中文信息处理的应用的研究报告
中文信息处理的研究内容
中文信息处理的研究内容中文信息处理是计算机领域中的一个重要研究方向。
它旨在解决中文信息在计算机中的输入、输出、转换和处理等一系列问题。
下面，我将依次介绍中文信息处理的研究内容。
一、中文输入法中文输入法是中文信息处理的关键部分之一。
它是将汉字转换为计算机可以识别的数字代码的软件。
不同的中文输入法采用不同的汉字输入方式，如五笔、拼音、笔画等。
中文输入法的研究内容包括汉字输入方式的改进、输入法的智能化、语音输入等。
二、中文分词技术中文分词是将一段中文文本按照词语进行划分的过程，它是其他中文信息处理任务的基础。
中文分词技术的研究内容包括分词算法、分词准确率提高、未登录词的识别等。
三、中文信息检索中文信息检索是通过计算机对大量文本信息进行匹配，将用户的查询需求与最相关的文本信息匹配，并返回给用户的过程。
中文信息检索技术的研究内容包括检索算法、搜索引擎优化、语义分析等。
四、中文语音识别中文语音识别是将人类语音转化为计算机可以理解的文字或者指令的技术。
中文语音识别技术的研究内容包括语音样本的输入和处理、语音识别算法、语音指令转换等。
五、中文机器翻译中文机器翻译是指将一种语言的文本翻译成另一种语言的技术。
中文机器翻译技术的研究内容包括语言模型的建立、翻译规则的设计、翻译结果的优化等。
六、中文信息抽取中文信息抽取是指从海量中文文本中，得出有价值的信息。
中文信息抽取技术的研究内容包括实体识别、关系抽取、事件抽取等。
综上所述，中文信息处理是一个广泛而又深入的领域。
在未来，我们可以期待更多的技术创新和研究成果的涌现，为中文信息处理提供更加强大的工具和平台。
中文信息处理技术的现状与未来
中文信息处理技术的现状与未来中文信息处理技术从一开始的笨拙到现在的高效，经历了数十年的发展，已经成为大家生活和工作中不可或缺的一部分。
中文信息处理技术与各个行业息息相关，慢慢地已经成为生产力的一部分。
然而，现在的中文信息处理技术还有许多需要变革和创新的地方，未来的发展还有很大的空间。
本文延续这一主题，分别从中文信息处理技术的现状及其问题、中文信息处理技术的未来趋势及其应用做出详细探讨。
中文信息处理技术的现状及其问题目前中文信息处理技术的发展可以分成三个阶段：第一阶段是电子化处理，主要以文本为主，制作纯文本文档较为常见，但存在着中文信息与英文等其他语言无法交融的问题。
第二阶段是信息化处理，分别从单个处理、应用程序集成等方面加强对中文信息处理的能力，并形成了一些规范格式，例如XML、SGML等，确保对各类格式文件具有较强的处理兼容性。
第三阶段是人工智能信息处理，通过文本挖掘、自然语言处理、机器学习等技术确保对中文信息的处理效率和质量的提升。
但是这些技术的发展仍面临以下问题：首先，中文与英文等其他语言的共存是一个棘手问题，中文信息无法与英文及其他语言的信息无缝连接和交融。
因为中文文字的组字、音形转换和语法规则等特点，会导致许多现有的处理技术在中文方面的处理效果并不尽如人意。
比如在搜索引擎中，输入的英文关键字可以很好地匹配搜索的目的，但是中文可能会出现语义解析的问题，难以准确匹配相关信息。
其次，中文分词是中文信息处理技术中的一个关键问题，具体来说，就是将一个没有空格分割符的中文字符串切分成多个词语。
这个过程涉及到语法复杂度和数据量密度等许多问题，因此，现有的中文分词算法的准确率并不高。
再次，在机器翻译领域，中英文的语言差异严重，很难通过传统的机器翻译算法实现准确的翻译。
现有的机器翻译系统工作效率不高，而且翻译质量不一，严重限制了中文信息处理技术的发展。
中文信息处理技术的未来趋势及其应用中文信息处理技术的未来趋势，主要是以智能化方向发展。
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。
中英文自然语言处理技术比较研究
中英文自然语言处理技术比较研究一、背景介绍随着信息技术的发展，自然语言处理技术越来越受到重视。
中英文作为两种最为常见的语言，在自然语言处理技术的研究中也占有重要地位。
本文旨在对中英文自然语言处理技术进行比较研究，探讨两者之间的异同点和未来发展趋势。
二、词法分析词法分析是自然语言处理技术中的基础环节，其主要目的是将文本中的词汇进行分词、词型标注等处理。
对于中英文而言，在词法分析的处理上存在一定的异同。
1.中文词法分析中文中的词语通常是由一个或多个汉字组成，所以在词法分析中需要进行分词。
中文分词技术有基于规则、基于统计和混合式等多种方法，其中混合式分词技术在实际应用中表现较好。
2.英文词法分析英文单词在拼写和结构上较为规则，因此英文分词技术相对比较简单。
英文分词技术主要有基于规则、基于统计和基于词典等多种方法，其中基于词典的方法在实际应用中表现较好。
三、句法分析句法分析是自然语言处理技术中的重要环节，其主要目的是将文本句子进行语法分析，找出其中的语法结构和关系。
与词法分析类似，中英文在句法分析的处理上也存在一定的差异。
1.中文句法分析中文的语法结构比较复杂，其中的语法关系涉及到主谓宾、定状补等多种类型。
中文句法分析的准确率不如英文，其中的问题主要源于中文的语法结构和表达方式带来的困难。
2.英文句法分析英文的语法结构比较简单，具有主谓宾结构和形容词和副词等修饰词语。
英文句法分析的准确率较高，与词典上的匹配程度和上下文语境等因素有关。
四、语义分析语义分析是自然语言处理技术中的核心环节，其主要目的是理解文本的意义和含义。
与词法分析和句法分析不同，中英文在语义分析的处理上存在着较大的差异。
1.中文语义分析中文的语义结构复杂，受文化背景、习惯用语等多种因素的影响。
中文语义分析的处理上存在很多难点，如动态歧义性、多义词、语言的动态变化等。
2.英文语义分析英文的语义结构简单，具有明确的语义表示方式。
英文语义分析相对而言较为简单，但在处理上同样存在着一些困难。
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。
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。
中文信息处理技术
中文信息处理技术中文信息处理技术是指对中文语言进行处理和分析的技术。
随着互联网的发展，中文信息处理技术越来越受到重视。
在这个数字化的时代，中文信息处理技术已经成为了一个重要的领域。
中文信息处理技术包括自然语言处理、机器翻译、信息检索、语音识别等多个方面。
其中，自然语言处理是最为重要的一个方面，它可以帮助计算机理解人类语言，并进行相应的反应。
自然语言处理主要包括以下几个方面：1. 分词：将一句话或一段文字分成若干个单独的词语，是自然语言处理中最基本的任务之一。
2. 词性标注：对每个分好的词汇进行标注，以便计算机更好地理解这些词汇在句子中所扮演的角色。
3. 句法分析：对句子进行分析和结构化，以便计算机更好地理解句子的意思。
4. 语义分析：对句子进行深入分析，并从中提取出隐含在其中的意义和信息。
5. 文本分类：将大量文本按照其内容分类，并对每类文本进行相应的归纳和总结。
在以上的任务中，机器翻译是自然语言处理中最为复杂的一个任务。
机器翻译需要计算机能够理解源语言和目标语言之间的语义差异，并进行相应的转换。
虽然机器翻译技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在很多难题需要解决。
除了自然语言处理外，中文信息处理技术还包括信息检索、文本挖掘、语音识别等多个方面。
信息检索主要是指通过搜索引擎等方式来寻找相关信息；文本挖掘则是指对大量文本进行分析和挖掘，从中提取出有用的信息；而语音识别则是指将人类语音转换成计算机可读的形式。
总之，中文信息处理技术在现代社会中发挥着越来越重要的作用。
它不仅可以帮助人们更好地理解和使用中文，也可以为企业、政府等提供更加高效和便捷的服务。
未来，在人工智能技术不断发展壮大的背景下，中文信息处理技术将会得到更加广泛和深入的应用。
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中文信息处理的应用研究报告在多元化的信息中，文字信息是一种最普遍的形式。
例如：文件、信函、报表、记录、印刷品等基本上采用文字表达的形式。
“中文信息处理”一词是从20世纪70年代流行起来的，实际上，自古以来，中文信息处理工作源远流长。
可以说，自从有了中文（汉字），即相应地出现了中文信息处理的工作。
从开始编制第一部汉字字典和编写第一篇文摘起就开始了中文信息的分析与综合处理的研究。
然而，现代人们言及的“中文信息处理”包括了有关中文信息的采集、存储、传输和利用，是指利用电子计算机和现代通信、照明、排版、等自动化技术对汉字信息进行输入输出整理、加工、转换、传输、复制、等各种处理的一项新兴的科学技术。
其交叉性使之成为“信息科学”的分支；其综合性应用使之成为“系统工程”的一个实例。
它涉及到语言文字学、计算机科学、信息科学、工程心理学、数理统计学、声学、自动识别技术、人工智能、网络技术、文献检索学等等。
故可以说它是一门新兴的多边缘科学。
中国要实施先进的信息处理技术手段，中文信息化是一项重要的资源开发工作。
中文信息网已逐渐成为我国现代化社会的神经系统，它将促进人民文化和社会生产效率迅速提高。
中文信息处理工程已建立起现代化中文语言文字信息系统，使凝聚在语言文字中的知识信息发挥更大效能，使汉语汉字得到最佳利用。
计算机中文信息处理技术从70年代至今，经历20多年，完成了由初级阶段向比较成熟阶段的过渡，这是微电子技术和IT技术高速发展以及迫切的应用需求所促成的。
现在，许多移动电话都已具备中文菜单和显示中文短信息功能，但都有缺陷，还不是真正意义上的“全中文”。
只有当它既能显示中文又能输入和处理中文，也就是说，能直接利用手机进行中文输入时，才可以说是“全中文”。
然而，一般移动电话仅有数字键，这无疑对汉字数字输入法（简称数字码)提出了很迫切也是很高的要求。
顺便说一下，在WAP技术成为新的热点之时，连英文也面临着需要编码输入的严峻事实。
当前，美国、日本及我国香港特区都在大力发展一种双向寻呼机，它同时具有输入功能，即，它同样也面临着中文处理问题。
还有电子词典，如何高效、规范化地利用电子字典查找汉字和单词，也是只能各位信息处理应该解决的问题。
信息家电也会是一个热门话题，它也面临着中文信息处理的问题。
另外，从计算机本身的发展来看，手持机（包括PDA和汽车电脑）和可佩带式计算机的中文信息处理尚有诸多问题需要解决。
可佩带式计算机还处于发展初期，其应用领域广泛，尤其在军事上有很大的用途，面临新军事革命的挑战，我国在研究其相应设备时，首先遇到的就是中文信息处理问题。
微软和IBM公司在中国成立了研究院和研究中心，广揽人才，其主要研究方向是中文信息处理。
在计算机网络方面，中文信息处理将具有更加广阔的前景。
高效的中文搜索引擎、电子邮件、中文电子商务等技术均与中文信息处理密切相关。
移动电话、信息终端等电子设备对以数字为基础的计算机汉字输入方法的需求又成为研究领域的新热点。
在语音识别汉字输入方面，硬件的进一步微型化、连续语音识别、噪声背景下的语音识别以及汉语口语理解等都是亟待解决的难点。
手写汉字识别技术方面，联机状态下的笔写入方式，通常的麻烦就是字与字之间书写的停顿时间不易控制，手写得慢了，多部首的组合汉字被分了家，造字错字；写得快了，或字与字之间的停顿太短，会将两个单字拼凑成一个字，又成了错字。
尽管有调整改变手写速度“快速、中速、慢速”等技术措施，实用中却使人感到频繁换用鼠标时的不便乃至产生厌烦情绪而不愿使用了。
非特定的脱机手写汉字识别的困难则更多。
目前任处于实验研究阶段，尚未进入真正实用状态，还有许多棘手难题需要逐步解决。
因此，在今后数十年内，中文键盘输入方法任然会是处于主导地位的输入技术。
文字信息的表现形式是多元化的。
文字信息是大多数信息表现形式的基础，而文字信息处理则是基础的基础。
中文信息处理包含中文文字信息处理、中文文献信息处理以及中文的各种管理系统和服务性系统。
利用计算机解决汉字的信息处理问题是20世纪中期以来的事，它包含有输入、存储、处理、传送、输出等环节。
下面着重介绍输入和输出两个环节。
汉字的输入技术。
1.单字、词汇和语句的键盘输入（1）专用型的中键盘或大键盘整字输入方式大键盘：一键一字输入方式。
中键盘：一键多字输入方式。
（2）通用小键盘拼音方式：利用字音编码输入。
汉语拼音方式：全拼音方式。
双拼方式。
拼形方式：利用字形特征编码输入。
笔画笔形式偏旁部首式字形结构式混合式。
音形混合：以音为主，以形为辅形音混合：以形为主，以音为辅2.手写输入方式3.语音输入方式4.扫描方式5.传真方式汉字的输出技术1.汉字的输出有多种方式（1）屏幕显示：显像管显示器、液晶显示器；（2）打印机：针打式、喷墨式、激光打印；（3）语音输出；（4）绘图仪；（5）传真机。
2.汉字输入输出所必需的汉字库计算机系统中存储汉字字形信息的字库，字库分为三种类型：(1)点阵字库；(2)矢量字库；（3）曲线字库：整字轮廓字库、压缩字库。
中文信息处理基础理论方面的研究内容（1）汉字识别（包括印刷字体、限制性手写字体及一般手写字体）；（2）汉语语音识别（包括语音波形编码和解码、语音的分解与合成）；（3）汉语自然语言的理解与处理；（4）汉语的机器翻译；（5）中文文献的自动勘误、自动标引和自动文摘；（6）汉字的单字、词汇使用频度的研究；（7）汉语的词语、语法、语料库研究；（8）中文信息处理应用平台研究；（9）汉字编码理论研究；（10）汉字编码方法研究；（11）汉字编码方案评测标准研究。
中文文献信息处理工作内容（1）利用各种编辑软件进行编辑排版。
（2）利用制表软件编制各种表格。
（3）利用数据库软件建立各种各样的文献信息数据库及其他各种应用软件系统，例如：研制各种类型图书馆或文献服务中心的集成式管理系统、检索系统；档案部门的集成式管理系统、检索系统；出版社、书店的集成式管理系统、检索系统；各种书刊文献、档案的自动分类系统、自动编文摘系统或其他的智能式文献处理系统。
应用中文的各种管理系统和服务性系统国家各部门、厂矿企业、银行、医院、酒店的管理系统，专家系统，信息咨询检索系统，电化教学系统，远程教育系统，电子印刷排版系统，办公自动化系统，翻译系统，通信系统，财会系统，售票系统，咨询服务系统，电话系统等等，多不胜数。
随着计算机信息处理应用范围的扩大，中文信息处理技术还将逐步深入和提高。
中文信息处理的特点是与西文信息处理相比较而言的，特点和任务是相互联系的。
下面从文字、词汇、语音、语法以及软硬件系统等方面作一下介绍。
一、中文信息处理的特点（一）大字符集英文等西方语言的书写符号使用的是字母表式文字符号系统，字母数量较少。
一种文字，包括大小写、数字及各种标点符号等，总共不过几十个，属于“小字符集”。
例如：拉丁字母符号有26个；斯拉夫字母有33个；日文假名号称“五十音图”，实际上只有48个，平假名和片假名合在一起共96个；韩文字母有10个元音字母，14个辅音字母，一共24个；汉语注音字母有40个，采用拉丁字母后的《汉语拼音方案》有26个字母。
汉字属于“大字符集”：常用汉字3500个，通用汉字7000个，历史累积汉字多达6万。
千百年来，代有递增：从东汉末年的《说文解字》到清代《康熙字典》，1500多年的时间里汉字的数量就从9353字增加到47043字，平均每300年又增加了7000多字。
1994年《中华字典》创造了字典收字数量之最——字头数多达86000个。
国家标准《信息处理交换用汉字编码字符集.基本集》（GB2312-80）共收汉字图形字符6763个。
我国港台地区使用的繁体汉字13053个。
《统一的中日汉国标准大字符集》（CJK）收字20902个。
这仅仅是中国（包括台湾）、日本、韩国，当前电脑中所使用的汉字。
要实现“全汉字”的信息处理大目标，单是汉字库的研制就任重道远。
（二）编码方案众多使用字母数字键盘输入汉字信息，必须通过汉字编码。
因为汉字是形音义的统一体，编码时所采用的信息类型不同，会有不同的编码规则和方案。
因此，无论从编码的角度，还是从使用者的角度，都面临多样化的选择。
（三）形体多样，结构复杂一个汉字就是一个独立的二维的拓扑图形。
五种基本笔画“横”、“竖”、“撇”、“点”、“折”、，存在多种笔形变体。
如：“千”、“面”、“令”、“木”、“才”等字中的“撇”，“方”、“房”、“放”、“芳”、“游”等字中的“方”。
汉字结构层叠错落，笔画、字根、偏旁、部首、部件、字元，见仁见智，难以统一，这些汉字字库的研制以及字形的标准化都带来了相当打的困难。
（四）汉字方言分歧严重现代汉语有七大方言区，每个方言区内又有次方言区，次方言区下还有不同的方言点。
普通话普及应用水平远未达到语音识别、人机对话所要求的规范化和标准化的程度。
因此，方言语音分歧成为语音信息处理的瓶颈。
（五）同音现象突出现代汉语共有4125个不标调音节，按《基本字符集》6763个汉字计算，每个音节约有16.4个同音字；如按《汉语大字典》54678字计算，每个音节的同音字平均达到132.7个。
（六）书面含有没有分词标志西方采用拼音文字，书面上词与词之间用空格加以分隔，因此很容易进行词汇的统计分析和认知处理。
（七）汉语没有形态汉语的词无论冲当什么成分，构成什么关系，词形本身没有任何变化，只有依靠虚词、语序进行语法分析，不利于计算机的处理。
（八）词的兼类与活用复杂词类划分不一，存在大量“兼类”。
（九）语法规则多有例外词语搭配缺乏规范化的约束，人们习惯于意会而不注重形式标志的规则。
（十）歧义现象突出词汇歧义本来是语言中的一个比较普遍的现象。
二、中文信息处理的展望中文信息处理三十年来的发展，在几个重要领域，如汉字编码、汉字语音模式识别、字型技术中文电子辞典，计算机辅助翻译、全文检索等方面，都取得了举世瞩目的成就。
由于汉语言文字的特殊性和我国的具体国情，与世界发达国家信息处理技术相比，还有相当大的距离。
未来中文信息处理的创新发展，概括起来主要有以下几个方面：（一）信息化当代世界已经进入信息网络化时代，全面信息化是社会发展和科技进步的主流。
信息处理技术的水平反映了一个国家和民族的生存能力、生存质量、综合竞争力。
在这样一个时代，充分必要的信息和先进的信息处理技术都是极其重要的资源，如果不掌握它、控制它和利用它，无论对个人还是对整个社会，都将是一种悲剧。
因此，一切竞争都集中反映在信息的获取、传输、处理和运用技术上。
应该把推进社会全面信息化作为中文信息处理基础应用研究的首要任务。
（二）智能化从计算机实现由数据处理到信息处理跨越的那一刻，就极力信息工程界的先驱者们开始了计算机智能化的研究。
虽然历史不长，但是，初始化的灵感与冲动给人们描述了美好而诱人的前景。