蒙古语单词词性自动识别研究
《蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》范文
《蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》篇一一、引言随着自然语言处理技术的快速发展，语义角色识别已成为研究的重要方向。
在蒙古语中，形容词短语作为表达事物性质和状态的重要手段，其语义角色自动识别研究具有重要意义。
本文旨在探讨蒙古语形容词短语的语义角色自动识别方法，为蒙古语自然语言处理技术的发展提供支持。
二、蒙古语形容词短语概述蒙古语形容词短语主要由形容词及其修饰的名词组成，用于描述事物的性质、状态和特征。
形容词短语在蒙古语句子中扮演着重要的角色，其语义角色包括修饰关系、限定关系、描述关系等。
因此，对蒙古语形容词短语的语义角色进行自动识别，有助于提高蒙古语句子理解和生成的质量。
三、蒙古语形容词短语语义角色自动识别方法（一）基于规则的方法基于规则的方法是蒙古语形容词短语语义角色自动识别的传统方法。
该方法通过制定一系列规则，对蒙古语句子进行语法分析和语义理解，从而确定形容词短语的语义角色。
然而，由于蒙古语语法复杂、词汇丰富，规则制定难度较大，且规则的准确性和可靠性难以保证。
（二）基于统计的方法基于统计的方法是近年来蒙古语形容词短语语义角色自动识别的主流方法。
该方法利用大量语料库进行训练，通过统计方法学习形容词短语的语法和语义特征，从而实现对蒙古语句子的自动识别。
该方法具有较高的准确性和可靠性，但需要大量的语料库支持。
（三）混合方法混合方法是将基于规则的方法和基于统计的方法相结合，利用两者的优点进行蒙古语形容词短语语义角色自动识别的方法。
该方法可以充分利用规则的准确性和统计方法的可靠性，提高识别效果。
四、实验与分析本文采用混合方法进行蒙古语形容词短语语义角色自动识别的实验。
实验结果表明，混合方法在识别准确率和可靠性方面均优于基于规则的方法和基于统计的方法。
同时，我们还对不同类型形容词短语的识别效果进行了分析，发现对于一些复杂的形容词短语，混合方法的识别效果仍有待提高。
五、结论与展望本文研究了蒙古语形容词短语的语义角色自动识别方法，并采用混合方法进行了实验。
《2024年蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》范文
《蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》篇一一、引言随着自然语言处理技术的快速发展，语义角色自动识别（Semantic Role Labeling, SRL）成为了语言处理领域的一个重要研究方向。
作为对自然语言理解的进一步探索，语义角色自动识别技术有助于更深入地理解句子中各成分之间的语义关系。
蒙古语作为世界上的重要语言之一，其形容词短语在语言表达中具有举足轻重的地位。
因此，对蒙古语形容词短语的语义角色自动识别研究具有重要的理论和实践价值。
二、蒙古语形容词短语概述蒙古语形容词短语在句子中起着描述、修饰等重要作用，其结构复杂，语义丰富。
形容词短语通常由形容词、修饰语、补语等组成，能够表达出丰富的语义信息。
然而，由于蒙古语的语法特性和语言表达的复杂性，对蒙古语形容词短语的准确理解和识别一直是自然语言处理的难点之一。
三、语义角色自动识别技术语义角色自动识别是自然语言处理中的一项关键技术，旨在识别句子中各个成分的语义角色。
通过分析句子的语法结构和语义关系，可以提取出句子中的主语、谓语、宾语等语义角色，进而理解句子的含义。
在蒙古语形容词短语的识别中，语义角色自动识别技术可以帮助我们更准确地理解形容词短语的语义信息。
四、蒙古语形容词短语语义角色自动识别的研究方法针对蒙古语形容词短语的语义角色自动识别，我们采用了基于规则和统计相结合的方法。
首先，我们利用蒙古语的语法规则和语言学知识，构建了形容词短语的语法分析规则。
然后，我们利用大规模的语料库，通过统计学习方法，训练出能够识别形容词短语中各个成分的模型。
最后，我们将规则和统计方法相结合，形成了具有较强泛化能力的蒙古语形容词短语语义角色自动识别系统。
五、实验与分析我们使用大量的蒙古语语料库进行了实验。
实验结果表明，我们的系统能够有效地识别蒙古语形容词短语中的各个成分，并准确地判断出各个成分的语义角色。
与传统的基于规则的方法相比，我们的系统具有更高的准确率和泛化能力。
《蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》范文
《蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》篇一一、引言蒙古语作为一种重要的语言，在语言学研究领域具有重要地位。
近年来，随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，蒙古语的研究也得到了广泛的关注。
其中，蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
本文旨在探讨蒙古语形容词短语语义角色的自动识别方法，为蒙古语自然语言处理技术的发展提供支持。
二、研究背景及意义蒙古语形容词短语在语言表达中具有重要作用，其语义角色自动识别对于提高自然语言处理系统的性能具有重要意义。
然而，由于蒙古语语言的复杂性，形容词短语的语义角色识别一直是一个具有挑战性的问题。
因此，本文的研究旨在通过自动识别蒙古语形容词短语的语义角色，提高蒙古语自然语言处理系统的准确性和效率。
三、相关文献综述目前，国内外学者在蒙古语自然语言处理领域已经取得了一定的研究成果。
其中，形容词短语的语义角色识别是研究的热点之一。
然而，由于蒙古语语言的特殊性，现有的方法在识别准确性和效率方面仍存在一定的问题。
因此，本文将结合蒙古语的语法特点和语义关系，提出一种新的自动识别方法。
四、研究方法本文采用基于规则和统计的方法，结合蒙古语的语法特点和语义关系，进行形容词短语语义角色的自动识别研究。
具体步骤如下：1. 收集蒙古语语料库，包括形容词短语及其上下文信息；2. 构建蒙古语语法规则库和语义关系库；3. 设计基于规则和统计的算法，对形容词短语的语义角色进行自动识别；4. 对识别结果进行评估和优化。
五、实验结果与分析本文采用实验验证的方法，对提出的自动识别方法进行评估。
实验结果表明，该方法能够有效地识别蒙古语形容词短语的语义角色，并在准确性和效率方面具有一定的优势。
同时，我们还对识别结果进行了深入分析，探讨了该方法在蒙古语自然语言处理中的应用前景。
六、讨论与展望本文提出的自动识别方法为蒙古语形容词短语语义角色的识别提供了新的思路和方法。
然而，由于蒙古语语言的复杂性和多样性，该方法仍存在一定的局限性。
《蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》范文
《蒙古语形容词短语语义角色自动识别研究》篇一一、引言蒙古语作为一种典型的少数民族语言，其形容词短语在语言中具有重要地位。
近年来，随着自然语言处理技术的不断发展，对蒙古语进行自动识别和处理的需求日益增长。
本文旨在研究蒙古语形容词短语的语义角色自动识别，以期为蒙古语自然语言处理技术的发展提供支持。
二、蒙古语形容词短语概述蒙古语形容词短语在句法结构中起着描述、修饰等作用，其构成成分包括形容词、修饰语、补语等。
形容词短语在表达语义信息方面具有重要作用，因此对其进行自动识别和处理对于蒙古语自然语言处理技术的发展具有重要意义。
三、语义角色自动识别技术语义角色自动识别是自然语言处理领域的重要技术之一，其目的是对句子中的语义关系进行自动识别和标注。
在蒙古语形容词短语的语义角色自动识别中，需要识别出形容词短语中的各个成分及其在句子中的语义角色，如主语、谓语、宾语、定语、状语等。
四、蒙古语形容词短语语义角色自动识别的研究方法本研究采用基于规则和统计的方法进行蒙古语形容词短语语义角色的自动识别。
首先，通过分析大量的蒙古语语料库，提取出形容词短语的常见结构和语法规则。
其次，利用这些规则和统计方法，对蒙古语句子进行分词、词性标注、句法分析等预处理工作。
最后，根据预处理结果，识别出形容词短语中的各个成分及其在句子中的语义角色，并对其进行标注。
五、实验与分析本研究采用大量的蒙古语语料库进行实验，通过对比手动标注结果和自动识别结果的准确率、召回率等指标，评估了本研究提出的蒙古语形容词短语语义角色自动识别方法的性能。
实验结果表明，该方法在蒙古语形容词短语的语义角色自动识别方面取得了较好的效果。
六、结论与展望本研究提出了基于规则和统计的蒙古语形容词短语语义角色自动识别方法，并通过实验验证了其有效性。
该方法对于蒙古语自然语言处理技术的发展具有重要意义，可以为蒙古语的自动翻译、信息提取、问答系统等应用提供支持。
未来，我们将进一步优化该方法，提高其性能和准确性，以更好地服务于蒙古语自然语言处理技术的发展。
《2024年蒙古语词汇识别ERPs研究》范文
《蒙古语词汇识别ERPs研究》篇一摘要随着科技的不断进步，对少数民族语言的研究愈发显得重要。
其中，蒙古语作为具有丰富历史与文化底蕴的语言之一，其研究在国内外受到了广泛的关注。
本文主要通过分析蒙古语词汇识别的电生理研究（ERPs），探究了蒙古语词汇识别的过程与特点，为未来相关研究提供理论支持和实践指导。
一、引言蒙古语是内蒙古自治区的主要语言之一，其独特性不仅体现在语音和语调上，还表现在词汇的丰富多样和含义的多样性上。
随着信息技术的飞速发展，对蒙古语词汇的自动识别与处理技术成为研究的热点。
电生理研究（Event-Related Potentials，简称ERPs）作为研究大脑对语言刺激反应的重要手段，在蒙古语词汇识别领域具有广泛的应用前景。
二、蒙古语词汇识别的ERPs理论基础ERPs是一种脑电信号的测量技术，可以记录大脑对特定刺激的反应过程。
在蒙古语词汇识别的研究中，ERPs能够有效地反映大脑对不同词汇的认知加工过程。
本部分将详细介绍ERPs的原理、方法及其在蒙古语词汇识别中的应用。
三、蒙古语词汇识别的ERPs实验设计本部分将详细阐述实验的设计过程，包括实验对象的选择、实验材料的准备、实验环境的设置以及实验流程的安排等。
同时，还将介绍实验中使用的电生理设备及其参数设置。
四、实验结果与分析本部分将详细展示实验结果，包括脑电数据的处理与分析过程。
通过对比不同词汇类型（如名词、动词等）的ERPs波形图，分析大脑对不同类型词汇的认知加工差异。
此外，还将探讨不同因素（如年龄、性别等）对蒙古语词汇识别的影响。
五、讨论与结论本部分将根据实验结果进行深入讨论，分析蒙古语词汇识别的ERPs特点及其背后的认知机制。
同时，将结合国内外相关研究，总结蒙古语词汇识别的研究现状及发展趋势。
最后，提出未来研究方向及可能面临的挑战。
六、实践意义与展望蒙古语词汇识别的ERPs研究不仅有助于揭示蒙古族人民的语言认知特点，还为少数民族语言的信息处理与自动化提供了理论支持。
《蒙古语基本动词短语自动识别研究》范文
《蒙古语基本动词短语自动识别研究》篇一一、引言蒙古语作为世界上重要的语言之一，其复杂的语法结构和丰富的词汇使得语言处理成为一项具有挑战性的任务。
在自然语言处理领域，蒙古语基本动词短语的自动识别是一项基础且关键的任务。
本研究旨在通过对蒙古语基本动词短语自动识别的深入研究，提高蒙古语自然语言处理技术的水平和应用范围。
二、研究背景及意义蒙古语动词短语在语言表达中起着至关重要的作用，它们能够传达丰富的语义信息，是构成句子和语篇的基本单位。
因此，对蒙古语基本动词短语的自动识别研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
首先，该研究有助于深入挖掘蒙古语的语法和语义规则，推动蒙古语自然语言处理技术的发展。
其次，该研究可以为蒙古语信息处理、机器翻译、智能问答等应用提供技术支持，推动相关领域的快速发展。
三、相关研究综述近年来，国内外学者在蒙古语自然语言处理领域取得了一系列研究成果。
在动词短语识别方面，主要采用基于规则的方法、统计方法以及深度学习方法。
其中，基于规则的方法主要依赖于语言学知识和专家经验，识别精度较高但需要大量的人力投入；统计方法主要利用语料库进行训练，能够自动提取特征但需要大量的标注数据；深度学习方法则通过神经网络模型自动学习特征，在处理大规模语料时表现出较好的性能。
四、研究方法及内容本研究采用深度学习方法，以蒙古语语料库为基础，构建神经网络模型进行动词短语自动识别。
具体步骤如下：1. 数据准备：收集蒙古语语料库，包括文本、词汇、句法等信息。
对语料库进行预处理，包括分词、去除停用词等操作。
2. 特征提取：利用神经网络模型自动学习蒙古语动词短语的特征，包括词性、句法功能等。
3. 模型构建：构建基于神经网络的动词短语识别模型，采用合适的网络结构和参数进行训练。
4. 实验与评估：利用测试集对模型进行评估，分析模型的性能和准确性。
根据实验结果调整模型参数和结构，优化模型性能。
五、实验结果与分析本研究在蒙古语语料库上进行了实验，对比了基于规则的方法、统计方法和深度学习方法在动词短语识别上的性能。
《2024年蒙古语词汇识别ERPs研究》范文
《蒙古语词汇识别ERPs研究》篇一摘要随着信息科技的不断发展，计算机自然语言处理领域越来越受到重视。
本文着重研究了蒙古语词汇识别过程中脑电反应的识别，并基于ERPs（事件相关电位）技术对蒙古语词汇识别进行了深入探讨。
本文首先介绍了蒙古语词汇识别的背景和意义，然后详细阐述了研究方法、实验设计、数据分析及结果，最后总结了研究结论和展望了未来的研究方向。
一、引言蒙古语作为世界上重要的语言之一，其词汇识别在计算机自然语言处理领域具有重要地位。
随着人工智能技术的不断发展，蒙古语词汇识别的准确率得到了显著提高。
然而，对于词汇识别的过程，尤其是大脑对词汇的认知过程，仍需进一步研究。
因此，本文基于ERPs技术，对蒙古语词汇识别的脑电反应进行了深入研究。
二、研究方法与实验设计本研究采用ERPs技术，通过采集被试者在听到蒙古语词汇时的脑电信号，对蒙古语词汇识别的脑电反应进行探讨。
实验中选取了多种不同领域的蒙古语词汇，以确保研究结果的广泛性和有效性。
1. 实验参与者实验共有60名被试者参与，其中男性30名，女性30名，年龄在18-35岁之间。
所有被试者均为母语为蒙古语的成年人。
2. 实验材料实验材料包括多种不同领域的蒙古语词汇，如名词、动词、形容词等。
所有词汇均经过严格筛选和标准化处理。
3. 实验过程实验过程中，被试者需佩戴脑电帽并坐于静音室中。
计算机向被试者随机播放预先设定的蒙古语词汇录音，并实时记录其脑电反应数据。
在听到每个词汇时，被试者需迅速做出反应并按键记录。
三、数据分析与结果通过专业软件对采集到的脑电信号进行预处理和滤波后，提取出与蒙古语词汇识别相关的ERPs成分。
随后对不同词汇的ERPs数据进行分析和比较，得出以下结论：1. 不同类别的蒙古语词汇在识别过程中具有不同的脑电反应特征。
例如，名词和动词的识别过程中产生的N400成分幅度较大，而形容词的识别过程中P300成分幅度较大。
2. 个体在听到熟悉的词汇时，产生的脑电反应明显比听到陌生词汇时的反应强烈。
《2024年蒙古语词汇识别ERPs研究》范文
《蒙古语词汇识别ERPs研究》篇一一、引言随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，语言识别技术已成为研究热点之一。
蒙古语作为世界上重要的语言之一，其词汇识别技术的研究也日益受到关注。
事件相关电位（Event-Related Potentials，简称ERPs）作为一项具有时间分辨率和精细神经电信号记录技术，被广泛应用于认知神经科学和语言学等领域。
本研究将结合蒙古语词汇识别和ERPs技术，深入探讨蒙古语词汇识别的认知机制。
二、研究背景近年来，蒙古语词汇识别技术得到了广泛的应用和发展。
然而，由于蒙古语语言的特殊性，如音节结构复杂、词汇丰富等，使得其词汇识别的准确性和效率仍需进一步提高。
同时，传统的蒙古语词汇识别方法主要基于声学和语言模型等技术，对于认知层面的研究尚显不足。
因此，本研究采用ERPs技术，探究蒙古语词汇识别的认知机制，以期为蒙古语词汇识别技术的发展提供新的思路和方法。
三、研究方法本研究采用ERPs技术，结合蒙古语词汇识别任务，对被试进行实验。
具体实验流程如下：1. 实验材料：选用具有代表性的蒙古语词汇作为实验材料。
2. 实验设计：将被试分为两组，一组接受视觉呈现的蒙古语词汇刺激，另一组接受听觉呈现的蒙古语词汇刺激。
在每种刺激下，记录被试的ERPs数据。
3. 数据处理：对记录的ERPs数据进行预处理和统计分析，提取出与蒙古语词汇识别相关的电位成分。
4. 结果分析：结合行为数据和ERPs数据，分析蒙古语词汇识别的认知机制。
四、实验结果通过实验数据的处理和分析，我们得到了以下结果：1. 视觉呈现和听觉呈现的蒙古语词汇刺激均能引发明显的ERPs成分。
2. 在视觉呈现条件下，被试对蒙古语词汇的识别主要依赖于N400和P600等电位成分。
N400成分主要反映了对词汇语义信息的加工过程，而P600成分则与词汇的句法加工有关。
3. 在听觉呈现条件下，被试对蒙古语词汇的识别主要依赖于N1、P2和N400等电位成分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
词缀 组成 ， 个蒙 古 文单词 可能本 身就 是 词根 ， 一 也可 能是 词根 ＋词缀 构成 的新 词 ， 个新 词 的词性 和 它 的词 这
根 的词性 可 能不 同 ， 而且词根 ＋词 缀 的构词 方式 是严 格按 照蒙 古文构 词 的语法 来进 行 的． 知识 库 的建立 是一
Hale Waihona Puke 项工作 量 特 别大 的基础 工作 ， 我们 在系 统设 计和 实现 过程 中建立 了 词类 标记 集 、 根 词 典 、 词 词缀 词 典 和 系统 测试语 料 库等 知识 库．
１ １ 词 类标 记集 ．
系统 的数 据库 主要 由词性 标记库 、 词根库 、 缀库组 成 ， 中词 性标 记 库 中 主要 存 放 词类 名 称 及 对应 的 词 其
标 记字 符． 对语 料库 进行 词类标 注时 ， 要参 阅 了文献 １ ］ 出的面 向信息 处理 的现 代 蒙古 语 词语 分类 体 系 主 － 提 ３
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ ３ １３ ． Ｍａ ０ ７ ｙ２０
蒙 古语 单词 词 性 自动 识 别 研 究
王 斯 日古楞
（． 蒙古 师 范大 学 计 算 机 与信 息 工程 学 院 ， 蒙古 呼 和 浩特 ０ ０ ２ ； １内 内 １０ ２ ２ 内 蒙古 大 学 蒙古 学 学 院 ． 蒙古 呼 和 浩 特 ０ ０ ２ ） ． 内 １０ ０
１ 知 识 库 的建 立
蒙 古文 是拼 音文 字 ， 书写 方式是 从 左到右 、 上到 下竖 写 ， 个词 中所 有字母 连 着写 ， 成 一个 竖直 的 其 从 每 形
主 干线 ， 并且 每一 个 字母在一 个词 中的词首 、 中和 词缀 所 取 的字形 也 不一 样 ． 古 文 的结 构 一般 由词根 ＋ 词 蒙
维普资讯
第３ ６卷 第 ３期 ２０ ０ ７年 ５月
内 蒙 古 师 范 大 学 学报 （ 自然 科 学汉 文 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｅ ｏ ｇ ｌ ｒ ｌ ｉｅ ｓｔ （ ｔ ｒｌ ｃｅ ｃ ｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｆＩｎ ｒＭ ｎ ｏｉ Ｎｏ ｍａ ａ Ｕｎ ｖ ｒｉ Ｎａｕ ａ ｉｎ ｅＥ ｉｉ ） ｙ Ｓ ｏ
处 理 和 机 器 翻译 研 究 ．
维普资讯
・
３０・ ２
内蒙 古 师 范 大 学 学 报 （ 自然 科 学 汉 文 版 ）
表 ｉ 词 类 及 其 标 记
编号 １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 词 类 形 容 词 连 接 词 副 词 后 置 词 情 态 词 感 叹词 数 词 名 词 标记 Ａ Ｃ Ｄ Ｇ Ｈ ｌ Ｍ Ｎ 编号 ９ １ ０ １ １ １ ２ １ ３ １ ４ １ ５ １ ６ 词 类 时 位 词 量 词 代 词 语 气 词 时 间 词 摹 拟 词 动 词 标 点
在 自然语 言 的处理 过程 中 ， 找某个 词 的词性 是最 基本 、 常用 的一种操 作 ． 常 ， 据 电子词典 中收 录 查 最 通 根
的词 典条 目 ， 以找 出其 词性属 性 ， 是 蒙古 语 与汉语 和英语 等不 同 ， 古语 属 于黏着 型语 言 ， 构 词和构形 可 但 蒙 其
可 以选择 基 于规则 的方 法进行 处理 ． 通过 对蒙 古 语单词 的构 成规则 进行 研究 ， 立各类 单 词 的词根 库和词 缀 建
库 ， 计算 机 自动识 别 文本 中每个单 词 的词性 ． 让 这样 在 一般 的应 用 系统 中即使 没 有 电子 词典 ， 可 以根 据 规 也 则 自动识 别蒙 古语 的词 性．
个 问题 ．
一
般 ， 别单 词词 性有 基于规 则 的方法 和基 于统计 的方法 ． 识 基于 统计 的方 法需要 大 规模 的语 料库进 行实
验［， ２ 然后 用概 率统 计 的方法进 行计 算 ， 而确定 在某个 上 下 文 中出现 的一 个 词 的词 性 ． 于 蒙 古语 这种 小 ］ 从 对 语种 来说 ， 由于语 料库 的规模 有 限 ， 以使用 统计 方法 显得 基础 太单 薄． 虑 到蒙古语 的构词 有很 强的规 则 ， 所 考
收稿 日期 ｛ ０ ６ ０ — １ ２０ － ８ ０
基金项 目；国家语委科研项 目子课题 “ 蒙古 文资源库建设 工具软件” ＭＺ １ － ０ ２ （ ｌ５ ２）
作 者 简 介 ； 斯 日古 楞 （ ９ ０ ）女 （ 王 １ ７ 一 ， 土族 ） 内蒙 古 锡 林 浩 特 市 人 ， ， 内蒙 古 师 范 大 学 副教 授 ， 内蒙 古 大学 博 士研 究 生 ， 要 从 事 蒙 古 文 信 息 主
及 其标 记集 ， 表 １所示 ． 如
１ ２ 词 根 库 ．
蒙 古语 中有 的 词本身就 是 词根 ， 如果 这个 词 中还 包 含另一 个 词根时 ， 单靠 词 缀来识 别 就可 能 出现 错 误的 判断 ， 以 必须 把 蒙 古 文 的词 根 和词 缀 统 计 成 一 个 库． 根 库 一共 存 放 了３ ０ 个蒙 古 文 词 根 ， 所 词 ９５ 基本 包 括 了
都 是通 过 在词 干后 缀接 不同 的词尾 实现 的 ， 同 的附加成 分遵 循蒙 古语 构形 规则 还 可以层 层缀 接 ， 使得蒙 不 这 古 语单 词具 有 丰富 的形态 变化 ， 以很 难 在一部 词典 中收录蒙 古语单 词 的所 有变化 形式 Ｃ ． 真 实文本 的处 所 ｔ在 ］ 理 和语 言应 用 中 ， 往往 会遇 到各种 形式 的蒙古语 ， 何准 确 地确 定 词典 中未 收 录 词 的词 性 ， 必 须解 决 的一 如 是
摘 要 ： 在对蒙古语语法信息进行研究 的基 础上 ， 设计 了蒙古语单词词性 自动识别系统． 介绍 了词性识别所
需 要 的 知 识 库 及 识 别 系 统 的设 计 和 实 现 方 法 ．
关 键 词 ： 古 语 ； 性 ；自动 识 别 ； 识 库 蒙 词 知
中 图 分 类 号 ： Ｐ３ １２ Ｔ ９ ． 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：ｉ０— ７ ５ ２０ ）３ ０ １— ３ ０ １ ８ ３ （０ ７ ０— ３ ９ ０