中文信息处理技术原理与应用(2)
信息技术基础 第2章 电子文档处理

第2章 电子文档处理
目录
1 2.1 Word2016基础知识 2 2.2 文档的制作与编辑——制作调研报告 3 2.3图文混排——制作讲座宣传单 4 2.4 表格的编辑——制作学生信息表 5 2.5 长文档排版——毕业论文的编辑与排版
中文Word2016是中文Office2016种最常用、功能最强的成员,工 作界面友好,文字处理能力强,能够进行图文混排、表格处理,为日常 生活和办公的编辑提供了非常好的工具,利用它可以高效、快速、方便 地处理各种办公文件、商业资料及信函。
3.Word文档的新建、保存、打印、导出
“开始”界面总体上可分为三部分,如图所示。右侧空 间中显示的空白文档和常用模板,左侧是“新建”“打开” 等功能选项,左下角显示的最近使用文档的列表。
(1)新建文档。 ①在“开始”界面中单击“空白文档”,即可新建一个 Word文档,界面切换到编辑界面(工作界面)。新建的 文档被临时命名为“文档n”,这里的“n”是根据打开应用 程序后新建文档的次序自动生成的一个序号,完全关闭 Word,再次新建文档,文档的序号会再次从1开始编号。 ②单击“开始”标签切换到文件管理页,再单击“新建” 按钮新建空白文档。 ③按快捷组合键【Ctrl+N】来新建空白文档。
5. 复制、剪切与粘贴
复制、剪切和粘贴功能是计算机操作中使用最广泛和最有用的功能。Windows在内存中有一个区域被称为 “剪贴板”,这是一个公共的内存区域,临时存放被复制或者被剪切出来的数据。 “复制”功能就是将选中的内容复制到剪贴板中,原内容不动,其快捷键为【Ctrl+C】;“剪贴”功能就是将选 中的内容复制到“剪贴板”,同时删除原内容,其快捷键为【Ctrl+X】;“粘贴”就是将剪贴板中的内容粘贴在 选定的位置,其快捷键为【Ctrl+V】。 复制、剪切和粘贴的操作一般有键盘操作法、功能区操作法、鼠标右键菜单操作法、鼠标拖拉复制法。 方法:先选中文字,在键盘上按组合键【Ctrl+C】,然后将光标移动到需要粘贴的位置,在键盘上按组合键 【Ctrl+V】。另外也可以使用右键快捷菜单完成复制、移动操作。
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
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
Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)

Python中文自然语言处理基础与实战教学教案(全)第一章:Python中文自然语言处理简介1.1 自然语言处理的概念1.2 Python在自然语言处理中的应用1.3 中文自然语言处理的基本流程1.4 中文分词与词性标注1.5 中文命名实体识别第二章:Python中文文本处理基础2.1 文本预处理2.2 中文停用词去除2.3 词干提取与词形还原2.4 中文分词算法介绍2.5 Python库在中国分词中的应用第三章:Python中文词性标注3.1 词性标注的概念与作用3.2 基于规则的词性标注方法3.3 基于机器学习的词性标注方法3.4 Python词性标注库介绍3.5 词性标注的实战应用第四章:Python中文命名实体识别4.1 命名实体识别的概念与作用4.2 基于规则的命名实体识别方法4.3 基于机器学习的命名实体识别方法4.4 Python命名实体识别库介绍4.5 命名实体识别的实战应用第五章:Python中文情感分析5.1 情感分析的概念与作用5.2 基于词典的情感分析方法5.3 基于机器学习的情感分析方法5.4 Python情感分析库介绍5.5 情感分析的实战应用本教案将为您提供Python中文自然语言处理的基础知识与实战应用。
通过学习,您将掌握Python在中文自然语言处理中的应用,包括文本预处理、中文分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等方面。
每个章节都包含相关概念、方法、库介绍和实战应用,帮助您深入了解并实践中文自然语言处理。
希望本教案能为您在学习Python 中文自然语言处理方面提供帮助。
第六章:Python中文文本分类6.1 文本分类的概念与作用6.2 特征提取与降维6.3 常用的文本分类算法6.4 Python文本分类库介绍6.5 中文文本分类的实战应用第七章:Python中文信息抽取7.1 信息抽取的概念与作用7.2 实体抽取与关系抽取7.3 事件抽取与意见抽取7.4 Python信息抽取库介绍7.5 中文信息抽取的实战应用第八章:Python中文文本8.1 文本的概念与作用8.2 模型与判别模型8.3 循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)8.4 Python文本库介绍8.5 中文文本的实战应用第九章:Python中文对话系统9.1 对话系统的概念与作用9.2 对话系统的类型与架构9.3 式对话模型与检索式对话模型9.4 Python对话系统库介绍9.5 中文对话系统的实战应用第十章:Python中文语音识别与合成10.1 语音识别与合成的概念与作用10.2 基于深度学习的语音识别与合成方法10.3 Python语音识别与合成库介绍10.4 中文语音识别与合成的实战应用10.5 语音识别与合成的综合实战项目第十一章:Python中文语义理解11.1 语义理解的概念与作用11.2 词嵌入与语义表示11.3 语义分析与语义相似度计算11.4 Python语义理解库介绍11.5 中文语义理解的实战应用第十二章:Python中文问答系统12.1 问答系统的概念与作用12.2 基于知识图谱的问答方法12.3 基于机器学习的问答方法12.4 Python问答系统库介绍12.5 中文问答系统的实战应用第十三章:Python中文文本摘要13.1 文本摘要的概念与作用13.2 提取式摘要与式摘要13.3 文本摘要的评价指标13.4 Python文本摘要库介绍13.5 中文文本摘要的实战应用第十五章:Python中文自然语言处理综合实战15.1 自然语言处理综合实战项目介绍15.2 项目需求分析与设计15.3 项目实施与技术选型15.4 项目测试与优化15.5 项目总结与展望重点和难点解析重点:Python在中文自然语言处理中的应用场景。
生成式人工智能与中文信息处理

生成式人工智能与中文信息处理一、介绍生成式人工智能(Generative AI)是一种基于深度学习技术的人工智能分支,其主要目标是让计算机能够生成具有创造性和逼真度的信息。
中文信息处理则是指对中文文本进行各种自然语言处理任务,包括分词、词性标注、命名实体识别等。
生成式人工智能与中文信息处理的结合,可以为中文文本生成任务带来新的可能性和突破。
本文将深入探讨生成式人工智能在中文信息处理中的应用和挑战。
二、生成式人工智能的基本原理生成式人工智能的核心是生成模型(Generative Model),它是建立在深度学习框架上的神经网络模型。
生成模型通常采用循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)或变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)等结构,通过学习数据分布的参数,从而能够生成新的数据样本。
三、中文生成式人工智能的发展现状近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,生成式人工智能在中文文本生成领域取得了许多重要突破。
其中,基于RNN的语言模型在文本生成任务上取得了较好的效果。
将其与中文信息处理技术相结合,可以应用于生成中文诗歌、小说、对话等多个领域,为中文文学创作和智能对话系统带来了新的可能性。
3.1 中文诗歌生成中文诗歌生成是生成式人工智能与中文信息处理的一个重要应用场景。
传统的中文诗歌创作需要诗人有丰富的文学素养和创作灵感,而生成式人工智能可以通过学习大量的诗歌数据,自动学习到韵律、格律等规律,并生成具有创意的新诗。
生成式人工智能不仅可以辅助诗人的创作,还可以通过生成具有不同风格和主题的诗歌,为读者提供更多元化的文学体验。
3.2 中文小说生成中文小说生成是另一个与中文信息处理相关的热门应用领域。
通过生成式人工智能,可以创造出具有逼真情节和丰富角色的中文小说。
生成式人工智能可以学习大量的中文小说,掌握情节发展、人物塑造等技巧,并可以根据给定的主题和设定,生成新颖而吸引人的中文小说。
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汉字的结构分析
位点
就是二进制信息中的一位。
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
按照目前用计算机处理汉字的,构成点阵式汉字字模的最小单位是“位点” 按照目前用计算机处理汉字的,构成点阵式汉字字模的最小单位是“位点”,也
笔画
楷书汉字的基本笔画有六种。 楷书汉字的基本笔画有六种。即 一,丨,丿,乀, ,乚 这六种笔形,按其方向来区分, 这六种笔形,按其方向来区分,可以分为两类: 1、单向笔画,如 一,丨,丿,乀, ノ 单向笔画, 2、复向笔画,如 弯笔( ,乛,>) 拐笔(乚, 巜,< ) 复向笔画, 弯笔( 拐笔( 实际上,在按笔形编码的汉字输入方案中,根据需要,可以另行定义其它的复笔 结构,以提高汉字的编码效率。
部首
汉字部首的数量也较大,楷体汉字共有部首214个,作为传统的部首一直 汉字部首的数量也较大,楷体汉字共有部首214个,作为传统的部首一直 沿用到现在。实用角度出发,适当地简化部首,把汉字部首简化到100个 沿用到现在。实用角度出发,适当地简化部首,把汉字部首简化到100个 左右
字根 单字
liba2002@
i =1
上式中Pi是第i个键元的使用频度,n 上式中Pi是第i个键元的使用频度,n是所用键元的数目。
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
汉字编码输入方法简易评测方法
给出一种简易评测方法,即五星图方法。一般来说,要选择一种 给出一种简易评测方法,即五星图方法。一般来说,要选择一种 汉字输入编码方法,主要从编码方法的性能来考虑,具体有5个 汉字输入编码方法,主要从编码方法的性能来考虑,具体有5 方面: 1.易学性 编码规则要简单明了,没有特殊规则或尽可能地少。 2.可用性 在编码中,二义性和重码尽可能少,但不必强求为零。词汇码、外 字处理方便。 3.高速性 码长尽可能短,键位设计易于盲打,键入速度尽可能高。 4.通用性 编码规则独立于具体设备,适用于通用标准设备。 5.经济性 对主机软硬件无特殊要求,价格合理,便于维护。
n
H(汉字)=-∑Pilog2 Pi
i =1
汉字信息的熵值是对汉字的一个统计特性。它给出代码信息 量在理沦上的最小平均值。 把理论上的最小值(即汉字信息的熵值与实际编码所用的信息量 之比称作编码效率,可以对编码方案的编码效率做出定量的计算 和评价。
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
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
汉字编码输入方法
整字输入方法 汉字编码输入方法
纯字形汉字编码方法 形、音(或形、音、义)结合编码方法 音、形结合编码 方法----例如声、韵、部、形编码方法 方法----例如声、韵、部、形编码方法 纯音汉字编码方法 人机交互式汉字简码输入方法
海曼公式与汉字编码的键盘特性
汉字键盘码是利用汉字的基本笔画或字根等字形属性或汉字发音 属性等元素构成的有序组,组成对应汉字的键盘代码。所用的键 元的数目必定比汉字集中汉字数目大为减少。 但键盘的键元数目太多,不利于熟练操作。而且从键盘的通用性 方面考虑,使用通用的字符键盘是最经济的。 键元数K 键元数K和击键操作时的反应时间,一般可用如下的经验公式来表 示: T = a + b .log2 K 而实际上,各个键元的使用频度是不相等的,因此较准确的海曼 公式应为: T = a + b .H(K) 其中H(K)是对应键元的熵值,H(K)定义如下: 其中H(K)是对应键元的熵值,H(K)定义如下: n H(K)=-∑Pilog2 Pi
liba2002@11 Nhomakorabea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
汉字键盘码的笛卡尔积集分析
汉字键盘码可以被看成是由它的各种字形属性元素(如字根、偏旁、 汉字键盘码可以被看成是由它的各种字形属性元素(如字根、偏旁、 或部首),或发音属性元素(如声母、韵母),以及其它属性元素以 一定的规则组合而成。 把按一定次序排列的有关属性元素组成的序列称为“有序组” 把按一定次序排列的有关属性元素组成的序列称为“有序组”,也即 构成某个汉字的代码。 当有序组(a 当有序组(a1,a2,a-----3,…an)的客体分别是A1,A2,A3…An元素,即 的客体分别是A ai∈Ai(i=1,2,3,…n)时,有序组的全体组成一个代码集合,把 ai∈ …n) 它称作A1,A2,A3…An的 维笛卡尔积集。 它称作A1,A2,A3…An的n维笛卡尔积集。 可表示成: {(a ,a-2,a3 an) ,n)} A1×A2×A3×…An={(a1,a-2,a3…an)|ai∈Ai(i=1,2,…,n)} 其中A 称为a 其中Ai称为ai的属性集。
据考古发现的甲骨文实物的考证,中国古代汉字的记载 可追溯到公元前1300年,至少已有3000多年的历史。 可追溯到公元前1300年,至少已有3000多年的历史。 汉字的形态,可以归纳出它包括象形字、表意字、形声 字和假借字。 最早可以考证的甲骨文汉字约有3000个左右。 最早可以考证的甲骨文汉字约有3000个左右。 目前中国日常通用的汉字过6000~7000个。其它五万 目前中国日常通用的汉字过6000~7000个。其它五万 多个属生僻字,却仍然保留在古籍资料,以及某些人名、 地名等中使用。目前,六万字以外新造汉字几乎已无必 要,而用某些汉字衍生新词则不断有所发展。 虽然现代汉字已压缩到6000~7000之数,但仍然是一 虽然现代汉字已压缩到6000~7000之数,但仍然是一 个庞大的数字,作为文字信息处理时有不方便之处。和 英文的26个字母相比,是一种“大字符集” 英文的26个字母相比,是一种“大字符集”。实际应用 中,这些数量的汉字并不是频率均等地使用的,应按照 使用频度对它们分级。GB2312-80基本集,一级字3775 使用频度对它们分级。GB2312-80基本集,一级字3775 个,二级字3008个,共6763个。 个,二级字3008个,共6763个。
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
汉字和汉字属性
汉字发展及其分级 汉字的结构分析 汉字的字音和字义 汉字的排序 汉字的属性
liba2002@
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汉字发展及其分级
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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
单字
单字的字根构成种类 :按照单字中所含字根数目的多少,可以分为四类: (1) 单根单字 (2) 二根单字 (3) 三根单字 (4) 四根(或多根)单字。 字的字型分类: 字的字型分类:字型是单字结构的字根相互间的结构类型,可以分成四种。 (1)独体型。由单式、连式、交式字根组成的单字,结构紧密,独自成为 独体型。由单式、连式、交式字根组成的单字,结构紧密, 一体, 一体,这 样的构型称作独体型。 样的构型称作独体型。 (2)左右型。单字内分成左根和右根二半,中间有一定间隙的散式构型, 左右型。单字内分成左根和右根二半,中间有一定间隙的散式构型, 称为左右型。 称为左右型。 (3)上下型。单字内分成上根和下根二半,中间有一定间隙的散式构型, 上下型。单字内分成上根和下根二半,中间有一定间隙的散式构型, 称为上下型。 称为上下型。 (4)包围型(又称内外型)。单字内一个内根被一个外根全部或局部包围 包围型(又称内外型) 的散式构型,称为包围型。 的散式构型,称为包围型。
汉字的字义
汉字的字义也很复杂。成千上万个汉字,一般汉字,每个字常有2 汉字的字义也很复杂。成千上万个汉字,一般汉字,每个字常有2~5种意 义,多的达6 义,多的达6~9种意义。 在信息处理中,单独使用汉字的字义作为输入方法是不可能的。但在有些 编码输入方案中,利用字义作为辅助的区分汉字特征的手段。
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
字根
字根是汉字形体的基本结构单元。字根这一概念,通常人们对它 比较模糊。同时也无统一的选择标准。在名称上也存在多种叫法, 例如,称作字母、形母、部件、组件、字元、构件、符号等。 构成字根的笔画间有“单、散、连、交” 构成字根的笔画间有“单、散、连、交”四种形式。只有单笔关 系的字根是:一,丨,丿,乀, 系的字根是:一,丨,丿,乀, ,乚;只有散笔关系的字根如: 二,三,八,习,夕,冫 二,三,八,习,夕,冫,氵;只有连笔关系的字根如:工,厂, 匚,歹,卜,止,冂 匚,歹,卜,止,冂,月,口,足,日,目,四;只有交笔关系 的字根如:十,犭,乂,卄,卅;兼有散、连二种关系的字根如: 的字根如:十,犭,乂,卄,卅;兼有散、连二种关系的字根如: 彳,讠,衤,疒;兼有散交二种关系的字根如米,卜;兼有连、 彳,讠,衤,疒;兼有散交二种关系的字根如米,卜;兼有连、 交二种关系的字根如:耳,王,大,禾,巾;散、连、交三种关 系都有的字根如雨,西,舟,鱼。
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
汉字的字音和字义
汉字的字音
汉字的发音由汉语的发音而来。构成语音的最小单位,称为“音素” 汉字的发音由汉语的发音而来。构成语音的最小单位,称为“音素”。音 素中包括元音音素和辅音音素两类。汉语普通话共有元音音素6 素中包括元音音素和辅音音素两类。汉语普通话共有元音音素6个,辅音 音素22个。一个元音可以单独成为一个音节;一个辅音则必须配合一个以 音素22个。一个元音可以单独成为一个音节;一个辅音则必须配合一个以 上的元音才能构成一个音节。一个汉字的发音就由一个音节构成。 在以字音为基础的汉字编码方案中广泛应用的一种方法称为声韵双拼法。 把每个汉字的发音部分,分解成声母和韵母二部分。声母相当于辅音,韵 母则相当于元音。可以归纳出22个声母;35个韵母。严重的情况,可以举 母则相当于元音。可以归纳出22个声母;35个韵母。严重的情况,可以举 出同一声、韵、和音调可以对应有数十个、甚至超出一百个字的情况。 若用汉语发音作为汉字信息的输入,必须要采取其它有效的措施。