中文信息处理与汉语研究-文档资料
汉语分词技术研究现状与应用展望
续的字符串（ ， Ｃ ）输 出是汉语的词 串（ ． ＣＣ Ｃ… ，
２ １ 通用 词表和 切分 规范 ．
… ） 这里 ， 可 以是单字词也可 以是多字 ，
词． 那么 ， 在这个过程中， 我们所要解决 的关键问题是什么 ， 我们又有什么样 的解决方案呢？ 至今为止 ， 分词系统仍然没有一个统一的具有权威性的分词词表作为分词依据． 这不能不说是分词系
要 解决 的重要 问题 ，
除了同音词的自动辨识 ， 汉语的多音字 自动辨识仍然需要分词 的帮助． 例如 ： 校 、 、 、 、 等都 “ 行 重 乐 率” 是多音字． 无论是拼音 自动标注还是语音合成都需要识别出正确的拼音． 而多音字的辨识可以利用词以及
句子中前后词语境 ， 即上下文来实现． 如下面几个多音字都可以通过所在的几组词得 以定音 ： ） 、 ｚ ｎ ） 重（ｈｎ ） 快乐（ｅ／ ｊｏ 对 行（ ａｇ 列／ ｘ ｇ 进 重（ｈ ｇ 量／ ｃｏｇ 新、 ｉ ｎ ｏ １）音乐 （ｕ ） 率 （ｈ ａ） 效 ｙｅ 、 ｓｕｉ领／
率（ ） １． ｖ
２ 汉语分词所面临 的关键 问题
汉语分词是由计算机 自动识别文本中的词边界的过程． 从计算机处理过程上看 ， 分词系统的输入是连
定义两个字的互信息计算两个汉字结合程互信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度需要大量的训练文本用以建立模型的参数到底哪种分词算法的准确度更高目前尚无定论对于任何一个成熟的分单独依靠某一种算法来实现都需要综合不同的算法汉语分词技术的应用国内自80年代初就在中文信息处理领域提出了自动分词从而产生了一些实用京航空航天大学计算机系1983年设计实现的cdws分词系统是我国第一个实用的自度约为625开发者自己测试结果下同早期分词系统机系研制的abws自动分词系统和北京师范大学现代教育研究所研制的书面汉语这些都是将新方法运用于分词系统的成功尝试具有很大的理论意义随后比较有代表性的有清华大学seg和segtag分词系统复旦分词系统州大学改进的mm分词系统北大计算语言所分词系统分词和词类标注相结合在自然语言处理技术中中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离文不能直接采用就是因为中文必需有分词这道工序汉语分词是其他中文信息处理是汉语分词的一个应用语音合成自动分类自动摘要要用到分词因为中文需要分词可能会影响一些研究但同时也为一些企业带来机会参考文献汉语信息处理词汇01部分朱德熙
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
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，海量的中文信息数据不断涌现，如何快速、准确地从这些数据中检索出用户所需的词句成为了一个重要的研究课题。
基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的研究，对于提高信息检索的效率与准确性，满足用户的需求具有重要意义。
本文旨在探讨基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、汉语语料库的构建在进行中文词句快速检索算法研究之前，首先需要构建一个完整的汉语语料库。
汉语语料库的构建需要考虑数据的来源、数据的规模、数据的质量等因素。
其中，数据来源可以包括新闻、论文、博客、小说等各种类型的文本数据；数据规模需要足够大，以覆盖各种语言现象和表达方式；数据质量则需要保证数据的准确性和完整性。
在构建汉语语料库的过程中，还需要进行预处理工作，包括分词、去除停用词、词性标注等步骤。
这些预处理工作对于后续的词句检索算法具有重要影响。
三、中文词句快速检索算法研究基于汉语语料库，我们可以开展中文词句快速检索算法的研究。
目前，常用的中文词句检索算法包括基于倒排索引的检索算法、基于向量空间模型的检索算法、基于深度学习的检索算法等。
1. 基于倒排索引的检索算法倒排索引是常用的中文词句检索算法之一。
该算法将文本中的词汇建立索引，通过匹配用户输入的查询与索引中的词汇，返回相关的文本信息。
在构建倒排索引时，需要考虑词汇的统计信息、词汇的位置信息等因素。
此外，为了提高检索的效率，还需要对倒排索引进行优化，如采用压缩存储、建立多级索引等方式。
2. 基于向量空间模型的检索算法向量空间模型是一种将文本表示为向量，并通过计算向量之间的相似度来进行检索的算法。
在中文词句检索中，可以将文本分词后得到的词汇作为向量的维度，通过计算词汇在文本中出现的频率或重要性来得到每个维度的权重。
然后，通过计算查询向量与文本向量之间的余弦相似度等方式，得到文本与查询之间的相似度，从而返回相关的文本信息。
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，中文词句检索技术在众多领域得到了广泛应用。
在大数据时代背景下，如何实现基于汉语语料库的中文词句快速检索，成为了一个重要的研究课题。
本文旨在探讨基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的研究，分析其技术原理、实现方法和应用前景，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、汉语语料库概述汉语语料库是中文词句检索的基础。
它包含了大量的中文文本数据，如新闻报道、文学作品、科技论文等。
通过对这些语料进行预处理和分词等操作，我们可以获取到用于检索的词句。
为了实现快速检索，需要构建高效的数据结构和算法。
三、快速检索算法研究（一）算法技术原理基于汉语语料库的中文词句快速检索算法主要采用倒排索引技术。
倒排索引是一种基于关键词的索引方式，它将每个词的所有出现位置进行记录和存储。
当用户输入查询词时，系统可以快速地找到所有包含该词的文本数据，从而实现快速检索。
（二）算法实现方法1. 预处理阶段：对语料库进行分词、去除停用词等操作，提取出用于检索的关键词。
2. 构建倒排索引：将关键词与对应的文本数据建立映射关系，形成倒排索引表。
3. 查询处理：当用户输入查询词时，系统根据倒排索引表快速找到所有包含该词的文本数据，并进行排序和展示。
（三）算法优化策略为了进一步提高检索速度和准确性，可以采取以下优化策略：1. 优化数据结构：采用更高效的数据结构存储倒排索引表，如压缩存储、稀疏矩阵等。
2. 引入机器学习技术：利用机器学习算法对语料库进行语义分析和理解，提高检索准确性。
3. 分布式计算：将检索任务分布式部署在多个计算节点上，实现并行计算和负载均衡。
四、应用前景展望基于汉语语料库的中文词句快速检索算法具有广泛的应用前景。
它可以应用于搜索引擎、信息推荐、自然语言处理等领域。
在搜索引擎中，用户可以通过输入关键词快速找到相关信息；在信息推荐中，系统可以根据用户的历史行为和兴趣偏好推荐相关内容；在自然语言处理中，该算法可以用于文本分类、情感分析等任务。
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》范文
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，中文语料库在各行各业的应用日益广泛。
无论是自然语言处理、搜索引擎优化还是信息挖掘，快速准确的中文词句检索都成为关键任务。
为了应对海量中文文本的检索需求，基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究显得尤为重要。
本文旨在探讨基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的原理、方法及其实验结果。
二、研究背景与意义随着互联网的普及，网络信息呈爆炸式增长。
如何在海量信息中快速找到用户关注的词句成为一项挑战。
汉语作为世界上最难掌握和运用的语言之一，其复杂性和丰富性使得词句检索更加困难。
因此，研究基于汉语语料库的中文词句快速检索算法具有重大意义。
三、算法原理及方法1. 分词技术：首先，对中文文本进行分词处理，将连续的文本序列切分成单个的词语或词组。
分词技术是中文词句检索的基础。
2. 索引构建：将分词后的结果建立索引，便于后续的检索操作。
常用的索引结构包括倒排索引、前缀树等。
3. 算法优化：针对中文语言的特性，如多义词、同义词等，采用多种算法优化手段，如基于统计的算法、基于深度学习的算法等，提高检索准确率。
4. 检索流程：用户输入查询语句后，系统通过匹配算法在索引中查找与查询相关的词句，返回给用户。
四、算法实现与实验结果1. 算法实现：采用多种技术手段实现基于汉语语料库的中文词句快速检索算法，包括分词技术、索引构建、算法优化等。
2. 实验数据：采用大规模的汉语语料库进行实验，包括新闻报道、学术论文、网络文章等。
3. 实验结果：通过对比不同算法在实验数据上的表现，发现基于深度学习的算法在准确率和效率方面具有明显优势。
此外，针对多义词和同义词等问题，通过算法优化提高了检索效果。
五、实验分析1. 准确性分析：实验结果表明，基于深度学习的检索算法在准确性方面具有显著优势，能够更准确地理解用户意图并返回相关词句。
2. 效率分析：在处理大规模语料库时，该算法能够在较短时间内完成检索任务，满足用户的实时需求。
汉语言文学论文-试论《国家通用语言文字法》颁行的意义及其特色
000汉语言文学论文-试论《国家通用语言文字法》颁行的意义及其特色2000年，在我国语言文字规范化工作的历史上是颇不寻常的一年。
这一年的10月31日，在第九届全国人大常委会第十八次会议上，《中华人民共和国国家通用语言文字法》以高得票率获得审议通过。
同日，国家主席江泽民签署颁布了这部法律，该法于新世纪的第一天开始施行。
《国家通用语言文字法》是根据宪法制定的，它体现了国家关于语言文字工作的方针和重要政策，科学地总结了清末以来前贤们在语文革新运动中的探索实践、特别是新中国成立50多年来开展语言文字工作的经验、教训，反映了人民的呼声、时代和现代化的呼唤以及几代语文工作者的夙愿。
《国家通用语言文字法》确立了普通话和规范汉字作为国家通用语言文字的法律地位，对国家通用语言文字在国家机关、学校、新闻出版、广播影视、公共服务行业以及公共场所和公共设施、信息技术产品、广告、招牌、企业事业组织名称和在境内销售的商品的包装、说明等方面的使用作出了规定。
这部法律的颁行，正像有学者所指出的，是中国人民献给21世纪的“一份不同寻常的世纪礼物”（江蓝生《简论语言文字立法的意义》，载《光明日报》2001年1月16日），标志着共和国语言文字法制建设取得突破性进展。
我们应该以此为契机，认真学习宣传和贯彻实施好这部重要的法律，为加速国家通用语言文字的规范化、标准化进程，尽自己一份绵薄之刂。
笔者参与了《国家通用语言文字法》的前期调研和起草工作，这里谨就颁行该法的意义以及该法的特色等，谈谈个人的学习体会和粗浅看法。
一、颁行《国家通用语言文字法》的意义《国家通用语言文字法》是我国历史上第一部关于语言文字方面的专门法律，它的颁行是我国社会语文生活中的一件大事，具有多方面的意义：（一）有利于巩固普通话和规范汉字事实上的“全国通用”地位，增进各民族、各地区间的交流与沟通，增强中华民族的凝聚刂。
语言是人类社会最重要的交际工具，文字是记录语言的书写符号，是使口语书面化的工具。
信息处理用现代汉语词类标记规范
信息处理用现代汉语词类标识规范1范围本原则规定了信息处理中现代汉语词类及其他切分单位旳标识代码。
合用于汉语信息处理, 也可供现代汉语教学与研究参照。
2术语和定义下列术语和定义合用于本原则。
2.1汉语信息处理 Chinese Information Processing, CIP用计算机对汉语形、音、义等信息进行输入、排序、存储、输出、记录、提取等。
2.2切分单位 Segment Unit汉语信息处理使用旳、具有确定语法功能旳基本单位。
它包括本原则旳规则所限定旳词、短语及其他单位。
2.3词类 parts of speech, POS词旳语法分类, 重要是根据语法功能划分出来旳类。
2.4标识 Tag对文本中切分单位旳类别进行标注旳代码。
3总则3.1切分单位旳范围本原则旳切分单位包括词、短语和其他切分单位, 如习用语、缩略语、前接成分、后接成分、语素字、非语素字、标点符号、非中文符号等。
3.2词类划分旳原则本原则旳词类分类体系参照了吕叔湘、朱德熙、胡裕树等先生旳语法体系和《中学教学语法系统提纲》。
本原则根据汉语信息处理旳特点和规定, 重要根据语法功能原则划分词类。
3.3标识代码旳制定原则根据国际一般做法, 标识代码重要采用英文术语旳字母。
例如, “名词”, 采用英文术语“noun”旳首字母“n”作为标识代码；“数词”, 采用英文术语“numeral”旳第三个字母“m”作为标识代码。
汉语独有旳, 或使用英文术语字母不便旳, 根据国内一般做法, 标识代码采用汉语拼音字母。
如, “缩略语”, 采用中文“简”汉语拼音旳首字母“j”作为标识代码；“语素字”, 采用中文“根”汉语拼音旳首字母“g”作为标识代码。
4词类及其他切分单位分类本原则将词类划分为13个一级类, 16个二级类；其他切分单位划分为7个一级类, 13个二级类。
顾客可根据需要自行增补。
4.1词类划分及标识代码名词（n）, 表达人或事物旳名称, 在句子中重要充当主语和宾语。