【精品课件教案PPT】 基于词典和WEB资源的词汇关系抽取
31中文概念词典(CCD)
下位词抽取流程 实验结果
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引言
同义词和下位词的发现在自然语言处理领域中 对信息检索，机器翻译等领域的研究有重要的意义。 传统的同义词和下位词的发现是基于词典知识 库，如中文概念词典，同义词词林等知识库。 随着Web的发展eb资源。 把传统的词典和Web资源各自优势进行结合实验室
3.3 互动百科
互动百科分类标签，如图4：
图4 “安全软件”互动百科分类
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3.4 维基百科
维基百科分类标签，如图5：
图5 “安全软件”维基百科分类
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郑3;S(w)+W(w) 例如：“澳大利亚”的百科内容中： 澳大利亚联邦（The Commonwealth of Australia）简称澳大利亚（Australia）。 以上内容中T(w)：澳大利亚联邦，S(w)：简称， W(w)：澳大利亚
郑译将同室
1.5 有道翻译
有道在线翻译将同义词词汇的英语进行翻译，如图2：
图2 有道在线翻译
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2 同义词流程图
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2 同义词流程图
郑3;T(w)+S(w) 例如：“牦牛”的百科内容中： 牦牛....有“高原之舟”之称。 以上内容中W(w)：牦牛，T(w)：高原之舟， S(w)：之称。
郑W)，已合并。 以上内容中W(w)：奥林匹克村，T(w)：奥运村。
0.6423 0.6961 0.6961
0.3598 0.3927 0.3984
0.2530 0.2541 0.3025
0.6792 0.7072 0.7072
0.3687 0.3738 0.4106
郑州大学自然语言处理实验室13 百度百科
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2 同义词流程图
例如：“安慰”在同义词词林中对应编码为“Ga07A01”和 “Hi35A01”对应的内容
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2 同义词流程图
例如：澳大利亚联邦（The Commonwealth of Australia）简称澳 大利亚（Australia）。
郑：
图6 “安全软件”相关搜索
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4 下位词流程图
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5 实验结果
? 5.1 同义词结果
ZZU1 ZZU2 MAX
宏平均 准确率
0.2975
宏平均 召回率
0.6423
宏平均 F1值
0.3598
基于词典和 WEB资源的词汇关系抽取
范庆虎 昝红英 张坤丽 贾玉祥
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词汇关系大纲
? 引言 ? 同义词抽取资源
? 中文概念词典（ CCD） ? 哈工大同义词词林（扩展版） ? 百科 ? 翻译+有道翻译
? 同义词抽取流程 ? 下位词抽取资源
? 中文概念词典（ CCD） ? 百科 ? 互动百科 ? 维基百科 ? 百度相关搜索
把传统的词典和Web资源各自优势进行结合，将 会更加有效的抽取词汇关系。
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1 同义词抽取资源
? 中文概念词典（CCD） ? 哈工大同义词词林（扩展版） ? 百科 ? 翻译+有道翻译
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1.1 中文概念词典（CCD）
CCD是一个WordNet类型的汉英双语语义词典， 从关系语义学的观点出发，以同义词集(Synset)定义 概念(concept),在概念之间定义关系(relation)来描述语 义
提取关键词教案(上课用)
提取关键词教案（上课用）一、教学目标1. 让学生理解关键词的概念和重要性。
2. 培养学生提取和运用关键词的能力。
3. 提高学生阅读理解、思维概括和信息检索的能力。
二、教学内容1. 关键词的定义和作用2. 提取关键词的方法和技巧3. 关键词在学术研究和日常生活中的应用实例三、教学过程1. 导入：通过一个有趣的故事引出关键词的概念，激发学生的兴趣。
2. 讲解：介绍关键词的定义、作用以及提取关键词的方法和技巧。
3. 实践：让学生分组练习，从给定的文章中提取关键词，并讨论其作用。
4. 总结：引导学生总结提取关键词的方法和技巧，强调其在学术研究和日常生活中的重要性。
四、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的积极参与和提问情况。
2. 练习成果：评估学生从文章中提取关键词的能力，以及关键词的准确性和相关性。
3. 学生反馈：收集学生对关键词提取技巧的反馈，以便进行教学改进。
五、教学资源1. 教学PPT：展示关键词的定义、作用和提取方法。
2. 文章样本：提供一篇或多篇文章，让学生练习提取关键词。
3. 练习册：提供相关的练习题，巩固学生对关键词提取的掌握。
六、教学活动1. 案例分析：通过分析一些实际的案例，让学生了解关键词在实际应用中的重要性。
2. 小组讨论：让学生分组讨论，分享他们在提取关键词过程中的心得体会和遇到的问题，并共同寻找解决方法。
3. 关键词应用：让学生运用所学到的关键词提取技巧，从一篇长篇文章中提取出关键词，并简要概括文章的主要内容。
七、教学策略1. 示范法：教师在课堂上示范如何从文章中提取关键词，让学生跟随教师的步骤进行学习。
2. 互动式教学：教师与学生进行互动，回答学生的问题，引导学生思考和讨论。
3. 任务驱动法：教师布置相关的任务，让学生在完成任务的过程中，学会提取关键词。
八、教学注意事项1. 关注学生的个体差异：由于学生的阅读理解能力和思维方式不同，教师在教学过程中应关注每个学生的学习进度，并根据他们的需要提供适当的帮助。
基于 Web 的中英文术语自动抽取技术
作者签名： 日 期：
导师签名： 日 期：
摘
要
摘
要
术语广泛的存在于科技文档中，如何提取、分析、理解以至翻译这些术语 成为现在自然语言处理的一个研究方向。随着当今世界信息量的急剧增加和国 际交流的日益频繁，计算机网络技术迅速普及和发展，语言障碍愈加明显和严 重，对机器翻译的潜在需求也越来越大。双语术语散落在这些海量的互联网文 本数据中，靠人工进行检测和提取是不可想象的。本文所要解决机器翻译中如 何快速地对网络文本进行处理，从中抽取出较为准确的术语中英文互译候选， 以减轻人工筛选的工作量。 目前，双语术语的研究一般是运用句法分析或者引入双语词典的方法，实 现句子对齐，而后从对齐的句子运用算法，抽取互译词。而本文的基本思路是 在无监督的情况下，利用网络上大量存在的中英文术语互译信息，达到自动抽 取中英文术语候选的目的。我们通过对互联网上大量文本信息的观察，选取一 类符合规则的文本，针对文本建立一个语言模板，运用网络爬虫，抓取网页生 成网络文本语料库；而后，在 MapReduce 架构下对网络文本语料进行处理，抽 取符合该语言模板规定的大量中英文词对；对抽取出来的大量中英文双语术语 候选进行预处理，过滤掉部分噪声；对预处理后的数据运用多种优化的 LCS 算 法加以抽取，生成中英文双语术语互译词典，并对结果加以评测。 本文的研究工作主要包括在以下几个方面： 1. 在 MapReduce 架构下，对抓取的文本语料库数据快速处理，以获得所需 文本数据资源。 2. 设计了一套无监督的双语术语自动抽取软件系统，能较为及时准确地发 现并更新术语库。 3. 基于 LCS 算法提出并建立了两种将规则和统计的方法相结合的双语术语 自动抽取模型。 4 用 CRFs 辅助优化 LCS 算法， 对比试验结果， 分析 CRFs 分词对 LCS 算法 的影响。 关键词： 术语 自动抽取 机器翻译 中文信息处理 自然语言处理
《搜索引擎发展史》PPT课件
• 2003年11月 全资收购3721公司。 • 2004年6月，推出搜索门户网站“一搜”
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Yahoo在中国：盲测的故事
• 2010年初谷歌退出中国风波。
44
2005年的中国搜索引擎份额
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2009年市场份额
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搜狐/搜狗Sogou
• 搜狗搜索是搜狐公司于2004年8月3日推出 的全球首个第三代互动式中文搜索引擎。
• 第三大搜索引擎
– 2010第4季度
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腾讯/搜搜
• 2005年，腾讯推出soso搜索
– Google提供技术支持
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WWW 与 网页爬虫
• Spider / Robot • 1993年六月，Matthew Gray开发了万维网
漫步者的项目，监测万维网的网页增长速 度。形成链接数据库Wandex数据库。 • 1993年，ALIWEB出现了，类似Archie的网 站，索引的不是FTP服务器的文件，而是 Web服务器的网页。
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• 2002年9月25日,由中国网、慧聪国际等共 同打造的中国搜索联盟,为门户提供搜索技 术,03年8月推出搜索门户,命名为中搜.
• 2004年6月雅虎推出全新“一搜”，这是雅 虎十年历史上首个专业搜索网站。
• 2004年8月3日搜狐公司推出的完全自主技 术开发的搜狗互动式中文搜索引擎。
• 2005年6月30日，新浪搜索引擎推出“爱问
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ALLTHEWEB
• 1999年成立，是搜索技术平台。 • 2003年2月，Overture以7000万美元收购。 • 之后，雅虎收购overture，雅虎从中进行了
《Web基础知识》PPT课件
（2）JAVASCRIPT
（3）XML ： XML（Extensible Markup Language）
（4）CSS：CSS（Cascading Style Sheet） “层叠样 式表”或“级联样式表
（5）AJAX ： “Asynchronous JavaScript and XML” （异步JavaScript和XML)
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(2)常用Web服务器软件简介
①IIS ②Apache ③iPlanet Web Server
……
如同汽车，都能开，区别只在于其价格、性能、用途、 环境要求等
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网站平台的选取
对于PC服务器，常采用Windows+IIS或Linux+Apache 搭配方式； 对于小型机服务器，常采用Solaris+iPlanet Web Server 搭配方式。
它作为internet上的新一代用户界面摒弃了以往纯文本方式的信息交互手段采用超文本hypertext方超文本是一种全局性的信息机构它将文档中的不同部分通过关键字建立链接使信息得以以交互方式搜当超文本与多媒体在信息浏览环境下结合时即称为超媒体
第1章 Web基础知识
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1
本章要点
Object ive
Web的概述 Web浏览器和Web服务器 Web的工作原理 网页的基本元素 网站及网站开发技术
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2
1.1 Web概述
1.1.1 web的结构概述 1.1.2 web的工作原理 1.1.3 web的主要特点
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3
1.1 Web概述
1.1.1 Web的结构概述
WWW是World Wide Web的缩写，又称为3W或Web， 中文译为“万维网”。 它作为Internet上的新一代用户界面，摒弃了以往纯文 本方式的信息交互手段，采用超文本（hypertext）方 式。 超文本是一种全局性的信息机构，它将文档中的不同 部分通过关键字建立链接，使信息得以以交互方式搜 索。 当超文本与多媒体在信息浏览环境下结合时即称为超 媒体。
基于WEB页面的关键词与关键概念提取技术
北京工业大学硕士学位论文基于WEB页面的关键词与关键概念提取技术姓名：***申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：***2003.5.1摘要摘要关毽通接术楚文本售怠处理瓣一项熏妥技术。
嚣蔻，盎子谤舞祝在鑫然语言理解方丽还有很大的不足，关键词提取是在进行文本自动摘要、文本自动分类、妻题词提取、主题提取等冠是涉及到文本售惑理薅款工传辩，都蒙应用至ｌ的一项关键技术。
本论文详缀分绍了一褥基于Ｗ曲页嚣载关镳调与关键概念提取技术及其实验系统的设计与实现，并对该技术在搜索引擎中的应用进行了探讨。
论文的核心内容包含以下三部分：首先，关键词提取系统介绍。
围绕精ｗｅｂ页面的特殊性开始，依据ｗｅｂ页隧不同予一般文本的特殊性，介绍了一种基于ｗ曲页掰的关键词提取技术。
该技术的实现充分利用了ｗ曲页两中的各种标记。
然后，关键概念提取系统介绍。
语意是一种不断发展的文化，新概念层出不穷，同时还存在很多人名、逸名、梳构名等专存名词。
这些概念鲶存在影响了关键词的提取质量。
从常用的Ｎ元语法入手，分析该方法存在的问题——Ｎ元截断效应，爨邀了一静基予一Ｅ下文移互信息靛关毽概念提取方法。
该方法敬实现克服了Ｎ元算法的截断效应，实现了可变长的概念提取方法。
同时，本文又结合规襄选谲瓣方法，瓣提褒结莱遴章亍了饶纯，取得较静豹实验效果。
最后，论文对该技术在搜索引擎中的应用在理论进行了简单的探讨。
通过对搜索弓｜繁中“胡关幢（系统角度戆耱关羧与弱户焦废的糖关莲）”润题靛分橇，提出了一种改进的系统角度的“相关性”模型，并对该模型的系统实现谶行了构想与设谤。
关键溜关键调；关键概念；搜索雩ｌ擎ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＫｅｙｗｏｒｄＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｎａｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｔｅｘｔｉｎｆＯｒｒｎａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ＫｅｙｗｏｒｄＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｕｓｅｄｆｏｒａｕｔｏｍａｔｉｃａｂｓｔｒａｃｔ，ａｕｔｏｍａｔｌｃｃｌａｓｓｉｆｊｃａｔｉｏｎ，ｓｕｂｊｅｃｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｓｕｂｊｅｃｔｗｏｒｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｅｔｃ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｎｅｗｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｋｅｙｗｏｒｄｅｘｔｒａｃ石ｏｎａｎｄｋｅｙｃｏｎｃｅｐｔｃｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＷｅｂｐａｇｅ，ｔｈｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｏｆｅｘｐｅ—ｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｍｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅ３ｅａｒｃｈｅｎ百ｎｅＴｈｅｐａｐｅｒｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｒｅｅｍａｉｎｐａｎ．ＷｅｂｐａｇｅＦｉｒｓｔ，ＫｅｙｗｏｒｄＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｄｅｓｃ＾ｂｅｓｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｏｆｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃｏｍｍｏｎｔｅｘｔ．Ｄｅｐｅｎｄｉｎｇｏｎｔｈｅｓｐｅｃｉａｌ，ａｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｋｅｙｗｏｒｄｃｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＷ色ｂｐａｇｅｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄＴｈｅｓｙｓｔｅｍｔａｋｅｓｆＵｌｌａｄＶａｎｔａｇｅｏｆｔａｇｓＪｎｔｈｅＷ曲ｐａｇｅ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｌ（ｅｙＣｏｎｃｅｐｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ．ＬａｎｇｕａｇｅｉｓａｄｅＶｅｌｏｐｉｎｇｃｕｌｔｕｒｅ，ａｎｄＴ１ｅｗｃｏｎｃｅｐｔｓａｒｅｐｍｄｕｃｅｄ．ＡｎｄｍａｌｌｙｐｒｏｐｅｒｎａｍｅｓｗｈｉｃｈｉｎｃＩｕｄｅｐｅｒｓｏｎｎａｍｅ，ｇｅｏｇｍｐｈｙｎａｍｅａｎｄｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎｎａｍｅ，ａｒｅｎｅｗｕｎｋｎｏｗｎｃｏｎｃｅｐｔ．ＴｈｅｓｅｃｏｎｃｅｐｔｓｈａｖｅａｎｉｍｐａｃｔｏｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆＫ｜ｅｙｗｏｒｄＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｅｐａｐｅｒｂｒｉｎｇｓｆｏｒＷａｒｄｉｎｆｏ舯ａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｅｘｔａｋｅｙｃｏｎｃｅｐｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｔｕａｌｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ．Ｔｈｅｍｅａｎｓａｖｏｉｄｓｔｈｅ锄ｍｃａｔｉｏｎｅｆｆ－ｅｃｔｏｆＮ—ｇｒａｍｍｏｄｅｌａｎｄｒｅａｌｉｚｅｓｖａｒｉ—ｇｒａｍｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｃｏｎｃｅｐｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ａｔｔｈｅｓａｆｎｅｔｌｍｅ，ｔｈｅｐａｐｅｒａｄｏｐｔｓｔｈｅｗａｙｂａｓｅｄｏｎｍｌｅｓｔｏｏｐｔｉＩＩｌｉｚｅｔｈｅｅｘｔｍｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ａｓｉｍｐｌｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｄｏｎｅｆｏｒｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅＳｅａｒ【：ｈｅｎｇｉｎｅ．Ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｃｅｏｆｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅ，ｔｈｅｐａｐｅｒｂｒｉｎｇｓｆｏｎＶａｒｄａｉｍｐｍＶｅｄｓｙｓｔｅｍｒｅｌｅｖａｎｃｅｍｏｄｅｌａｎｄｄｅｓｃ—ｂｅｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．Ｋｅｙ－ｏｒｄｋｅｙｗｏｒｄ；ｋｅｙｃＯｎｃｅｐｔ；ＳｅａＩ℃ｈｅｎｇｉｎｅ第１章绪论第１章绪论１．１课题性质在“中文智能搜索引擎”（国家８６３项目）己日益趋于稳定和完善的同时，我们课题组又进一步提出了提高搜索速度、优化搜索结果的新要求，提高搜索结果的相关度及查询速度，尽量减少无关结果或低相关结果对用户造成的不便。
人工智能ArtificialIntelligence精品课件完整版
• 主要特点是开始走向实用化和工程化。其主要标志之一是 有一批商品化旳自然语言人机接口系统和机器翻译系统推 向了市场。
• 另一方面，人们已经开始对大规模真实文本进行了解 • 句法－语义分析为主旳思想来自于规则旳措施，而规则不
可能把全部旳知识表达出来 –自然语言在数量上浩瀚无际 –在性质上具有不拟定性和模糊性。
Artificial Intelligence
NLP: 15
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言了解旳一般问题(13)
• 自然语言了解旳研究大致上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
了解自然语言，首先要让计算机能从库存旳大规模语料中 自动或半自动地获取语言了解所需旳多种知识，对语言现 象作出客观旳、细致旳描述。
• 目前采用旳主要手段是建立多种统计模型，可用于词类旳 自动标注，以及句法语义旳更高层次旳分析。该措施能够 和规则措施相互补充。
Artificial Intelligence
自然语言了解旳一般问题(14)
• 60年代以关键词匹配为主流
特点：
– 没有真正意义上旳语法分析，主要依托关键词匹配技术来辨认输入 句子旳意义
– 在系统中事先存储了大量包括某些关键词旳模式，每个模式与一种 或多种解释(响应式)相相应。
– 每当输入一种句子，系统便查找与之匹配旳模式，一旦匹配成功， 系统就输出相应旳解释，不考虑其他成份对句子意义旳影响
– 语法分析：将单词之间旳线性顺序变换成一种显示单词 怎样与其他单词有关联旳构造。拟定语句是否合乎语法