基于文本的语言识别方法研究
基于自然语言处理技术的文本主题挖掘与情感分析研究与应用
基于自然语言处理技术的文本主题挖掘与情感分析研究与应用自然语言处理（NLP）技术在文本分析领域有着广泛的应用。
其中，文本主题挖掘和情感分析是两个重要的研究方向，它们可以帮助我们理解和分析大量的文本数据。
一、文本主题挖掘文本主题挖掘是指从大规模文本数据中自动发现隐藏的主题或话题结构。
通过将文本数据聚集到不同的主题下，我们可以更好地理解文本的含义和关联性。
1. 主题模型主题模型是实现文本主题挖掘的常用方法。
其中，潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是一种被广泛应用的主题模型算法。
它可以通过统计分析文本中的词语共现模式，自动识别文本中的主题。
2. 主题关联性分析除了挖掘主题，主题关联性分析也是文本主题挖掘的重要内容。
通过分析不同主题之间的关联性，我们可以揭示文本数据中的潜在关联。
二、情感分析情感分析是指通过自然语言处理技术解析文本中的情感倾向，例如正面、负面或中性。
情感分析可以帮助我们理解人们对特定主题的感受和态度，并为企业和决策者提供参考。
1. 情感分类情感分类是情感分析的一项重要任务。
常见的方法包括使用机器学习和深度学习算法，通过训练模型来自动判别文本的情感倾向。
2. 情感词典情感词典是一种常用的情感分析工具。
它包含了一系列经过标记的词语和对应的情感极性，可以辅助情感分析的准确性。
通过计算文本中情感词语的出现频率和极性，可以得出文本的情感倾向。
三、研究与应用基于自然语言处理技术的文本主题挖掘与情感分析已经在众多领域得到广泛应用。
1. 社交媒体分析社交媒体平台上用户生成的海量文本数据包含着丰富的信息。
通过对这些文本进行主题挖掘和情感分析，可以帮助企业了解用户的喜好和态度，改进产品和服务。
2. 舆情监测舆情监测旨在追踪公众对特定事件、产品或品牌的态度和情感倾向。
通过对新闻报道、社交媒体评论等文本进行情感分析，可以及时了解大众的反馈，并采取相应措施。
3. 媒体内容分析对新闻、论坛帖子等媒体内容进行主题挖掘和情感分析，可以帮助媒体机构了解读者的关注点和情感态度，提供更具针对性的内容。
自然语言处理中常见的文本情感识别模型(Ⅲ)
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域一个重要的分支，其主要研究对象是如何让计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP中，文本情感识别模型是一个非常重要的应用，它可以帮助计算机识别文本中的情感色彩，从而更好地理解和分析人类情感。
本文将介绍一些自然语言处理中常见的文本情感识别模型。
一、基于词典的情感分析模型基于词典的情感分析模型是一种简单但有效的情感识别方法。
这种方法的核心思想是通过构建一个情感词典，然后根据文本中出现的情感词和程度副词来确定文本的情感极性。
情感词典是一种包含了大量情感词汇及其情感极性的词典，常见的情感词有“喜欢”、“讨厌”、“高兴”、“悲伤”等。
在情感分析过程中，计算机会通过检索文本中的情感词，然后根据情感词的极性和程度副词的修饰程度来计算文本的情感得分，从而判断文本的情感色彩。
二、基于机器学习的情感分析模型除了基于词典的情感分析模型之外，基于机器学习的情感分析模型也是一种常见的文本情感识别方法。
这种方法的核心思想是通过训练一个分类器来识别文本的情感。
在训练阶段，计算机会使用标注好的文本数据来训练模型，然后在测试阶段使用训练好的模型来对新的文本进行情感识别。
常见的机器学习算法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和神经网络等，这些算法都可以用来构建情感分析模型，从而实现文本情感识别的功能。
三、基于深度学习的情感分析模型近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的情感分析模型也逐渐成为了研究热点。
深度学习模型在情感分析中的应用主要包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
这些模型能够自动学习文本中的特征，并且可以处理更加复杂的情感识别任务。
相比于传统的基于机器学习的情感分析模型，基于深度学习的情感分析模型具有更好的性能和更高的准确度。
四、情感分析在实际应用中的挑战和展望尽管文本情感识别模型在自然语言处理领域取得了一定的成就，但是在实际应用中还存在一些挑战。
基于模式识别的文本分类技术
基于模式识别的文本分类技术近年来，随着互联网的迅猛发展，大量的文本数据被产生和储存，使得文本分类技术变得越来越重要。
而基于模式识别的文本分类技术由于其准确性和高效性而受到广泛关注和应用。
一、模式识别在文本分类中的应用模式识别是一种通过识别数据中的模式，从而产生对未知数据进行判断和分类的技术。
在文本分类中，模式识别可以通过对文本数据进行特征提取和特征匹配来实现对文本的分类。
特征提取可以从文本中抽取出各种关键特征，如词频、词性、文本结构等，而特征匹配可以通过比较待分类文本与已知模式的相似度来进行分类。
二、文本分类技术的挑战与问题尽管基于模式识别的文本分类技术在实际应用中具有很大的潜力，但也面临着一些挑战与问题。
首先，文本数据的维度往往很高，对文本进行特征提取和匹配时容易出现维度灾难问题，使得分类器的训练和分类过程变得复杂和耗时。
其次，同一类别的文本在文本内容和表达方式上可能存在较大的差异，这也增加了文本分类的难度。
此外，噪声和冗余信息的存在也会降低文本分类的准确性。
三、基于模式识别的文本分类算法和方法面对文本分类技术的挑战与问题，学术界和工业界提出了许多基于模式识别的文本分类算法和方法。
常用的算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机、最大熵模型等。
这些算法通过将文本数据转化为数学模型，并利用训练数据对模型进行训练和优化，从而实现对待分类文本的准确分类。
另外，还有一些基于深度学习的文本分类方法也得到了广泛关注和研究。
深度学习模型如卷积神经网络和循环神经网络能够自动提取文本中的特征，并通过多层次的表示学习实现对文本的分类。
四、基于模式识别的文本分类技术的应用领域基于模式识别的文本分类技术已经在许多领域中得到了广泛的应用。
在信息检索领域，文本分类技术可以帮助用户快速准确地找到所需信息。
在情感分析领域，文本分类技术可以用于分析用户对某一产品或服务的情感倾向。
在垃圾邮件过滤领域，文本分类技术可以帮助用户过滤掉垃圾邮件，提高工作效率。
基于深度学习的自动语音识别算法研究
基于深度学习的自动语音识别算法研究自动语音识别算法是指通过机器识别语音信号并转化为文本的技术。
近年来，基于深度学习的自动语音识别算法在自然语言处理领域得到了广泛的应用。
本文将从深度学习的角度探讨自动语音识别算法的研究。
一、自动语音识别算法的发展历程随着计算机技术的发展，自动语音识别算法逐渐得到了广泛的应用。
早期基于模板匹配的自动语音识别算法因为需要大量的模板匹配，无法实现大规模的应用。
基于贝叶斯决策论的自动语音识别算法可以解决模板匹配算法的一些限制，但是因为需要大量的训练数据，而且训练过程复杂，实用性不够强。
随着深度学习算法的发展，一些基于深度学习的自动语音识别算法被提出，可以更好的应用于实际情况。
深度学习算法可以通过神经网络对数据进行训练，更好的解决了训练数据不足的问题。
二、基于深度学习的自动语音识别算法的原理基于深度学习的自动语音识别算法主要基于深度神经网络，通过神经网络对语音信号进行学习和识别。
深度神经网络一般由输入层，隐藏层和输出层组成。
输入层主要负责接收计算机获取的语音信号，隐藏层用来提取语音信号的特征。
最后输出层将提取出的特征转化为文本形式。
深度神经网络的训练过程一般通过反向传播算法进行。
具体过程是对一组训练数据，将计算机输出的预测值和标准值进行比较，得到一个误差。
然后通过反向传播算法，将误差向前传递，对各个神经元的权值进行调整，不断降低预测误差，提高预测准确率。
三、基于深度学习的自动语音识别算法的实现方法1.特征提取在基于深度学习的自动语音识别算法中，特征提取是非常重要的一步。
语音信号的特征提取方式一般有两种，一种是基于信号的时域分析方法，通过对信号进行预处理、加窗、FFT、MFCC等处理，把原始的声音信号转换为比较稳定的频谱图。
另一种方法是基于字典的分析方法，该方法通过字典和最大似然估计来近似代表原始信号，然后通过字典算法来提取语音信号的特征信息。
2.模型构建基于深度学习的自动语音识别算法中，模型构建主要包含三个部分：建立声学模型，建立语言模型和建立联合模型。
基于语言模型的中文词的同义词识别研究
基于语言模型的中文词的同义词识别研究近年来，随着人工智能技术的发展，自然语言处理技术也得到了极大的进步。
其中，中文词的同义词识别技术是其中之一。
本文将介绍基于语言模型的中文词的同义词识别研究。
一、同义词识别的重要性在自然语言处理中，同义词识别是一个非常重要的问题。
同义词可以用于替换文本中的某些词语，从而达到改变文本意义的目的。
例如，我们可以将“美食”替换为“美味”的同义词，从而使得文本更加丰富多彩。
同义词还可以用于搜索引擎的优化，提高搜索结果的准确性。
二、基于语言模型的同义词识别技术在同义词识别技术中，基于语言模型的方法是比较常用的一种。
其主要思想是利用语言模型计算文本中某个词语与其他词语的相似度，并根据相似度的大小来判断两个词语是否为同义词。
具体来说，基于语言模型的同义词识别技术一般分为以下几个步骤：1. 构建语言模型首先需要根据一定规则或者语料库来构建一个中文语言模型。
中文语言模型可以基于n-gram模型或者神经网络模型构建。
其中，n-gram模型是一种基于统计的语言模型，其核心思想是计算相邻n个词语出现的概率，从而预测下一个词的出现概率。
神经网络模型则是利用深度学习技术来构建语言模型，能够更好地考虑上下文信息。
2. 计算相似度在计算词语相似度时，可以采用基于余弦距离或者KL散度的方法。
其中，余弦距离是指两个向量之间的夹角，KL散度是一种非对称的相似度度量方法，能够考虑两个向量之间的差异性。
3. 判断同义词当计算出两个词语之间的相似度后，可以通过设置阈值来判断两个词语是否为同义词。
当相似度大于等于阈值时，则可以将它们视为同义词。
三、同义词识别技术的应用同义词识别技术在自然语言处理中有着广泛的应用。
例如，在搜索引擎中，可以利用同义词识别技术将用户输入的关键词与已有的同义词匹配，从而提高搜索结果的准确性；在文本生成领域，可以利用同义词识别技术来生成更加地道流畅的中文语言文本；在机器翻译中，也可以利用同义词识别技术来优化翻译结果的质量。
基于神经网络的手写汉字识别技术研究与实现
基于神经网络的手写汉字识别技术研究与实现手写汉字识别技术的发展在近年来取得了重要突破，以神经网络为基础的识别方法被广泛应用和研究。
本文将对基于神经网络的手写汉字识别技术进行深入研究和实现。
一、引言手写汉字识别是计算机视觉领域中的一个重要问题，其应用广泛涵盖了人机交互、文本识别、自然语言处理等领域。
传统的手写汉字识别技术通常采用特征提取和模式识别方法，但其面对复杂的汉字结构和不同书写风格时，识别准确率较低。
近年来，随着深度学习和神经网络的快速发展，基于神经网络的手写汉字识别技术逐渐成为研究热点。
二、神经网络的原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接，实现信息的自动处理和学习。
在手写汉字识别中，我们可以将每个汉字看作是一个模式，通过训练神经网络，使其能够准确地识别不同汉字模式。
神经网络的核心组件是神经元，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数处理后生成输出。
神经网络的结构由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收手写汉字图像的像素作为输入，隐藏层通过一系列的加权和激活函数运算提取汉字的抽象特征，输出层则给出每个汉字的识别结果。
三、基于神经网络的手写汉字识别方法基于神经网络的手写汉字识别方法主要分为训练和测试两个阶段。
在训练阶段，我们首先构建神经网络的结构，并准备一批手写汉字的训练样本。
样本应包含多种不同书写风格和字体的汉字，并进行标记以便于后续的训练。
然后，我们通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，使其能够准确地学习和识别手写汉字。
在测试阶段，我们使用另外一批手写汉字的测试样本来验证神经网络的泛化能力和准确率。
测试样本应包含未出现在训练集中的汉字，以检测神经网络是否能够正确识别新样本。
通过计算识别结果与标准结果的误差，评估神经网络的性能。
四、基于神经网络的手写汉字识别技术的实现为了实现基于神经网络的手写汉字识别技术，我们可以使用各种深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等。
微信群聊中的文本内容识别算法
微信群聊中的文本内容识别算法微信作为一个社交软件，已经深入人们的生活中，并且经常被用于群聊。
在微信群聊中，会有成千上万的聊天记录，这些记录中包含了丰富的信息和自然语言，如何准确地从海量数据中挖掘出有用的信息，对于很多人来说都是一个难题。
随着技术的发展，文本识别算法被广泛地应用到各种场景中。
在微信群聊中，文本识别算法可以用来辅助人们高效地提取有用的信息。
下面我们来谈谈微信群聊中的文本内容识别算法。
一、文本分类文本分类是将一段文本划分到预先定义的类别中的过程。
在微信群聊中，可以将文本划分到不同的类别下，例如聊天、朋友圈、公众号等。
这样可以使得文本识别算法更加准确地对文本数据进行分类和归类。
文本分类算法可以采用传统的机器学习算法或深度学习算法。
传统的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、最近邻等，这些算法通常需要手工提取文本的特征。
深度学习算法主要有卷积神经网络、循环神经网络等，这些算法可以自动提取文本的特征，并且在文本分类上有着不错的表现。
二、关键词提取关键词提取是指从一段文本中提取出关键词，这些关键词可以代表文本的主题或重要信息。
在微信群聊中，可以将关键词提取出来作为文本分类的依据，也可以用于生成摘要或搜索引擎的索引。
关键词提取可以采用传统的基于统计的方法或基于深度学习的方法。
基于统计的方法包括TF-IDF、TextRank等，这些方法可以计算词语在文本中的重要程度。
基于深度学习的方法包括基于卷积神经网络或循环神经网络的模型，这些模型可以自动提取文本中的关键信息。
三、情感分析情感分析是指将一段文本的情感倾向进行判断，包括正向、负向和中性。
在微信群聊中，可以通过对聊天记录进行情感分析，了解群成员的言行和情感状态，有助于更好地了解群成员的心理状态和行为习惯。
情感分析可以采用传统的基于规则的方法或基于机器学习的方法。
基于规则的方法依靠人工定义的规则来判断情感，这些规则通常是基于语言学或心理学的知识。
基于机器学习的方法依靠已经标注好情感类别的数据进行训练，包括支持向量机、朴素贝叶斯等算法。
基于多粒度语义分析的文本情感识别技术研究
基于多粒度语义分析的文本情感识别技术研究随着社交媒体的普及，人们越来越倾向于在网上发布自己的情感状态，这促进了文本情感识别技术的应用。
文本情感识别技术旨在通过分析文本语言中的情感信息，识别出文字发表者表达的情感态度。
多粒度语义分析是一种文本情感识别技术，它能够更准确地分析文本中的情感。
多粒度指的是从句子、词组、词语等多个层面进行语义分析。
这种方法可以克服单一粒度分析技术在情感处理上存在的偏差和误差，提高情感识别的准确率。
多粒度语义分析的核心思想是对语言中的词汇进行分析，从而确定它们之间的关系。
通过多层次的分析，可以理解文本的整体意思，从而更好地识别情感。
多粒度语义分析中常用的技术包括：基于规则的方法、基于统计学习的机器学习方法、基于深度学习的神经网络方法等。
基于规则的方法是运用人们的语言规则和常识进行情感分析。
这种方法需要专业人员对语言规则和情感词典进行维护。
缺点是需要大量的人力资源，且准确率相对较低。
基于统计学习的机器学习方法是通过训练机器学习模型，从而对文本情感进行识别。
通过大量的数据训练，这种方法可以提高准确率，但对于数据集过小、数据噪声过多的情况，准确率会受到较大影响。
基于深度学习的神经网络方法则是近年来比较流行的一种技术，通过构造多层神经网络来分析文本中的情感信息。
这种方法的优势是对数据的处理更加精细，可以有效地处理大量文本并提高准确率。
缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
总之，多粒度语义分析是目前研究文本情感识别技术中的重要方法。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，多粒度语义分析的应用前景也越来越广阔，将为人们生活带来更多便利。
- 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)。
｛＃『Ｊ＃—三—ｉＬ分类号：—！堕！Ｌ
％：—— 单位代日—卫堡！！一ｇ
．专Ｊ名椰鹰Ｚ碧
硕士学位论文
论文题目： 基于文本的语言识别方法研究
学生 姓名
陈伯勇
学
号
硕０５１１３４
指导 教师
郑彦副教授
学科 专业 研究 方向 论文提交日期
盐蔓塑塾堂皇型堡
数据仓库与决策支持系统
二０ ｏ！！主堕旦
ａｎｄ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｍｏｄｅｌ． Ａ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ ｉｓ ｂｕｉｌｔ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｍｏｓｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｅｔｓ ｕｓｉｎｇ ｏｎ Ｉｎｔｅｒａｃｔ，
ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ Ｕｎｉｃｏｄｅ，ｓｉｎｇｌｅ－ｂ礼ｅ ａｎｄ ｍｕｌｔｉ·ｂｙｔｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｅｔｓ．Ｔｈｅ ｍｏｄｕｌｅ ｉｓ ｑｕａｌｉｆｉｅｄ ｔｏ ｂｅ ｕｓｅｄ
ｍｏｄｕｌｅ，ａ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｕｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｃ柚ｒｅｃｏｇｎｉｚｅ ｍｕｌｔｉｌｉｎｇｕａｌ ｔｅｘｔ．
Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｃｏｅｘｉｓｔｅｎｃｅ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ Ｕｎｉｅｏｄｅ ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｃｏｄｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅｓ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｎ ｉｔ ｐｏｉｎｔｓ ｏｕｔ ｈｏｗ ｗｉｄｅｌｙ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｖｉｅｗｓ ｔｈｅ ｍａｉｎｌｙ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｄｏｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ．Ｉｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｔｅｘｔ－ｂａｓｅｄ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｎｏｎ—ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ ｃｏｄｉｎｇ，ｃｏｍｍｏｎ ｗｏｒｄｓ ａｐｐｒｏａｃｈ，Ｍａｒｋｏｖ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ ａｐｐｒｏａｃｈ，Ｎ—ｇｒａｍ ａｐｐｒｏａｃｈ，ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏ于吐界各地的人们日常牛活中。
在Ｉｍｅｍｅｔ带来的海量文本数据中，语言多样性带来的问题特别值得关注。来自
Ｉｎｔｅｍｅｔ Ｗｏｒｌｄ Ｓｔａｔｓ的统计数据显示‘”，２００７年末，全世界人１２约为６６ ０７亿，网民约占
２０％，人数达到１３．２亿，各地网民分布情况如图Ｉ—ｌ所示，网民使用的ｌＯ种主要语言的
ｉｎ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｓｕｃｈ ａｓ ｅ—ｍａｉｌ ｆｏｒｗａｒｄｉｎｇ ａｎｄ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｅｎｇｉｎｅ．ｗｅｂ ｐａｇｅｓ ｅｎｃｏｄｉｎｇ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｅｔｃ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ，Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｓｅｔ，Ｔｅｘｔ．ｂａｓｅｄ
５０
南京邮电大学学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包 含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表示了谢意。
ＣｏｐｙＴｉｇｈｔ＠２００８ Ｍｉｎ．ａ ｒｔｓ Ｍａ ｒｋｅｌｉｎｇ Ｇ ｒｏ叩
图ｌ≈网民使用的１０种主要语占的分布情况图 数据显示．使用十种主要语言的网民约占世界网民总数的８３ ７％，其中使用英语的网民占 的比莺最大，占到三成以上。实际上，据统计，世界上使用人数较多的语言主要有８２种， 这些语言中任何一种都有超过１０００万人在使用．其他使用人数相对较少的语者更是多达
同语编码方案Ｓｈｉｆｌ－ＪＩＳ、ＥＵＣ—ＪＰ、ＪＩＳ，韩语编码方案ＥＵＣ—ＫＲ．等等。这些区域编码方 案大部分都是对ＡＳＣＩＩ进行扩展，扩展的内容各不相同。
南京邮电大学硕士研究生学位论文
中文摘要
中文摘要
本文的研究工作是针对因特网上的文本数据进行语言识别，包括网页和电子邮件内容 等，以构建实时、高效的语言识别模块为目标，设计了一种复合方法来实现多语种文本的 语言识别。
本文首先介绍了区域编码方案和Ｕｎｉｃｏｄｅ并存的现状，指出语言识别在计算机自然语 言处理领域中的广泛应用，分析了语言识别方法的研究现状。然后，具体研究了目前主要 的基于文本的语言识别方法，包括基于编码非重叠区的、采用字频分布统计的、利用马尔 可夫模型建立语言模型的以及采用部分匹配预测压缩算法的语言识别方法，这些技术将被 用到文中提出的语言识别模块设计方案中。之后，本文设计了一种语言识别的方法，即融 合了基于编码非重叠区的识别方法和语言统计模型识别方法的复合识别方法。在对真实数 据进行实验和分析的基础上，设计了语言字符分布律统计模型和可信度计算模型，保证了 准确和高效地实现语言识别。
Ⅱ
南京邮电大学硕士研究生学位论文
图表清单
图表清单
图Ｉ－Ｉ因特网用户世界范围分布情况……………………………………………．．１ 图Ｉ－２网民使用的ｌＯ种主要语言的分布情况图………………………………………Ｚ 图Ｉ－３网页显示文档已被翻译成３３５种语言………………………………………．．３ 图Ｉ－４采用统计学方法进行语言识别的一般架构图…………………………………．．５ 图３－Ｉ有限状态机的工作原理…………………………………………………．１３ 图３—２ Ｄｕｎｎｉｎｇ基于马尔可夫模型的识别算法测试结果…………………………．㈡…１７ 图３—３单词”ｆｏｒｍａｔ”的字符序列………………………………………………．．１８ 图３－４ Ｃａｖｎａｒ的Ｎ－ｇｒ锄特征值距离算法…………………………………………．１９ 图４－Ｉ语言识别模块的框架……………………………………………………２５ 图４—２语言识别模块在邮件内容过滤中的应用……………………………………．．２６ 图４－３单字节编码识别的可信度算法……………………………………………．３４ 图４－４单字节编码识别中主要的类关系图…………………………………………３６ 图４—５实现ＧＢｌ８０３０编码识别算法用到的类及类之间的关系…………………………．．３７ 图４－６语言识别模块最上层的控制算法…………………………………………．．４２ 图４—７模块实现中用到主要类及类关系图……………………………………ｊ…．．４３
Ｌ－■＿６４ Ｆ ｒｅｎｃｈ Ｇｏｒｍａｎ曼■＿６２
ＰｍⅫｍｅ一＿５１
Ａｒａｂｉｃ日＿％
Ｋｏｒｅａｎ羔｜一３４
Ｕ Ｉ Ｉｔａｌｉａｎ
３３
ＲｅｓｔⅢＬａｎｇｕａｇｅｓ鞠函■黼嘲嘲■■簟嘲２Ｄ‘
０
５０
１００
１５０
２００
２５０
３００
３５０
４００
４５０
Ｓ０ｕ ｒｃ㈧ｌｎ”ｍｅ№－Ｉｄｓｔａｔｓ ｃＯｍ ＭⅢ…ｏｆＵｓｅｒ０
ｗｉｔｈ ＰＰＭ（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｂｙ ｐａｒｔｉａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ）．Ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｏｓｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ｐａｒｔｌｙ ｃｈｏｓｅｎ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ａ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｃｕｓｅｓ ｏｎ ｈｏｗ ｔｏ ｕｓｅ ｎｏｎ。ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ａｎｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｌａｎｇｕａｇｅ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｔ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ｌａｎｇｕａｇｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ
研究生签名：ｆ系ｚ白多 导师签
』坚塑！！盔兰壁主堕些兰兰些望兰一
塑！童堕丝
第ｌ章 绪论
１．１研究背景
随着信息基础设施建设日益完善，因特网（Ｉｎｔｅｍｅｔ）在人们日常生活申变得越来越 重要，它已深入到人们生产、生活的各个领域，向人们提供着巨大的并日还在不断增长的
信息资源和服务，越来越多的公司、企业通过网页宣传自己，越来越多的科研机关和学校
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｔｈｅ ｔｈｅｓｉｓ ｆｏｃｕｓｅｓ ｏｎ ｔｅｘｔ—ｂａｓｅｄ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｄａｔａ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｗｅｂ ｐａｇｅｓ ａｎｄ ｅ－ｍａｉｌ ｃｏｎｔｅｎｔ，ｅｔｃ．Ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ｈｉｇｈｌｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
表Ｉ－Ｉ Ｕｎｉｃｏｄｅ在亚洲和非洲的使用情况统计………………………………………．４ 表２－１部分文字编码的ＣＨＡＲＳＥＴ值………………………………………………．８ 表３—１ Ｇｒｅｆｅｎｓｔｅｔｔｅ对字频统计语言识别方法的测试结果……………………………．１４ 表３—２ Ｃａｖｎａｒ采用Ｎ－ｇｒａｍ方法进行语言识别的结果数据……………………………．．２０ 表３—３利用ＰＰＭＣ算法为字符串”ａｂｒａｃａｄａｂｒａ’建立上下文模型（最大历史长度为２）…………．２２ 表３－４利用表３－３模型计算Ｃ、ｄ、ｔ的编码位数……………………………………２３ 表３－５ Ｔｅａｈａｎ采用ＰＰＭ算法对六种语言测试的识别结果………………………………２４ 表４－ｉ中、日、韩字符分布统计表………………………………………………３９ 表４—２语言识别模块测试结果１…………………………………………………４４ 表４－３语言识别模块测试结果２…………………………………………………４５
研究生签名：｝熟』鱼耋 日期：皇！：ｉ：丝旦
南京邮电大学学位论文使用授权声明 南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留 本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其 他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一 致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布 （包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权 南京邮电大学研究生部办理。