合肥工业大学自然语言理解实验报告
《语言》实验报告
《语言》实验报告一、实验目的本实验旨在通过观察和分析不同语言的特点，了解语言的基本知识和功能，探讨语言对人类的重要性以及语言对人类社会的影响。
二、实验步骤1.收集不同语言的资料和素材，包括文字、语音、图片等。
2.对不同语言进行比较和分析，从语音、词汇、语法等方面来观察其特点。
3.通过实例和案例来分析语言的功能和表达方式。
4.通过实地调研和访谈，了解不同语言对不同文化的影响。
5.编写实验报告，总结实验结果并对实验过程进行评价。
三、实验结果和分析1.语言的特点通过观察和比较不同语言，我们可以发现每种语言都有其独特的特点。
例如，英语是一种语音较为简单的语言，有着丰富的词汇量和灵活的语法结构；汉语是一种象形文字，具有丰富的文化内涵和深厚的历史积淀；法语是一种浪漫的语言，用词精确而且优美。
2.语言的功能语言是人类沟通交流的重要工具，具有表达思想、传递信息、交流情感、保存历史文化等多种功能。
通过实例和案例分析，我们可以发现语言在不同情境和社会中扮演着重要的角色。
例如，政治演讲需要精准用词和巧妙修辞，体育评论需要简洁明了的表达，文学作品需要丰富的想象力和表达力。
3.语言的影响语言不仅仅是人类交流的工具，还会对人类社会产生深远的影响。
通过实地调研和访谈，我们可以发现不同语言对不同文化有着重要的影响。
例如，英语作为全球通用语言，对于国际交流、科技发展、经济合作等方面起到了重要的推动作用；汉语则是中国文化的代表，对于传承和发展中国传统文化有着重要的意义。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了语言的特点、功能和影响。
语言是人类文明进步的重要推动力之一，它不仅仅是一种交流工具，更是表达思想、传承文化、推动社会发展的力量。
探索语言的奥秘，需要对不同语言有着深入的了解和研究，通过不断学习和实践，才能更好地发挥语言的作用，推动人类社会的进步。
在以后的学习和工作中，我们应该加强对语言的学习和应用，不断提高自身的语言能力，用好语言这个工具，为社会做出更多贡献。
合工大大物实验报告
合工大大物实验报告合工大大物实验报告一、引言合工大大物实验是一门重要的实践性课程，通过实验的方式，让学生更加深入地了解物理学的基本原理和实验方法。
本次实验旨在研究某种物质的热传导特性，并通过实验数据的分析和处理，验证热传导定律的正确性。
二、实验目的本次实验的主要目的是研究某种物质的热传导特性，具体包括以下几个方面：1. 了解热传导的基本原理和热传导定律；2. 学习使用热传导仪器进行实验；3. 通过实验数据的分析和处理，验证热传导定律的正确性。
三、实验原理热传导是指物质内部或不同物质之间热量的传递过程。
在实验中，我们将通过热传导仪器测量不同物质的热传导速率，并分析实验数据，验证热传导定律。
热传导定律是指在温度差驱动下，物质内部的热量传递速率与温度差成正比。
根据热传导定律，我们可以得到以下公式：q = -k * A * (dT/dx)其中，q表示单位时间内通过物质截面的热量，k表示热导率，A表示截面积，dT/dx表示温度梯度。
四、实验步骤1. 准备实验所需的材料和仪器；2. 将不同物质的试样放置在热传导仪器中，确保试样与传感器的接触良好；3. 调节热传导仪器的温度差，记录下不同温度差下的热传导速率；4. 对实验数据进行处理和分析，计算出不同物质的热导率；5. 对实验结果进行讨论和总结。
五、实验结果与讨论通过实验数据的处理和分析，我们得到了不同物质的热导率。
根据实验结果，我们可以发现不同物质的热导率存在一定的差异。
这是由于不同物质的分子结构和相互作用力的不同所导致的。
同时，我们还发现在温度差较小时，热传导速率与温度差呈线性关系，符合热传导定律的预期。
六、实验结论通过本次实验，我们验证了热传导定律的正确性，并得到了不同物质的热导率。
实验结果表明，热传导速率与温度差呈线性关系，而不同物质的热导率存在差异。
这些结果对于我们进一步研究和应用热传导现象具有重要的指导意义。
七、实验心得通过参与合工大大物实验，我深刻体会到实验对于理论知识的巩固和应用的重要性。
自然语言理解-实验报告
分词系统工程报告课程：自然语言理解：王佳淼学号：2011914班级：信息安全11-1日期：2013-11-2实验一宋词字统计一．研究背景本实验所涉及的研究背景是利用计算机来“鉴赏”宋词。
主要针对宋词这种特殊的汉语诗歌体裁,开展了有关自动生成算法及其实现方法的探索性研究。
通过对大量语料的学习，来自动生成宋词。
由于宋词自身的特性，能够在经过大量预料学习后，利用在宋词当中出现频率较高的词语或者单字排列组合来生成宋词。
二．实验所采用的开发平台及语言工具实验在WIN7的环境下利用VC++编程。
三．系统设计（1）算法基本思想从文本中字符，判断是否为中文字符（全角字符），若为全角字符则根据需要继续读取，即读取两个或三个字。
利用map容器来存储统计结果。
（2）流程图（3）代码①字统计#include <map>#include <fstream>#include <iostream>#include <string>using namespace std;//宋词的统计void display_map(map<string, int> &wmap); ofstream ofs("c:\\fenciout2.txt");int main(){cout<<"开始："<<endl;const char *szInputFileName="c:\\Text.txt";ifstream ifs(szInputFileName);string szTemp;string str1,str2,str3,str;char a[10];//map<string, int> wmap;//统计双字的while (ifs){while(ifs.peek()=='\n') ifs.get();while(ifs.peek()==' ') ifs.get();while(!ifs.peek()&0x80) ifs.get();ifs.get(a,3,' ');if(a[0]&0x80){str1=a;while(ifs.peek()=='\n') continue;while(ifs.peek()==' ') continue;while(!ifs.peek()&0x80) ifs.get();ifs.get(a,3,' ');if(a[0]&0x80) str2=a;if(str1!="，"&&str1!="。
语言实验报告范文
语言实验报告范文一、实验目的本次实验的目的是通过对母语言的实验研究，探索语言的产生和发展规律，了解语言的特点和功能。
二、实验方法本实验采用了问卷调查的方法，通过向实验对象提问的方式来了解他们对语言的认知和使用情况。
调查对象为10位大学生，他们的母语为汉语。
三、实验过程和结果在实验之前，我们设计了一份问卷调查表，包括以下几个方面的内容：语言的起源和发展、语言的特点和功能、语言的使用情况等。
在实验过程中，我们将问卷发放给实验对象，并要求他们在给定的时间内完成。
我们为实验对象提供了足够的时间和空间来思考和回答问题。
实验结果显示，大多数实验对象对语言的起源和发展有了基本的了解，认为语言是人类社会发展的产物，是人类交流和表达思想的工具。
他们也认为语言具有可塑性和适应性，能够根据社会环境和需求的变化而发展和演变。
关于语言的特点和功能，实验对象普遍认为语言具有交流、表达和思维的功能，能够传递信息和情感，帮助人们理解和理解世界。
他们还认为语言具有多样性和多义性，同样的词语在不同的语境下可能产生不同的意义。
在问卷调查的最后一个问题中，我们询问实验对象对语言的使用情况。
大部分实验对象表示他们在日常生活中大量使用语言来沟通和交流，特别是在学习和工作中。
他们还指出，在面对复杂和抽象的概念时，语言可以帮助他们更好地理解和表达。
四、实验结果分析和讨论通过本次实验，我们得出了一些有关语言的认知和使用情况的结论。
首先，语言在人类社会中起着重要的作用，是人类交流和表达思想的工具。
其次，语言具有可塑性和适应性，能够根据社会环境和需求的变化而发展和演变。
第三，语言具有多样性和多义性，同样的词语在不同的语境下可能产生不同的意义。
第四，语言的使用频率和情境与个体的学习和工作密切相关。
然而，本次实验还存在一些不足之处。
首先，样本数量较小，不具有代表性，可能不能完全反映出母语语言的特点和功能。
其次，实验对象的回答可能受到主观意见和个人经验的影响，可能存在一定的主观性。
基于深度学习的自然语言生成模型实验报告
基于深度学习的自然语言生成模型实验报告一、引言自然语言处理一直是人工智能领域的重要研究方向，而自然语言生成作为其中的关键任务，旨在让计算机能够像人类一样生成自然流畅的文本。
深度学习技术的出现为自然语言生成带来了巨大的突破，本实验旨在深入研究基于深度学习的自然语言生成模型，并对其性能进行评估和分析。
二、实验目的本次实验的主要目的是构建一个基于深度学习的自然语言生成模型，并通过实验评估其在不同任务和数据集上的性能表现，分析影响模型性能的关键因素，为进一步优化和改进模型提供依据。
三、实验环境与数据（一）实验环境本次实验使用了以下硬件和软件环境：1、硬件：配备 NVIDIA GPU 的服务器，具有足够的内存和计算能力。
2、软件：Python 编程语言，TensorFlow 和 PyTorch 深度学习框架，以及相关的自然语言处理库，如 NLTK、SpaCy 等。
（二）数据集为了评估模型的性能，我们使用了以下公开数据集：1、新闻数据集：包含了大量的新闻文章，用于训练和评估模型的文本生成能力。
2、小说数据集：包含了各种类型的小说文本，用于测试模型在生成富有想象力和创造性的文本方面的表现。
四、模型架构（一）循环神经网络（RNN）RNN 是一种常见的序列模型，能够处理变长的输入序列。
然而，RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，限制了其对长序列的建模能力。
（二）长短时记忆网络（LSTM）LSTM 通过引入门控机制，有效地解决了 RNN 的梯度问题，能够更好地捕捉长序列中的依赖关系。
（三）门控循环单元（GRU）GRU 是 LSTM 的一种简化版本，在保持性能的同时，减少了参数数量，提高了训练效率。
（四）注意力机制注意力机制通过动态地分配权重，能够聚焦于输入序列中的关键部分，提高模型的生成质量。
五、实验过程（一）数据预处理1、对原始数据进行清洗，去除噪声和无效字符。
2、进行分词、词干提取和词向量化等操作，将文本转换为数值表示。
合肥工业大学XX级材料试验实习报告模板
合肥工业大学XX级材料试验实习报告模板篇一：XX级材料试验实习报告模板土木工程材料与结构试验实习报告实习时间：实习地点：合肥XX年月日目录目录请自动生成，勿手动输入一、土木工程材料与结构试验实习报告撰写要求实习报告在实习的基础上完成,运用基础理论知识结合实习资料,查阅有关文献，进行比较深入的分析总结。
实习报告内容要求实事求是,简明扼要,能反映出实习参观内容、实习单位的情况及本人实习的情况,体会和感受。
报告的资料必须真实可靠,有独立的见解,重点突出,条理清晰,字数5000字左右。
一、实习报告正文内容必须包含以下五个方面:1. 实习目的：要求言简意赅,点明主题。
2. 实习单位（或地点）介绍：要求详略得当，重点突出，着重介绍与试验检测设备、方法、技术相关的内容。
3. 实习内容及过程：要求内容详实，层次清楚；侧重独立思考、实际能力和技能的培养、锻炼和提高，但切忌记帐式或日记式的简单罗列。
4. 实习总结及体会：要求条理清楚，逻辑性强；着重写出对实习内容的总结、体会和感受，特别是自己所学的专业理论与实践的差距和今后应努力的方向。
5. 整体实习报告的内容必须与试验检测专业内容相关。
二、实习报告文字打印格式和装订要求1. 实习报告一律要使用A4纸打印成文；2. 字间距设置为“标准”；3. 行间距设置为“固定值20磅”；4. 图和表的编号统一按照图1、图2、图3和表1、表2、表3等顺次编码。
5. 字号设置为：a) 标题：宋体二号加粗；b) 正文一级标题：宋体四号加粗；一级标题的编写方式为1、2、3、等c) 正文二级标题：宋体小四号加粗；一级标题的编写方式和 d) 其余汉字均为宋体小四号；e) 正文中所有非汉字均为Times New Roman 体；6. 页边距:上3cm，下3cm，左，右；7. 页眉: 页脚；页码置于页脚中；8. 实习报告最后统一用A4纸打印后装订成册。
二、附录（必要时）三、参考文献[1] ×××××××（小四号宋体，顶格，行距固定值18磅）×××××[2] ×××××××××××××××××××××××××××××××…………[10] ××××××××××××××××××××××篇二：XX级材料试验实习报告模板土木工程材料与结构试验实习报告实习时间：实习地点：合肥20年月日目录目录请自动生成，勿手动输入一、土木工程材料与结构试验实习报告撰写要求实习报告在实习的基础上完成,运用基础理论知识结合实习资料,查阅有关文献，进行比较深入的分析总结。
自然语言实验报告
b、 GIZA++-v2 cd GIZA++-v2 #进入目录 #修改 Makefile 文件，删除“-DBINARY_SEARCH_FOR_TTABLE” make #编译 4、 安装 Moses 1> 下载安装 moses 解码器 a、安装所需要的依赖包 sudo apt-get install autoconf automaketexinfo zlib1g zlib1g-dev zlib-bin zlibc b、因为需要从网上直接下载 moses，故先安装 subversion sudo apt-get install subversion c、下载源码包 svn cohttps:///svnroot/mosesdecoder/trunkmosesd ecoder d、moses 的编译相关操作 cd mosesdecoder ./regenerate-makefiles.sh ./configure –with-srilm=/#SRILM #SRILM make -j 4 2> 安装训练脚本 a、建立训练脚本目录： mkdir-p bin/moses-scripts b、修改 makefile:现代汉语切分、标注、注音语料库-1998 年 1 月份样例与规范（北京大学） 1998-01-2003 版-带音（已标注语料库） 语料库规范
三、试验原理
主要是通过下面四个方面： [1] 语料准备 首先需要编程将汉语句子和英语句子分别从1500 句对中抽取出来存在两个文本 文件中,1500 个汉语句子存放在文件chinese 中,1500个英语句子存放在english 中。每个句子一行,并且汉英对应句子的行号一一对应。然后,您需要对chinese 中 的汉语句子进行切分,也就是切成一个个的汉语词。对于english 中的英语句子进 行tokenize。之后english 用做语言模型的训练语料,chinese 和english 用做翻译模
自然语言理解课程实验报告
实验一、中文分词一、实验内容用正向最大匹配法对文档进行中文分词，其中：（1）wordlist.txt 词表文件（2）pku_test.txt 未经过分词的文档文件（3）pku_test_gold.txt 经过分词的文档文件二、实验所采用的开发平台及语言工具Visual C++ 6.0三、实验的核心思想和算法描述本实验的核心思想为正向最大匹配法，其算法描述如下假设句子： ， 某一词 ，m 为词典中最长词的字数。
(1) 令 i=0，当前指针 pi 指向输入字串的初始位置，执行下面的操作：(2) 计算当前指针 pi 到字串末端的字数（即未被切分字串的长度）n，如果n=1，转(4)，结束算法。
否则，令 m=词典中最长单词的字数，如果n<m, 令 m=n；(3) 从当前 pi 起取m 个汉字作为词 wi，判断：(a) 如果 wi 确实是词典中的词，则在wi 后添加一个切分标志，转(c)；(b) 如果 wi 不是词典中的词且 wi 的长度大于1，将wi 从右端去掉一个字，转(a)步；否则（wi 的长度等于1），则在wi 后添加一个切分标志，将wi 作为单字词添加到词典中，执行 (c)步；(c) 根据 wi 的长度修改指针 pi 的位置，如果 pi 指向字串末端，转(4)，否则， i=i+1，返回 (2)；(4) 输出切分结果，结束分词程序。
四、系统主要模块流程、源代码（1） 正向最大匹配算法12n S c c c 12i mw c c c（2） 原代码如下// Dictionary.h#include <iostream>#include <string>#include <fstream>using namespace std;class CDictionary{public:CDictionary(); //将词典文件读入并构造为一个哈希词典 ~CDictionary();int FindWord(string w); //在哈希词典中查找词private:string strtmp; //读取词典的每一行string word; //保存每个词string strword[55400];};//将词典文件读入并CDictionary::CDictionary(){ifstream infile("wordlist.txt"); // 打开词典if (!infile.is_open()) // 打开词典失败则退出程序{cerr << "Unable to open input file: " << "wordlist.txt"<< " -- bailing out!" << endl;exit(-1);}int i=0;while (getline(infile, strtmp)) // 读入词典的每一行并将其添加入哈 希中{strword[i++]=strtmp;}infile.close();}CDictionary::~CDictionary(){}//在哈希词典中查找词，若找到，则返回，否则返回int CDictionary::FindWord(string w){int i=0;while ((strword[i]!=w) && (i<55400))i++;if(i<55400)return 1;elsereturn 0;}// 主程序main.cpp#include "Dictionary.h"#define MaxWordLength 14 // 最大词长为个字节（即个汉字）# define Separator " " // 词界标记CDictionary WordDic; //初始化一个词典//对字符串用最大匹配法（正向）处理string SegmentSentence(string s1){string s2 = ""; //用s2存放分词结果string s3 = s1;int l = (int) s1.length(); // 取输入串长度int m=0;while(!s3.empty()){int len =(int) s3.length(); // 取输入串长度if (len > MaxWordLength) // 如果输入串长度大于最大词长 {len = MaxWordLength; // 只在最大词长范围内进行处理 }string w = s3.substr(0, len); //（正向用）将输入串左边等于最大词长长度串取出作为候选词int n = WordDic.FindWord(w); // 在词典中查找相应的词while(len > 1 && n == 0) // 如果不是词{int j=len-1;while(j>=0 && (unsigned char)w[j]<128){j--;}if(j<1){break;}len -= 1; // 从候选词右边减掉一个英文字符，将剩下的部分作为候选词 w = w.substr(0, len); //正向用n = WordDic.FindWord(w);}s2 += w + Separator; // (正向用）将匹配得到的词连同词界标记加到输出串末尾s3 = s1.substr(m=m+w.length(), s1.length()); //(正向用)从s1-w处开始}return s2;}int main(int argc, char *argv[]){string strtmp; //用于保存从语料库中读入的每一行string line; //用于输出每一行的结果ifstream infile("pku_test.txt"); // 打开输入文件if (!infile.is_open()) // 打开输入文件失败则退出程序{cerr << "Unable to open input file: " << "pku_test.txt"<< " -- bailing out!" << endl;exit(-1);}ofstream outfile1("SegmentResult.txt"); //确定输出文件if (!outfile1.is_open()){cerr << "Unable to open file：SegmentResult.txt"<< "--bailing out!" << endl;exit(-1);}while (getline(infile, strtmp)) //读入语料库中的每一行并用最大匹配法处理{line = strtmp;line = SegmentSentence(line); // 调用分词函数进行分词处理outfile1 << line << endl; // 将分词结果写入目标文件cout<<line<<endl;}infile.close();outfile1.close();return 0;}五、实验结果及分析（1）、实验运行结果（2） 实验结果分析在基于字符串匹配的分词算法中,词典的设计往往对分词算法的效率有很大的影响。
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计算机与信息学院
自然语言理解实验报告
专业班级
信息安全13-1
学生姓名及学号
马骏2013211869 课程教学班号
任课教师
谷雨
实验指导教师
谷雨
实验地点
逸夫楼
2015 ~2016 学年第一学期
实验1 统计词频
一、实验目的
掌握中文词语的标记方法
二、实验要求
统计材料中词语的出现次数及频率
三、实验内容
将形如如下格式的文章统计词频
19980101-01-001-001/m 迈向/vt 充满/vt 希望/n 的/ud 新/a 世纪/n ——/wp 一九九八年/t 新年/t 讲话/n （/wkz 附/vt 图片/n １/m 张/qe ）/wky
19980101-01-001-002/m 中共中央/nt 总书记/n 、/wu 国家/n 主席/n 江/nrf 泽民/nrg
19980101-01-001-003/m （/wkz 一九九七年/t 十二月/t 三十一日/t ）/wky
19980101-01-001-004/m １２月/t ３１日/t ，/wd 中共中央/nt 总书记/n 、/wu 国家/n 主席/n 江/nrf 泽民/nrg 发表/vt １９９８年/t 新年/t 讲话/n 《/wkz 迈向/vt 充满/vt 希望/n 的/ud 新/a 世纪/n 》/wky 。
/wj （/wkz 新华社/nt 记者/n 兰/nrf 红光/nrg 摄/Vg ）/wky
19980101-01-001-005/m 同胞/n 们/k 、/wu 朋友/n 们/k 、/wu 女士/n 们/k 、/wu 先生/n 们/k ：/wm
四、实验步骤
五、实验总结
通过实验我了解了中文词语的标记方法
四、实验目的
掌握fmm算法并编程完成
五、实验要求
基于已统计的词频来实现fmm算法
六、实验内容
FMM算法的最简单思想是使用贪心算法向前找n个，如果这n个组成的词在词典中出现，就ok，如果没有出现，那么找n-1个...然后继续下去。
假如n个词在词典中出现，那么从n+1位置继续找下去，直到句子结束。
四、实验步骤
通过分词坐标，得到分词结果是：在/中国/的/歪果仁/希望/迈向/新/世纪
五、实验总结
通过实验我了解了fmm算法的编程过程
七、实验目的
掌握bmm算法并编程完成
八、实验要求
基于已统计的词频来实现bmm算法
九、实验内容
B M M算法的最简单思想是使用贪心算法从后向前找n个，如果这n个组成的词在词典中出现，就ok，如果没有出现，那么找n-1个...然后继续下去。
假如n 个词在词典中出现，那么从n+1位置继续找下去，直到句子开始字。
四、实验步骤
通过分词坐标，得到分词结果是：在/中国/的/歪果仁/希望/迈向/新/世纪
虽然结果和fmm一样，但实现的过程显然是不一样的
五、实验总结
通过实验我了解了bmm算法的编程过程
实验4 基于一阶马尔科夫链的分词算法
十、实验目的
掌握基于马尔科夫链的中文分词方法
十一、实验要求
编程实现基于一阶马尔科夫链的分词算法
十二、实验内容
马尔科夫(Markov)过程的定义
一般地，考虑只取有限个(或可数个)值的随机过程{Xn=1．2 ⋯}：若Xn=i，就说过程在n时刻处于i状态，假设每当过程处于状态i，则过程在下一时刻处于状态j的概率P为一定值，即Vn≥1有：
这样的随机过程称为Markov链(给定过去的状态X1 ..，Xn-1 和现在的状态Xn 将来的状态Xn+1 的条件分布独立于过去的状态．只依赖于现在的状态——这就是Markov性)。
一个马尔科夫模型(MM)M就是一个Markov链加上一个转移概率矩阵显然．它可被视为一个随机有限状态自动机．其每个状态都代表一个可观察的事件．之间的转换都对应一定的概率
对于马尔科夫模型而言．每个状态都是决定性地对应于一个可观察的物理事件．所以其状态的输出是有规律的然而．这种模型限制条件过于严格．在许多实际问题中无法应用于是人们将这种模型加以推广．提出了隐马尔科夫模型(HMM)。
隐马尔科夫过程是一种双重随机过程。
即：观察事件是依存于状态的概率函数．这是在HMM 中的一个基本随机过程．另一个随机过程为状态转移随机过程．但这一过程是隐藏着的．不能直接观察到．而只有通过生成观察序列的另外一个概率过程才能间接地观察到
对于隐马尔科夫模型的应用．在语音识别领域已经取得了很好的成效．在信息抽取领域的应用也正在不断的尝试和推广中
四、实验步骤
通过分词坐标，得到分词结果是：在/中国/的/歪果仁/希望/迈向/新/世纪
五、实验总结
通过实验我了解了bmm算法的编程过程
实验5 MFC可视化
十三、实验目的
完成中文分词系统的设计
十四、实验要求
利用MFC实现中文分词系统的可视化
十五、实验内容
通过mfc对fmm，bmm’，hmm算法进行了整合，并可视化。
四、实验步骤
五、实验总结
通过此次实验的学习使我对中文分词有了更深的了解，希望在以后可以学习到更多的自然语言理解的知识。