中文信息处理技术原理与应用(6)
中文信息处理重点题目及解答
中文信息处理①信息：是物质世界存在的形式、状态及各种关系，是与物质、能量共同构成世界的三大要素之一。
具有主观和客观双重属性。
中文信息，是特指以汉语言文字为载体形式的信息。
从宏观角度看，一类是自然性信息，一类是社会性信息。
②信息处理：就是用计算机对各种信息符号进行输入、转换、存储、传输、分类、排序、统计、分析、重组等加工过程。
③中文信息处理：是利用计算机对中文（包括口语和书面语）进行输入、转换、传输、存储、分析、加工的科学。
中文信息处理技术已到社会生活的各个方面，汉字/汉语信息处理。
④代码：汉字的代码有：汉字输入码、汉字内部码、汉字交换码、汉字地址码、汉字字形码和汉字控制功能码。
从汉字代码的角度看，一个汉字信息处理系统，就是一个进行汉字代码转换的过程。
中文代码包括内部码和外部码两大类，内部码是中文在计算机系统内部进行处理和传输的代码，外部码作为人机接口由用户给计算机输入信息时使用的代码。
*中文计算机操作系统使用的代码系列一共三种，七位代码系列，八位代码系列和双八位代码系列。
中文信息内部处理代码包括存储码、运算码、传输码。
（是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。
）⑤编码：是以固定的顺序排列字符，并以此做记录、存贮、传递、交换的统一内部特征，这个字符排列顺序被称为“编码”。
A.计算机通讯技术领域对所处理信息的字符集序号序列的排序原则和代码赋值方式，也是“机内码”的编码。
B.专指计算机键盘输入汉字的代码设计与实现，简称外码或人机界面编码。
汉字编码：广义的汉字编码就是汉字排检法，即确定一个排序规则使全部汉字成为有序的集合，以便能按照排序规则检索到所需要的汉字。
狭义的汉字编码特指采用通用键盘上的字母数字为汉字编制代码，以便实现汉字的计算机输入。
*静态编码：指把汉字作为等概率的离散字符进行的编码，不考虑汉字的使用频率。
动态编码：是根据汉字的使用频率进行信息编码，如传输码、处理吗都采用动态编码。
中文分词与词性标注技术研究与应用
中文分词与词性标注技术研究与应用中文分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术方法，它们对于理解和处理中文文本具有重要的作用。
本文将对中文分词和词性标注的技术原理、研究进展以及在实际应用中的应用场景进行综述。
一、中文分词技术研究与应用中文分词是将连续的中文文本切割成具有一定语义的词语序列的过程。
中文具有词汇没有明确的边界，因此分词是中文自然语言处理的基础工作。
中文分词技术主要有基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的中文分词方法是根据语法规则和语言学知识设计规则，进行分词操作。
例如，按照《现代汉语词典》等标准词典进行分词，但这种方法无法处理新词、歧义和未登录词的问题，因此应用受到一定的限制。
2.基于词典的方法基于词典的中文分词方法是利用已有的大规模词典进行切分，通过查找词典中的词语来确定分词的边界。
这种方法可以处理新词的问题，但对未登录词的处理能力有所限制。
3.基于机器学习的方法基于机器学习的中文分词方法是利用机器学习算法来自动学习分词模型，将分词任务转化为一个分类问题。
常用的机器学习算法有最大熵模型、条件随机场和神经网络等。
这种方法具有较好的泛化能力，能够处理未登录词和歧义问题。
中文分词技术在很多自然语言处理任务中都起到了重要的作用。
例如，在机器翻译中，分词可以提高对齐和翻译的质量；在文本挖掘中，分词可以提取关键词和构建文本特征；在信息检索中，分词可以改善检索效果。
二、词性标注技术研究与应用词性标注是给分好词的文本中的每个词语确定一个词性的过程。
中文的词性标注涉及到名词、动词、形容词、副词等多个词性类别。
词性标注的目标是为后续的自然语言处理任务提供更精确的上下文信息。
1.基于规则的方法基于规则的词性标注方法是根据语法规则和语境信息，确定每个词语的词性。
例如，根据词语周围的上下文信息和词语的词义来判断词性。
这种方法需要大量的人工制定规则，并且对于新词的处理能力较差。
5_语料库的构建
汉语语料库（续1）
宾州(Pennsylvania)大学语料库(UPenn Tree Bank)
/~treebank/home.html )
美国宾州大学计算机系M.Marcus 教授主持 2000年完成第一版中文树库，约10万词次，4185个句 子 例子： 原始句子：他还提出一系列具体措施的政策要点。 词性标注：他/ PN 还/ AD 提出/ VV 一/ CD 系列/ M 具体/ JJ 措施/ NN 和/ CC 政策/ NN 要点/ NN 。/PU
语料库分类
按来源分类
口语语料库/书面语语料库
按语言分类
单语语料库/双语语料库
按加工方式分
– 单语
原始语料库/切分标注语料库/句法树库/语义标注 语料库/…
– 双语
篇章对齐语料库/句子对齐语料库/词语对齐语料/ 库/结构对齐语料库
中文文本信息处理的原理与应用
语料库收集、整理和应用
中文文本信息处理的原理与应用
C/C++ Java
PerlBiblioteka /Python在该语言中用正则表达 式没有在Perl里面用起 来容易
Prolog
内置的数据库功能和能够方便地处理 缺少Perl的方便处理正 复杂的数据结构的特点，使得Prolog 则表达式的功能 在某些方面表现得相当优秀 中文文本信息处理的原理与应用
语料库语言学中常用技术（续2）
宾州大学树 库
美国 Pennsylvania大 学1980年代末 开始发起
中文文本信息处理的原理与应用
关于语料库
语料库基本概念 国外语料库概况 汉语语料库建设情况
中文文本信息处理的原理与应用
汉语语料库
6- 计算机基础 数字媒体与应用 练习题(答案)
一、判断题( )1、进行文字信息处理时，各种文字符号都是以二进制数的形式存储在计算机中。
( )2、一个图像文件由BMP格式转换为JPEG格式，文件大小基本不变。
( )3、ASF文件时微软公司开发的一种流媒体，主要用于互联网上视频直播、视频点播和视频会议等。
( )4、GB18030汉字编码标准收录了27484个汉字，完全兼容GBK、GB2312标准。
( )5、UCS/Unicode中的汉字编码与GB2312-80、GBK标准以及GB18030标准都兼容。
( )6、GIF格式的图像是一种在因特网上大量使用的数字媒体，一幅真彩色图像可以转换成质量完全相同的GIF格式的图象。
( )7、DVD与VCD相比其图像和声音的质量均有了较大提高，所采用的视频压缩编码标准是MPEG-2。
( )8、MP3与MIDI均是常用的数字声音，用它们表示同一首钢琴乐曲时，前者的数据量比后者小得多。
( )9、彩色电视信号传输时，是把RGB三基色转换为亮度和色度信号(如YUV)后再进行传输的。
( )10、GB2312国标字符集构成一个二维平面，它分为94行、94列，共有6700多个简体汉字。
( )11、声波经话筒转换后形成数字信号，再输出给声卡进行数据压缩。
( )12、GBK是我国继GB2312后发布的又一汉字编码标准，它不仅与GB2312标准保持兼容，而且还增加了包括繁体字在内的许多汉字和符号。
( )13、数字电视服务中，我国大多数电视机还不能直接支持数字电视的接收与播放。
( )14、声卡在完成数字声音的编码、解码及声音编辑中起着重要作用。
( )15、将音乐数字化时使用的取样频率通常比将语音数字化时使用的取样频率高。
( )16、虽然标准ASCII码是7位的编码，但由于字节是计算机中最基本的处理单位，故一般仍以一个字节来存放一个ASCII字符编码，每个字节中多余出来的一位(最高位)在计算机内部通常保持为0。
( )17、超文本中的超链可以指向文字，也可以指向图形、图像、声音或动画节点。
使用图像处理技术实现文字识别与提取
使用图像处理技术实现文字识别与提取近年来，随着图像处理技术的不断发展，文字识别与提取的应用也越来越广泛。
利用图像处理技术，我们可以从图片、视频等非文字形式的媒体中提取出文字信息，为实际应用带来了便利。
本文将介绍使用图像处理技术实现文字识别与提取的方法与应用。
文字识别与提取的基本原理是通过图像处理技术将图像转换为文字信息。
常用的图像处理技术包括图像预处理、特征提取与选择、模式识别等。
在文字识别与提取中，我们可以使用以下方法进行文字识别与提取。
一种常用的方法是基于光学字符识别（OCR）的文字识别与提取。
OCR是一种将图像中的文字转换为可编辑、可搜索的电子文本的技术。
该技术通过图像预处理、字符分割、字符识别等步骤，将图像中的文字信息提取出来。
OCR技术在实际应用中广泛使用，例如将纸质文档转换为电子文档、图像中的文字翻译等。
除了OCR技术，还可以使用卷积神经网络（CNN）进行图像中文字的识别与提取。
CNN是一种深度学习算法，通过多层卷积和池化层实现了对图像的特征提取和分类。
在文字识别与提取中，CNN可以通过训练大量标注的图像数据，学习到字母、数字等字符的特征，从而实现对图像中文字的识别与提取。
除了基于OCR和CNN的方法外，还可以使用基于模板匹配的文字识别与提取方法。
该方法通过事先准备好的文字模板与图像进行匹配，从而实现对图像中文字的提取。
该方法适用于文字的格式和字体相对固定的情况，例如车牌识别等应用场景。
文字识别与提取的应用领域非常广泛。
例如，在图像检索中，可以通过对图像中的文字进行识别与提取，实现对图像的内容进行搜索。
在自动驾驶领域，可以通过识别与提取道路交通标志中的文字，实现车辆的自动导航。
文字识别与提取还可以应用于手写体识别、身份证识别、银行卡识别等场景。
然而，文字识别与提取也面临一些挑战。
图像质量的影响。
如果图像清晰度低、光照不均匀等，将会影响文字识别与提取的准确性。
文字的多样性也是一个挑战。
中文文本的信息处理原理yu应用
中文文本的信息处理原理与应用1. 简介中文文本是汉字的组合形成的表达方式，作为世界上最古老的文字之一，中文文本的信息处理具有其独特的原理和应用。
本文将介绍中文文本信息处理的基本原理以及其在现代社会中的应用。
2. 中文文本的基本原理中文文本的信息处理基于汉字的组合和语义理解。
以下是中文文本处理的基本原理：•汉字编码–汉字编码是将每个汉字映射到一个独一无二的数字表示的过程。
最常用的汉字编码系统是Unicode，它将每个汉字映射到一个唯一的代码点。
–汉字编码方案有多种，例如GB2312、GBK、Big5等，它们在不同的地区和场景中使用不同的编码方式。
•分词–中文文本通常没有明显的词语分隔符号，因此在进行自然语言处理时需要进行分词处理。
中文分词是将连续的汉字序列划分为具有一定语义的词语。
•语义理解–中文文本的语义理解是指对文本进行语义分析，包括词义消歧、词性标注、实体识别等。
这些过程可以帮助计算机理解文本的含义。
3. 中文文本处理的应用中文文本处理在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：•机器翻译–中文文本处理在机器翻译中扮演着重要的角色。
通过对源语言中文文本进行分词和语义理解，然后转换为目标语言的文本表示，可以实现自动翻译。
•舆情分析–中文文本处理可以帮助进行舆情分析。
通过对大量中文文本进行情感分析、主题提取等处理，可以了解社会舆论和用户态度，用于舆情分析和舆论引导。
•智能搜索–中文文本处理可以提高搜索引擎的智能程度。
通过对搜索关键词进行分词和语义理解，搜索引擎可以更准确地理解用户的搜索意图，并提供更相关的搜索结果。
•自然语言处理助手–中文文本处理还可以用于开发自然语言处理助手。
通过对中文文本的处理和理解，可以实现智能对话、语音识别等功能，为用户提供更加智能化的服务。
4. 结论中文文本的信息处理原理与应用具有重要意义。
通过汉字编码、分词和语义理解等处理方式，可以实现对中文文本的处理与理解。
中英文混合文本处理技术的研究与应用
中英文混合文本处理技术的研究与应用随着全球化的推进，中英文混合文本的出现越来越频繁，如何对这样的文本进行处理成为了广大科学家和工程师的研究方向之一。
本文将就中英文混合文本处理技术的研究与应用进行探讨。
一、中英文分词技术中英文分词技术是中英文混合文本处理技术中不可忽视的一部分。
在中文语言中，每个字都代表一个独立的含义，因此需要进行分词处理。
在英文语言中，单词是基本的组成单位。
因此对于中英文混合文本的处理，一般需要分别对中文和英文进行分词，再进行合并处理。
目前，常用的中英文分词技术有两种，分别是基于词典的分词技术和基于机器学习的分词技术。
基于词典的中英文分词技术是常用的分词技术。
它通过建立词典，将中文和英文进行分开处理。
词典中包括了中文和英文的单词，可以实现对文本的较好分词。
另一种分词技术是基于机器学习的分词技术，它是利用一些已知的语言规则和例子，从训练数据中学习到分词模型。
基于机器学习的分词技术可以提高分词的准确性，但需要大量的训练数据。
二、中英文命名实体识别技术命名实体是指具有特定含义并代表现实世界中某个独立个体的词汇，比如人名、地名、机构名等。
在中英文混合文本中，往往存在大量的命名实体，因此对命名实体进行识别是中英文混合文本处理的重要一步。
中英文命名实体识别技术可分为两类，一类是基于规则的命名实体识别技术，一类是基于机器学习的命名实体识别技术。
基于规则的命名实体识别技术对命名实体的识别采用一定的规则来进行操作，通常需要人工制定一些规则来保证识别的准确性。
基于规则的命名实体识别技术的识别准确性较高，但由于需要大量的人工制定规则，不具备较好的通用性。
基于机器学习的命名实体识别技术利用统计分析方法，通过对大量标注好的语料库进行训练，得到命名实体的模型。
机器学习技术具有自我学习和调整能力，因此通常能够得到较好的识别效果。
三、中英文信息抽取技术中英文混合文本的信息抽取技术是一种从文本中提取出有用的信息的技术。
中文信息处理课件
THANK YOU
汇报人：
基于知识图谱的方法：通过构建知识图谱，分析文本中的实体和关系，进行情感分类
中文情感分析技术应用场景
电商评论情感分析：帮助商家了解消费者对产品的评价和满意度
社交媒体情感分析：帮助企业了解消费者对品牌的态度和口碑
客户服务情感分析：帮助企业了解客户对服务的满意度和需求 情感机器人：通过情感分析技术，让机器人更好地理解和回应人类的情 感需求
义的词组
常见的中文分 词方法有基于 词典的分词、 基于统计的分 词和基于深度
学习的分词
中文分词技术 在搜索引擎、 机器翻译、情 感分析等领域 有着广泛的应
用
中文分词算法分类
基于词典的分词算法
基于统计的分词算法
基于规则的分词算法
基于深度学习的分词算 法
中文分词技术应用场景
搜索引擎：提高搜索结果的准确性和效率 自然语言处理：用于文本分析、情感分析、机器翻译等 社交媒体：用于文本分析、情感分析、用户画像等 电子商务：用于商品推荐、用户行为分析等
05
中文句法分析技术
中文句法分析技术简介
什么是中文句法分析：对中文 句子进行结构分析，提取句子 中的语法成分和结构关系
句法分析的方法：基于规则的 句法分析、基于统计的句法分 析、基于深度学习的句法分析
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
句法分析的作用：帮助理解句 子的含义，提高自然语言处理 系统的性能
句法分析的应用：机器翻译、 信息检索、问答系统、情感分 析等
中文句法分析算法分类
基于规则的句法分析算法：通过定义规则来识别句子结构 基于统计的句法分析算法：通过统计方法学习句子结构 基于深度学习的句法分析算法：使用深度学习技术识别句子结构 基于语法树的句法分析算法：通过构建语法树来识别句子结构
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
汉语理解研究的应用前景
既是新一代计算机的核心课题，又是知识产业的三大 突破口之一 专家系统、数据库、CAD、CAI、MIS、OA系统，无一不 需要用自然语言做人机界面 具有篇章理解和篇章生成能力的自然语言理解系统可 用于专家系统、知识工程、自动机器翻译、情报检索、 自动文摘、注释和编辑出版、CAI，办公室自动化、语 言材料自动统计等领域 从知识产业的角度理解，自然语言软件具有相当重要 的地位
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
发展策略
增加对汉语理解研究的投资 从系统工程的观点来考虑，应统一规划集中力量研究开发 一部能够为各类汉语处理系统服务的现代汉语机器词典和 一个大型的现代汉语语料库系统 加强汉语理解研究攻关的组织和管理工作，尽可能联合国 内在自然语言理解研究方面取得一定成果的单位进行攻关， 特别要注意将计算机界和语言学界两股力量拧成一股力量 注意汉语理解研究要做到系统性、工程性、集成性，又要 注意其基础性和前瞻性 扩大与其他国家的技术交流，学习与借鉴别人的优秀成果 抓住Internet网络应用发展的机遇，推动汉语理解技术和 产业的进一步发展
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
汉语自然语言理解与生成国内现状
五十年代中期，已开展俄文对中文的翻译工作，六十 年代中期中断，其成果也是很初级的。 八十年代初中科院计算所，北京语言学院研究所刘涌 泉，刘倬等研究员开始研究中英文翻译系统。在国内 第一次商品化的中英文翻译软件是由电子部中国软件 总公司的董振东教授研发的“译星”系统，该系统以 句译为主，水平在当时算是高的 九十年代中期，由中科院陈肇雄，黄河燕等研究员开 发的翻译软件曾经在国内名噪一时，他们的翻译软件 可以是句译，也可以扩大到成段或成篇的翻译。其句 译的软件由香港一家公司支持配备了硬件，生产出批 量上市的“快译通”产品，受到中学生、一些涉外公 司企业雇员的欢迎。
中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
语言
词汇
语法
词
熟语
词法
句法
词素
构形法
构词法
词组 构词法
造句法
图6-1 语言的构成
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
自然语言理解国外研究现状
机器翻译是自然语言理解最早的研究领域。40年代末 期，人们期望能够用计算机翻译剧增的科技资料。美 苏两国在1949年开始俄-英和英-俄文字的机器翻译研 究。 70年代初期，对语言理解对话系统的研究取得进展。 代表性的有伍兹（Woods）的LUNAR系统、威诺甘德 （Winogand）的SHRDLU系统和香克（Schank）的 MARGIE系统等是语言理解对话系统的典型实例。 到了80年代出现有突破性的进展。大约从1983年开始， 国外自然语言软件进入了商品市场，标志着进入了一 个新的起点，语言产业作为一种新的产业在世界上崛 起。
l理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
基于语法的汉语自然理解系统
汉语理解系统的组成 一．文本的输入 二．文本预处理 三．计算机自动分词 四．词法分析
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
汉语理解与生成的难点与问题
汉语的构词法和造句法结构方式基本相同，且 理论上汉语的结构可作任意扩展，结构与结构 的组合很灵活，相互之间又缺乏明显的形式标 记，使计算机分析时困难增多 汉语句子间界限不清，句中无主谓一致关系， 而且缺略现象比较严重 语义和语用在表意文字汉语里有时比句法占有 更重要的地位，但目前汉语理解时如何利用语 义和语用这个问题尚未解决 汉语理解还必须面对汉语语言学研究落后这一 现实
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
汉语理解与生成的难点与问题
汉语量词特别丰富 汉语是词根语，采用连续书写形式，词与词之 间没有自然界限，计算机理解汉语时要多一个 步骤：自动分词。 大多数汉语词本身不能明显地表达语法意义， 句法主要靠虚词和语序。 汉语的名词修饰名词十分自由，有时加“的”， 有时不加“的”， 连动式、兼语式是汉语的二种特殊形式的句型， 印欧语或日语无直接对应句型
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
直到1978年，中国国内才开始起步研究汉语理解，而 且当时只有少数大学或研究所的少数人员在研究经费 匮乏、研究设备短缺的困难条件下进行分散式研究 八十年代中、后期情况有所好转。1984年成立了中国 人工智能学会自然语言理解学会，中国中文信息学会 自然语言处理专委会和计算语言学专委会也相继成立 了。在国际上新一代计算机激烈竞争影响下，自然语 言理解研究在中国也得到了应有的重视 90年代后期，随着Internet网络技术的普及和发展，中 文信息处理技术开始渐渐复苏，并推动汉字信息处理 及汉语理解技术的更快发展。 在自然语言理解的理论研究方面，也取得了不少的成 果，初步形成了我国当前NLC方面的一些流派，并有自 己的一套理论、模型和系统。
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
基于语义的汉语自然理解系统
有关汉语自然理解系统的方法问题或主 流技术的讨论，可以说是众说纷纭。 黄昌宁教授（现任微软亚洲研究院高级 研究员兼博士后工作站负责人）提出了 有关语料库方法和统计语言模型的观点。
基于语义的汉语自然理解系统
概念实际上是一种深层语义，语义只限于语言 学范畴内的东西，是不能独立于语种的，但是 概念不受语种的限制，是在整个知识领域中定 义的，它不单是更深层次的语义，而且可以将 信息交互中的语言放到更大的范围内去理解。 典型示例：中国科学院声学研究所研究员黄曾 阳先生提出的HNC理论及其应用情况。 HNC是“Hierarchical Network of Concepts（概 念层次网络）”的简称，它以概念化、层次化、 网络化的语义表达为基础，因此称它为概念层 次网络理论。
liba2002@
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中文信息处理技术——原理与应用 中文信息处理技术——原理与应用
汉语理解与生成的难点与问题
采用目前的这种计算机体系结构来实现自然语 言理解，汉语比英语具有更大的一个困难是： 英语是形合(merplotactic)语言，造句要求词的 形态变化符合规则，注重句法平面。汉语是意 合(semotactic)的语言，造句要求词的意义搭配 符合情理，注重语义平面。 用计算机对汉语进行理解和生成，面对的困难 和问题要比印欧语系的英语、俄语等多一些。 除了自然语言理解研究面对的共性问题外，汉 语理解和生成还有其他方面的的困难和问题。