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。

基于HNC理论的句法结构歧义消解

歧义消解是自然语言理解和处理所面对的核心问题。基于词组和短语的消歧不能保证消歧结果的正确 ,歧义的成功消解基于对语境或上下文 (context)的正确理解。HNC理论采取的概念基元化、层次化、网络化、形式化策略以及在此基础上建立的句类和句式体系 ,为自然语言的歧义消解提供了最大的可能。基于HNC理论的歧义消解的总体原则是 ,以语句为基础 ,充分利用语句语境提供的句类知识 ,采取宏观消歧与微观消歧相结合的策略。对于经典句法歧义结构V +NP1+的 +NP2 ,本文描述了其三重性歧义性质 。

基于HNC理论的汉英机器翻译策略研究

现有机器翻译系统的汉英翻译水平还远不能满足人们的要求,其主要原因在于缺少一种功能强大的自然语言理论的支持。基于HNC理论的汉英机器翻译是一种新的尝试,遵循以下的原则和策略:先理解,后翻译;先"信"后"达"不唯"雅";核心调控,宏观和微观相结合;过渡处理,分而治之;多种策略,综合运用;机助人译,人助机译;翻译记忆,自主学习;进退有度,具有自知之明。

基于HNC理论的一种词汇歧义消解规则

同型歧义的消解问题是自然语言处理中必须面对的一个难题 ,同型歧义的消解策略的研究和水平的提高 ,将极大地提高中文信息处理的水平 .本文介绍了HNC理论的“同行优先规则” 。

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。

基于HNC理论和自动文摘的计算机辅助英汉科技翻译模式

HNC理论可以通过概念层次网络解决计算机辅助翻译的语篇语义理解的难题。自动文摘技术将文本的理解和表述推向了极致,为提高翻译效率提供了现实有效的途径。将两者相结合,以语篇分析为出发点,可以建构非受限领域的英汉科技翻译新模式。从整体效率而言,计算机辅助翻译比传统翻译方式先进,采用自动文摘技术对文本进行译前处理又比单纯使用计算机辅助翻译技术的效率有所提高。

HNC理论的语句格式的新进展

为了适应语言中惯常出现的 SVO 表达语序,HNC 理论对原有语句格式代码表(98版)进行了大幅度的调整,重点是重新界定基本格式的范围,扩充基本格式代码,使所有 SVO 语序的表达都可以用基本格式表示。同时,为了便于计算机处理和人类专家使用,新格式代码对代码中的每一数字都做了更加细致的约定,可以直接从代码得到具体的格式信息,而不用查阅格式代码表。本文详细说明了新版格式代码的设计思路及其带来的新变化,指出了新版格式代码与98版格式代码表的不同。

基于HNC理论的中文文本词汇链构造方法

[目的/意义]词汇链是文本中一系列词汇关联而成的语义链。构造词汇链有助于读者把握文本主题,对知识元构建、自动文摘生成等领域研究有重要价值。[方法/过程]借鉴HNC理论的概念层次原理对词汇语义进行形式化描述,利用HNC的符号和同行优先准则,及依存句法揭示的多义词上下文信息,对词语语义进行消歧处理,进而运用HNC语义相似度计算方法获得词语的语义关联性。[结果/结论]在此基础上,提出词汇链构建算法,并对词汇链进行优选处理,获得优选词汇链。实验结果表明,基于HNC理论和依存句法提出的词汇链构造方法的可接受度较高。

基于HNC理论的“是……的”结构研究及教学

本文归纳分析了学者对＂是……的＂结构的研究成果,并从＂是……的＂结构的语用功能出发,用HNC理论来分析研究＂是……的＂结构的形式特点及在汉语教学中的运用。

基于HNC理论的期刊文献知识元检索

针对期刊文献知识元提出了一种基于HNC理论的六元组表示方法,以及在文献结构分析基础上依据依存分析和HNC理论进行知识元的抽取。利用HNC符号的领域信息以及最大熵模型建立的分类器,对所抽取的知识元进行分类并存储,最后通过两阶段检索实现知识元的语义检索。

HNC理论框架下的军语概念体系研究

传统的军语研究建立在军事学、术语学、词汇学、社会语言学、认知语言学、修辞学等学科基础上,文章探讨基于HNC语义网络下军语表达形式的特点,力求通过建立一种新的模式使军事术语能用于自然语言的计算机处理,在此基础上可进一步推动军语辞书编纂、军语的机器翻译等研究。

基于HNC理论 机助人译——英汉翻译对比研究

机器翻译是现代信息时代克服语言交流障碍不可缺少的的手段。HNC理论采用基元化、层次化、网络化、形式化的方法 ,通过句类精妙地把自然语言的表层结构和深层语义联系起来。通过机器翻译,对比研究英汉翻译中的句类句式转换的问题。

一种基于HNC理论的文本相似度算法

计算文本相似度常用基于向量空间计算夹角余弦的方法,该方法忽视了同一文本中词与词之间的语义相似度,因而造成了文本表示模型的高维性以及计算的高复杂性。为此,提出了一种文本相似度算法,利用HNC理论先计算特征词之间的语义相似度,进行必要的降维,进一步计算每个文本向量中的TF*IDF值,最后计算两个向量的空间夹角余弦值并将其作为两个文本之间的相似度。将实验结果与直接计算余弦值的结果比较发现,改进后的算法中VSM的维数明显比改进前小得多,改进后的算法提高了召回率和准确率。因此,改进后的算法是切实有效的。

从HNC理论看汉语的两种移位现象

运用HNC理论的语义块和语句格式等概念,对现代汉语中的两种移位现象进行了分析,指出两种移位均是语义表层的变化,句子的深层语义结构不变,并验证了广义对象语义块的分离只在非基本格式下发生。

基于HNC理论的短文本语境框架提取实现

在HNC理论框架的指导下,充分考虑了短文本的领域、情境和背景,提取了对短文本语义影响较大的特征填充语境框架.实验表明该框架能够较好地理解短文本的上下文信息,并且有效处理了短文本语义块的分离、句蜕和歧义等现象,框架提取准确率较高,而且系统资源开销较少,运行效率较高.

HNC理论概要

ＨＮＣ理论概要黄曾阳主编按语：《ＨＮＣ理论概要》的作者黄曾阳先生创立的面向整个自然语言理解的理论框架，在语义表达上有自己的特色，在语义处理上走了一条新路。鉴于汉语语法研究尚有诸多困惑，ＨＮＣ理论所走的以语义表达为基础的新路子对突破汉语理解问题尤其有...

基于HNC理论的本体知识库建设初探

本文根据自己的实践,结合HNC理论的相关知识和本体知识库建设的相关技术,对基于HNC理论的本体知识库建设进行了探索。

基于HNC理论的动态词合成

采用HNC理论的最新研究成果,从技术上实现动态词的合成。研究的成果集中在动态词合成程序,该程序能将文本分词后产生的单字根据规则库实现动态词的合成,从而提高句类分析的效率。

HNC理论视角下汉语分裂句语义探析

在汉语分裂句中,焦点标记对象的范围和语义信息的确认,是句子理解分析的关键。相较于短语结构驱动的生成语法和形式—意义配对的构式语法,以HNC理论为指导,以句类和语义块为单位的“中间切入,上下结合”的分析方法,能够达到对焦点标记内容更为全面的确认和解读。