自然语言处理NLP论文
自然语言处理的参考文献
自然语言处理的参考文献自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的重要研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
随着互联网的快速发展，NLP正日益成为各个领域的热门研究课题。
本文将为大家介绍一些重要的NLP研究成果和相关的参考文献，并探讨其在实践中的指导意义。
首先，其中一项重要的NLP任务是文本分类。
文本分类的目标是根据给定的文本将其分为不同的类别。
一篇经典的参考文献是由Y. Kim于2014年发表的"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification"。
该论文提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）的文本分类方法，该方法在多个标准数据集上取得了较好的结果。
这篇论文在实践中指导着我们如何利用深度学习方法进行文本分类任务，为我们提供了重要的思路和方法。
其次，情感分析也是NLP中的重要任务之一。
情感分析的目标是判断文本的情感倾向，通常包括正面情感、负面情感和中性情感。
一篇重要的参考文献是由A. Go等人于2009年发表的"Twitter sentiment classification using distant supervision"。
该研究利用社交媒体平台Twitter上大量的用户推文作为训练数据进行情感分析，为情感分析提供了一个新的视角和数据源，这对我们进行情感分析研究具有重要的借鉴意义。
另外，机器翻译也是NLP领域中备受关注的一个课题。
机器翻译的目标是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。
一篇开创性的参考文献是由I. Sutskever等人于2014年发表的"Sequence to Sequence Learning with Neural Networks"。
人工智能英语领域研究论文
人工智能英语领域研究论文人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当今科技领域的热点之一，其在英语领域的应用和研究也日益受到重视。
本文将探讨人工智能在英语领域的研究进展，包括自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、机器翻译、语音识别、情感分析等方面，并展望这一领域的未来发展趋势。
引言随着人工智能技术的快速发展，其在语言处理领域的应用越来越广泛。
英语作为世界上使用最广泛的语言之一，其研究和应用尤为关键。
人工智能在英语领域的研究不仅能够提高语言处理的效率和准确性，还能够为语言教学、跨文化交流等提供新的工具和方法。
自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在英语领域，NLP技术的应用包括但不限于文本分析、信息抽取、问答系统等。
例如，通过使用深度学习技术，计算机可以更好地理解英语文本的语义和上下文，从而提高信息检索和文本分类的准确性。
机器翻译机器翻译是利用计算机技术将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
随着神经网络和机器学习技术的发展，机器翻译的质量得到了显著提升。
在英语领域，机器翻译系统能够处理大量的双语文本数据，通过学习语言之间的对应关系，实现高质量的翻译输出。
然而，机器翻译仍面临诸如处理复杂语言结构、保持原文风格等挑战。
语音识别语音识别技术使得计算机能够将人类的语音转化为文本。
在英语领域，语音识别技术的应用场景广泛，包括语音助手、自动字幕生成等。
随着深度学习技术的发展，语音识别的准确率得到了显著提升。
然而，对于带有口音、语速快或背景噪音的语音，语音识别系统仍需进一步优化。
情感分析情感分析是分析文本或语音中的情感倾向，如正面、负面或中性。
在英语领域，情感分析技术可以应用于社交媒体监控、客户反馈分析等场景。
通过分析用户在社交媒体上的发言，企业可以更好地了解消费者的情感倾向，从而优化产品和服务。
大学生毕业论文范文基于机器学习的自然语言处理研究
大学生毕业论文范文基于机器学习的自然语言处理研究摘要本文基于机器学习的自然语言处理研究，从理论和实践两方面进行探讨。
首先，介绍了自然语言处理的基本概念和研究意义，然后详细解释了机器学习在自然语言处理中的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等方面。
接下来，列举了一些基于机器学习的自然语言处理实际应用案例，并分析了其优势和局限性。
最后，总结了基于机器学习的自然语言处理研究的发展前景和挑战。
关键词：自然语言处理，机器学习，文本分类，情感分析，机器翻译，应用案例，发展前景，挑战1. 引言自然语言处理是人工智能领域的重要研究方向之一，其主要目标是使计算机能够理解和处理人类语言。
随着大数据时代的来临，以及互联网的快速发展，自然语言处理在很多领域都得到了广泛应用，比如搜索引擎、智能客服、智能翻译等。
2. 自然语言处理的基本概念和研究意义自然语言处理是研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的一门学科，其内涵包括语言的理解、生成、翻译、问答等。
自然语言处理的研究意义主要体现在以下几个方面：提高人机交互的效果和体验、辅助知识获取与共享、加速信息处理与决策等。
3. 机器学习在自然语言处理中的应用机器学习是自然语言处理中常用的方法之一。
通过对大量的语料进行学习，机器能够识别出文本中的模式和规律，从而实现文本的自动分类、情感分析、机器翻译等任务。
在文本分类方面，机器学习可以将文本分为不同的类别，比如将新闻文章分为体育、政治、娱乐等不同类别。
在情感分析方面，机器学习可以识别文本中的情感倾向，判断文本是正面情感还是负面情感。
在机器翻译方面，机器学习可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
4. 基于机器学习的自然语言处理实际应用案例基于机器学习的自然语言处理在实际应用中具有广泛的应用前景。
以文本分类为例，许多搜索引擎和新闻聚合网站都采用了文本分类技术，对文章进行自动分类，并将其归入不同的类别。
以情感分析为例，很多企业通过对用户评论和社交媒体数据进行情感分析，来了解用户的情感倾向和需求。
人工智能与自然语言处理计算机科学与技术专业毕业论文的创新研究方向
人工智能与自然语言处理计算机科学与技术专业毕业论文的创新研究方向随着技术的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）在计算机科学与技术领域扮演着举足轻重的角色。
本论文将探讨人工智能与自然语言处理领域中的创新研究方向，以期在毕业论文的写作中提供一些建议和引导。
第一章概述在本章中，我们将对人工智能和自然语言处理的基本概念进行介绍和概述。
人工智能是一门研究如何使计算机能够执行智能任务的学科，而自然语言处理则是研究如何使计算机能够理解和处理自然语言的学科。
我们将从人工智能与自然语言处理的历史背景、现状和未来发展进行简要阐述。
第二章人工智能在自然语言处理中的应用本章将重点讨论人工智能在自然语言处理中的应用。
如今，人工智能在多个领域下的应用极为广泛，尤其是在自然语言处理领域。
我们将介绍机器翻译、语音识别、文本分类等方面的应用。
并分析当今在这些领域中的挑战和机遇。
第三章创新研究方向本章将介绍人工智能与自然语言处理领域中的一些创新研究方向。
这些方向鼓励对传统方法的突破和创新，以提高自然语言处理的精度和效果。
3.1 神经网络在自然语言处理中的应用神经网络是人工智能领域重要的模型之一，也在自然语言处理中有广泛的应用。
我们将研究神经网络在文本生成、情感分析、问答系统等方面的应用，并探讨其优势和可行性。
3.2 跨语言语义理解随着全球化的不断推进，跨语言语义理解成为了自然语言处理领域的重要研究方向。
我们将探讨如何通过跨语言语义理解实现多语种信息的获取和交流，并分析其中的挑战和前景。
3.3 自然语言生成与对话系统自然语言生成是指让计算机通过学习和理解自然语言，能够生成与人类自然语言对话类似的回应。
我们将研究自然语言生成的方法和技术，并分析在对话系统中的应用潜力与发展方向。
第四章研究方法与实验设计在本章中，我们将讨论研究方法和实验设计，以帮助毕业论文的撰写。
自然语言相关文献
自然语言相关文献自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及了计算机与人类自然语言之间的交互和通信。
NLP的发展使得计算机能够理解、解析和生成人类语言。
本文将探讨NLP的应用领域以及其对我们日常生活的影响。
NLP在机器翻译领域发挥着重要作用。
随着全球化的发展，人们需要与不同语言背景的人进行交流。
NLP技术可以将一种语言翻译成另一种语言，使得不同语言之间的沟通变得更加便捷。
例如，我们可以使用翻译软件将一段英文翻译成中文，或者将中文翻译成法文。
这种技术的应用使得跨国交流更加容易，也为国际贸易和文化交流提供了便利。
NLP在智能助理和语音识别方面也有广泛的应用。
如今，我们可以通过智能助理（如Siri、小爱同学等）与手机、电脑等设备进行语音交互。
这些智能助理能够识别和理解我们的语音指令，并为我们提供相关的信息和服务。
例如，我们可以通过语音指令让智能助理帮我们发送短信、拨打电话、查询天气等。
这种语音识别技术的发展使得人机交互更加自然和便捷。
NLP在情感分析和舆情监测方面也发挥着重要作用。
通过分析社交媒体、新闻文章等大量文本数据，NLP技术可以帮助我们了解公众对某一事件或产品的情感倾向。
这对于企业来说非常重要，因为他们可以根据舆情分析结果来调整营销策略，改善产品或服务。
同时，政府和媒体也可以利用情感分析和舆情监测来了解公众对政策的反应，从而做出更好的决策。
NLP还在自动摘要、问答系统、信息检索等方面有广泛应用。
自动摘要可以从大量文本中提取出关键信息，帮助人们快速了解文本的核心内容；问答系统可以回答用户提出的问题，帮助他们解决问题；信息检索可以帮助人们从海量的信息中找到自己需要的内容。
这些应用使得我们能够更高效地获取和利用信息。
NLP技术在机器翻译、智能助理、情感分析和舆情监测、自动摘要、问答系统等领域有着广泛的应用。
这些应用使得计算机能够更好地理解和处理人类自然语言，为我们的生活和工作带来了便利。
大学生毕业论文范文基于人工智能的自然语言处理技术研究
大学生毕业论文范文基于人工智能的自然语言处理技术研究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理技术已经成为一个备受关注和研究的领域。
特别是对于大学生毕业论文来说，以人工智能为基础的自然语言处理技术不仅能够为人们提供更加高效准确的自然语言处理工具，还有助于推动语言学和计算机科学的融合，为现代社会的信息传递和沟通提供更多可能性。
自然语言处理是一门研究如何使计算机能够理解人类语言并进行智能处理的学科。
其核心目标是设计和开发能够与人类进行自然语言交互的计算机系统。
在这一领域中，基于人工智能的技术被广泛应用，并取得了令人瞩目的进展。
首先，基于人工智能的自然语言处理技术在机器翻译领域有着重要的应用。
传统的机器翻译方法往往面临语义理解和语言表达的困难，导致翻译结果常常出现错误或不准确的情况。
而基于人工智能的自然语言处理技术，利用强大的语义分析和机器学习算法，能够更好地理解源语言和目标语言之间的语义关系，提高机器翻译的准确性和流畅度。
其次，基于人工智能的自然语言处理技术在信息检索和文本挖掘方面也发挥着重要作用。
在海量文本数据中，通过传统的关键词匹配方式进行信息检索往往难以满足用户的需求，效果有限。
而基于人工智能的自然语言处理技术可以通过语义理解和上下文分析，更准确地理解用户的查询意图，并提供相关性更高的搜索结果。
同时，在文本挖掘领域，自然语言处理技术可以帮助人们从大量文本数据中提取出有用的信息，帮助企业进行舆情监测、市场分析等工作。
此外，基于人工智能的自然语言处理技术还广泛应用于语音识别、情感分析、语义理解等领域。
通过语音识别技术，计算机能够将人类的语音信息转化为可供机器处理的文本信息，为人机交互提供了更加便捷的方式。
情感分析技术可以根据文本内容推断出人们在表达情感时所呈现的情绪状态，有助于企业了解消费者的需求和评价。
而语义理解技术则可以进一步提升自然语言处理系统的智能化水平，实现更为准确和完善的人机对话。
人工智能领域中的自然语言处理研究
人工智能领域中的自然语言处理研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中一门重要的技术。
NLP研究的对象是人类使用的自然语言，如英语、中文、法语等。
这些语言具有复杂的结构和规则，NLP的研究目标是让计算机能够理解、处理和产生这些自然语言。
因此，NLP是将计算机科学、语言学和人工智能结合起来的一门交叉学科。
本文将从NLP的原理、应用以及当前面临的挑战三个方面探讨NLP在人工智能领域中的重要性。
一、NLP的原理NLP的原理涉及自然语言分析、语言生成、自然语言理解等多个领域，其中最基础的是自然语言分析。
自然语言分析是指将自然语言字符串转化为计算机可处理的形式。
在自然语言分析过程中，计算机需要对自然语言进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理操作，以便于后续处理。
自然语言生成是指将计算机可处理的形式转化为自然语言字符串的过程。
这个过程比较复杂，需要考虑语法和语境等因素，使得计算机生成的自然语言更加接近于人类使用的自然语言。
自然语言理解是指让计算机理解人类使用的自然语言的过程。
这个过程比较困难，需要对人类语言的复杂性进行深入研究。
自然语言理解包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、情感分析等多个子任务。
二、NLP的应用NLP在人工智能领域中有着广泛的应用。
其中最典型的应用就是搜索引擎。
搜索引擎通过对用户输入的自然语言字符串进行处理，使得用户可以快速、准确地获得所需的内容。
搜索引擎的核心技术就是文本检索，而文本检索是基于NLP技术的。
NLP还有其他许多应用，如自然语言对话系统、机器翻译、文本分类、情感分析等。
自然语言对话系统是让计算机具备类似于人类对话的能力，可以实现智能客服、虚拟人物等功能。
机器翻译是将一种语言翻译成另一种语言的过程，通过NLP技术可以实现高质量的翻译。
文本分类是将文本按照内容分类的过程，可以应用在海量文本的分类、垃圾邮件的过滤等领域。
《自然语言处理》论文
写一篇《自然语言处理》论文
自然语言处理作为研究人工智能手段的一部分，通过将海量未结构化文本数据转换为有用信息来帮助组织决策和解决问题，一直是科学家们非常感兴趣的话题。
研究自然语言处理的目标是构建一种电脑可以理解的语言，从而使电脑可以准确地理解人类的自然语言，同时进行逻辑推理和决策分析。
自然语言处理技术的应用正在变得越来越广泛，如自动客服回答系统、机器翻译系统、知识图谱构建、搜索引擎优化等。
这些应用需要解决的技术问题包括语义理解、自动问答、机器翻译、语音识别、时序序列模型等。
这些技术虽然在实际应用中有不同程度的成功，但受限于自然语言处理技术在精度、准确性等方面的局限性，仍然存在一定的不足之处。
随着自然语言处理技术的进一步发展，为了解决自然语言处理系统中的语义理解问题，许多研究者提出了深度学习技术。
深度学习技术是一种利用神经网络技术，通过多层层叠的网络结构，以模式识别、学习和运用类别中所有复杂关系来解决自然语言处理问题的新型技术。
随着计算机技术的发展，自然语言处理技术仍将在未来继续发挥重要作用。
与传统的自然语言处理技术相比，深度学习技术在自然语言处理上的应用可以更好地突破局限，为解决自然语言处理的实际问题提供更有效的解决方案。
因此，深入研究自然语言处理技术，特别是深度学习技术，对发展人工智能技术有重大意义。
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自然语言处理NLP论文1．引言做为人工智能（AI）的一个研究主题，自然语言处理（NLP）已经在一些系统中得到应用。
人类使用自然语言（如汉语、英语）进行交流是一种智能活动。
AI研究者们一直在尝试形式化处理自然语言所需要的过程机制，如把自然语言概念化为一种知识库系统以处理人与计算机的自然语言对话，并建立计算机软件来模型化这个处理过程。
一种比较成熟和有效的方法并不使用显式的领域模型而是利用关键字或模式(Pattern)来处理自然语言。
这种方法利用预先设计的结构存储有限的语言学和领域知识，输入的自然语言句子由预定义的含有指示已知对象或关系的关键字或模式的软件来扫描处理。
这种方法也即做为一种自然语言接口与数据库系统或专家系统等进行连接，以检索其中的信息。
通过学习国外相关应用案例，分析一个英语自然语言处理的模型系统，从而研究并实现基于WEB与汉语自然语言处理的地理信息查询系统模型。
2．基于英语自然语言处理的系统模型Geobase2．1 Geobase模型简介Geobase是针对一个地理信息系统的查询而研制的，其中用自然语言英语来查询地理信息数据库（Visual Prolog可装入的一个文本文件）。
通过输入查询的英语句子，Geobase分析并转换这些英语句子为Visual Prolog能够理解的形式，然后给出查询的答案。
Geobase把数据库看做是由联系而联接起来的实体联系网络。
实体是存储在数据库中的数据项，联系是联接查询句子中实体的词或词组，如句子Cities in the state California，这里的两个实体Cities和state 是由联系in 联接的，词the在这里被忽略，而California被看做是state 实体的一个实例。
Geobase通过将用户的查询与实体联系网络进行匹配来分析查询句子。
如查询句子：which rivers run through states that border the state with the capital Austin? 首先忽略某些词：which、that、the、?，其结果查询句子为：rivers run through states border state with capital Austin，其次找出实体与联系的内部名，实体可能有同义词、复数，联系也有同义词并可能由几个词组成等，经过转换后，查询句子为：river in state border state with capital Aaustin，通过查找state with capital Austin的state，Geobase再找出与这个state相邻接的所有的states，最后找出run through（由assoc("in",["run","through"])转义为in）states的rivers。
2．2 数据库及实体联系网络数据库谓词举例如下：state(Name,Abbreviation,Capitol,Area,Admit,Population,City,C ity,City,City)city(State,Abbreviation,Name,Population)实体联系网络结构schema(Entity,Assoc,Entity)如下：schema("population","of","state")schema("city","in","state")}实体对数据库查询的接口，通过谓词db和ent实现，如：db(ent,assoc,ent,string,string)ent(ent,string)2．3 Geobase分析器分析器用来识别查询句子的结构，Geobase把查询的句子分类为九种类型。
分析使用一种“差分表”方法，分析器中第一个参数是过滤后的表、第二个参数对应实体名，最后一个参数是分析器建立的查询结构，如：pars(LIST,E,Q):-s_attr(LIST,OL,E,Q),OL=[],!. Q为查询结构如分析句子“How large is the town new york？”，首先过滤器给出待分析词表：["large", "town", "new", "york"]，然后调用分析器谓词pars，即依次执行如下谓词：s_attr([BIG,ENAME|S1],S2,E1,q_eaec(E1,A,E2,X)):- 第一个s_attr子句ent_name(E2,ENAME), 由town转义为citysize(E2,BIG), 匹配size("city","large")entitysize(E2,E1), 匹配entitysize("city","population") schema(E1,A,E2), 匹配schema("population","of","city")get_ent(S1,S2,X),!. 返回实体名等一旦分析器分析完一个句子，Geobase便调用谓词db和ent 给出查询结果。
3．Geobase模型的汉化研究及实现对Geobase模型的汉化研究即通过对Geobase及自然语言处理过程的汉化，使之能识别汉语句子的输入，并利用这个识别汉语句子的自然语言处理系统查询存储有中国地理信息的数据库。
3．1 汉语句子与英语句子特点汉语字或词与英语单词或词组一样既有复数形式，也有同义词。
一个差别是：英语句子的每个单词之间是以空格分隔的，这使得在处理英语句子时比较方便，并且被分隔的独立的单词本身已经表明了其所含的语义，如：What is the highest mountain in California?，利用Visual Prolog中的fronttoken函数很容易将此句处理成一个表：[“What”,”is”,”the”,” highest”,” mountain”,” in”,”California”,”?” ]，并且表中各项都有一定的语义。
而对汉语句子来说，“加利福尼亚最高的山是什么？”，不能直接用fronttoken函数处理成表，较难分清哪几个汉字应该连接在一起，具有独立的语义，这些需要在识别汉语句子时做特殊处理，即汉语句子分词，并且由于汉语语序与英语语序不同，在汉化的Geobase中要调整语序。
3．2 Geobase模型汉化的其它考虑及基本结构图①对原Geobase模型所提供的语言集N进行汉化，使其内容为汉字。
②对原Geobase模型所提供的数据库文件GEOBASE.DBA 进行调整：建立一个ORACLE数据库，在其中存储中国的地理信息数据，由另外的软件对其进行输入与维护。
在汉化Geobase中查询之前，从ORACLE中导出数据表即形成GEOBASE.DBA文件。
③对原Geobase模型的程序代码进行修改，以配合汉化的语言集N及数据库GEOBASE.DBA，如对谓词db、ent做修改。
④原Geobase模型是基于WINDOWS平台单用户的自然语言处理查询系统，为了使其能在更大的范围内使用，改造Geobase使其能在Internet/Intranet上应用。
基于WEB与汉语自然语言处理的地理信息查询系统基本结构图如下：登录网站4．处理汉语句子的算法及程序脚本4．1基于Visual Prolog 汉语句子分词算法此汉语句子分词算法以最大匹配算法为基础。
首先建立一个汉字词库（也可利用已有的相同格式的词库），每行存储一个汉字词组，词组长短各异，此词库配合分词算法使用。
现以分词最大长度为4个汉字为例描述此分词算法如下：①在Visual Prolog中调用词库str20.txt，并形成词库表LIST20，表中的每个项是词组。
读入待分词的文件str2.txt，也形成一个表LIST22，表中的每个项是一个单独的汉字。
②当表LIST22为空表时，分词结束（将得到的表LL1反序，即可用于分析器分析）。
否则，从表LIST22前端取4个汉字，组成一个词组，并与表LIST20中各项匹配，如匹配成功（即此词组是表LIST20中的一项），则将此词组写入表LL1中，使表LIST22等于去掉此4个汉字后剩余的表，然后转②继续分词；如不匹配或表LIST22长度小于4时，则转③。
③从表LIST22前端取3个汉字，组成一个词组，并与表LIST20中各项匹配，如匹配成功，则将此词组顺序写入表LL1中，使表LIST22等于去掉此3个汉字后剩余的表，然后转②继续分词；如不匹配或表LIST22长度小于3时，则转④。
④从表LIST22前端取2个汉字，组成一个词组，并与表LIST20中各项匹配，如匹配成功，则将此词组顺序写入表LL1中，使表LIST22等于去掉此2个汉字后剩余的表，然后转②继续分词；如不匹配或表LIST22长度小于2时，则转⑤。
⑤从表LIST22前端取1个汉字，与表LIST20中各项匹配，如匹配成功，则将此汉字顺序写入表LL1中，使表LIST22等于去掉此1个汉字后剩余的表，然后转②继续分词；如不匹配或表LIST22长度小于1时，则转②。
4．2汉语句子分词算法程序脚本PREDICATESnondetermprocess4(STRINGLIST,STRINGLIST,STRINGLIST) nondeterm condcf(STRINGLIST,STRINGLIST)nondeterm attach(STRINGLIST,STRINGLIST,STRINGLIST) nondeterm member(STRING,STRINGLIST)reverse(STRINGLIST,STRINGLIST)reverse1(STRINGLIST,STRINGLIST,STRINGLIST)CLAUSESmember(X,[X|_]).member(X,[_|L]):-member(X,L).reverse(X,Y):-reverse1([],X,Y).reverse1(Y,[],Y):-!.reverse1(X1,[U|X2],Y):-!,reverse1([U|X1],X2,Y).reverse1(_,_,_):-errorexit.condcf(L1,L2):-not(eof(input)),readln(B),attach(L1,[B],Lnew),condcf(Lnew,L2).condcf(L,L).attach([],L,L).attach([X|L1],L2,[X|L3]) :- attach(L1,L2,L3).process4([],_,LL):-!, reverse(LL,LL1).process4([HEAD1,HEAD2,HEAD3,HEAD4|REST],LIST200,L L):-concat(HEAD1,HEAD2,N1),concat(HEAD3,HEAD4,N2),concat(N1,N2,N),member(N,LIST200),attach([N],LL,LL1), process4(REST,LIST200,LL1),!.process4([HEAD1,HEAD2,HEAD3|REST],LIST200,LL):- concat(HEAD1,HEAD2,N1),concat(N1,HEAD3,N),member(N,LIST200),attach([N],LL,LL1),process4(REST,LIST200,LL1),!.process4([HEAD1,HEAD2|REST],LIST200,LL):-concat(HEAD1,HEAD2,N),member(N,LIST200),attach([N],LL, LL1),process4(REST,LIST200,LL1),!.process4([HEAD1|REST],LIST200,LL):-member(HEAD1,LIST200),attach([HEAD1],LL,LL1),process4(REST,LIST200,LL1),!.GOALconsult("GEOBASE.DB",data),consult("N",l anguage),openread(input,"STR2.txt"),readdevice(input),condcf([],LIST22 ),closefile(input),readdevice(keyboard),openread(input,"STR20.txt"),readdevice(input),condcf([],LIST20),closefile(input),readdevice(keyboard),process4(LIST22,LIST20,[]),4．3 算法应用举例在Internet/Intranet网页上输入汉语句子，如：“辽宁内流过的河？”提交后经汉化Geobase处理，生成表[“辽”，“宁”，“内”，“流”，“过”，“的”，“河”，“？”]，同时装入词库文件，形成表[“辽宁”，“内流过的”，“长”，“省”，“河”，……]，查询句子经过分词算法处理后生成表LL1：[“辽宁”，“内流过的”，“河”，“？”]，对表LL1调用分析器进行分析，确定查询类型，最终利用谓词db和ent在数据库中查询出答案。