产数控机床上验证了对刀测量方案的可行性,实现重复对刀测量精度优于2μm,其高安全可靠性满足磁流变抛光的应用需求。

基于HNC的汉语词语知识库改进

汉语词语知识库是HNC知识库系统的重要组成部分,目前其结构设计简单,加大了对HNC符号解析的难度。该文在分析了HNC的编码特点的基础上,改进了汉语词语知识库模型,阐述了改进后汉语词语知识库实体属性的设计方法和知识库的填写原则,并用实例说明了改进后的词语知识库可以提高自然语言处理的效率。

基于HNC的现代汉语词语知识库建设

基于HNC的汉语词语知识库是HNC知识库系统的重要组成部分,它以句类知识为核心,从概念、语句和语境三个层面提供汉语理解处理所需的知识。经过10多年的建设,该库已达到80,000多词的规模,成为中文信息处理、汉语教学和汉语本体研究的宝贵资源。

现代汉语主谓谓语句的HNC处理研究

主谓谓语句是汉语特有的语言现象,主谓结构做谓语的格式也是汉语最常见、最重要的句式,也是汉语区别于印欧语的重要句式之一。现代汉语语法对这种特殊句式进行了深入的研究,在语法、语义等方面取得了长足进展。本文尝试在HNC理论的总体框架下,对这一特殊句式展开全面、系统的解释,并从计算语言学的角度形成特有的处理规则,便于计算机在原始语料中发现这类语句,最终形成针对主谓谓语句的专家处理系统。

基于HNC概念框架的检索模型

针对目前搜索引擎难以按用户个性需求给出精确答案的现状,把概念层次网络理论的语义分析技术应用到搜索引擎中,在概念层次网络理论的基础上将自然语言的词、句和句群映射为概念符号、句类和概念框架,通过比较用户输入与网页文本的概念符号和概念框架,给出与用户输入语义上相同或相近的搜索结果,可以使搜索结果更加准确、更加符合用户意图,这有助于推动和促进下一代搜索引擎的个性化和智能化研究。

基于HNC“V+了+NP_1+的+NP_2”结构的机器理解

通过基于HNC的理解系统从词汇和语句两个层面对V+了+NP1+的+NP2结构进行分析,并获取相应信息,从而完成对结构的机器理解.