簡(jiǎn)介：分類(lèi)號(hào)分類(lèi)號(hào)密級(jí)密級(jí)專(zhuān)業(yè)學(xué)位研究生學(xué)位論文論文題目（中文）論文題目（中文）對(duì)外漢語(yǔ)詞匯教學(xué)之語(yǔ)境教學(xué)法探討對(duì)外漢語(yǔ)詞匯教學(xué)之語(yǔ)境教學(xué)法探討以肯尼亞華文學(xué)院為例以肯尼亞華文學(xué)院為例論文題目（外文）論文題目（外文）THESTUDYMETHODSINTEACHINGVOCABULARYCONTEXTOFCHINESEASAFEIGNLANGUAGEACASESTUDYINKENYACHINESEACADEMY研究生姓名研究生姓名劉平劉平學(xué)位類(lèi)別學(xué)位類(lèi)別專(zhuān)業(yè)學(xué)位專(zhuān)業(yè)學(xué)位專(zhuān)業(yè)學(xué)位領(lǐng)域?qū)I(yè)學(xué)位領(lǐng)域漢語(yǔ)國(guó)際教育漢語(yǔ)國(guó)際教育學(xué)位級(jí)別學(xué)位級(jí)別碩士碩士校內(nèi)校內(nèi)導(dǎo)師姓名導(dǎo)師姓名、職稱(chēng)職稱(chēng)陳曉強(qiáng)陳曉強(qiáng)副教授副教授校外校外導(dǎo)師導(dǎo)師單位單位、姓名姓名論文工作起止年月論文工作起止年月20152015年4月至月至20162016年4月論文提交日期論文提交日期20162016年5月論文答辯日期論文答辯日期20162016年5月學(xué)位授予日期學(xué)位授予日期校址甘肅省蘭州市校址甘肅省蘭州市I對(duì)外漢語(yǔ)詞匯教學(xué)之語(yǔ)境教學(xué)法探討對(duì)外漢語(yǔ)詞匯教學(xué)之語(yǔ)境教學(xué)法探討以肯尼亞華文學(xué)院為例以肯尼亞華文學(xué)院為例中文摘要中文摘要詞匯是語(yǔ)言的建筑材料，因此學(xué)好詞匯是學(xué)好一門(mén)語(yǔ)言的基礎(chǔ)。結(jié)合這一段時(shí)間以來(lái)的教學(xué)實(shí)踐筆者發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者在語(yǔ)言的聽(tīng)、說(shuō)、讀、寫(xiě)各個(gè)方面，其詞匯錯(cuò)誤最為繁雜，主要原因是因?yàn)閷W(xué)生受母語(yǔ)的負(fù)遷移的影響，采取詞匯對(duì)譯的方法來(lái)運(yùn)用詞匯造成的。因此筆者認(rèn)識(shí)到，一個(gè)詞語(yǔ)脫離了它的語(yǔ)言環(huán)境，學(xué)生是很難掌握它的真正內(nèi)涵的。筆者通過(guò)閱讀一些專(zhuān)家學(xué)者關(guān)于語(yǔ)境的論著和研究，學(xué)習(xí)了一些語(yǔ)境理論，并想將這些理論與實(shí)際的對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)結(jié)合起來(lái)，以求取得良好的教學(xué)效果。本論文的主要內(nèi)容分為五章，第一章是緒論，主要闡述了語(yǔ)境、語(yǔ)境教學(xué)和詞匯教學(xué)三者之間的關(guān)系，并且對(duì)前人的研究進(jìn)行了總結(jié)，在此基礎(chǔ)上，闡述了筆者自己的研究方法以及創(chuàng)新點(diǎn)。第二章主要介紹了一下筆者所在的實(shí)習(xí)基地肯尼亞華文學(xué)院的概況，包括教學(xué)概況與學(xué)習(xí)者概況，這是筆者實(shí)行語(yǔ)境教學(xué)的重要支撐。第三章介紹了筆者分析了詞匯的語(yǔ)境教學(xué)法是肯尼亞詞匯教學(xué)的重要方法的原因。第四章從語(yǔ)境的不同角度結(jié)合具體教學(xué)實(shí)例對(duì)詞匯的語(yǔ)境教學(xué)法進(jìn)行了詳細(xì)探析。第五章是闡釋當(dāng)學(xué)生學(xué)了一定的詞匯以后，如何設(shè)置練習(xí)題讓學(xué)生更好的掌握詞匯。筆者希望可以通過(guò)自己短期的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為以后的漢語(yǔ)教師提供一點(diǎn)借鑒，為中華文化的推廣事業(yè)盡自己的綿薄之力。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞語(yǔ)境，肯尼亞，對(duì)外漢語(yǔ)，詞匯教學(xué)

簡(jiǎn)介：ASTUDYONEXAMPLESOFSUPPLEMENTTOANDREVISIONFORTHEITEMSOFIDIOMSOFTHEGRANDCH礬刪伽刀0MRYVOLUME1OBYTAKINGTHE“CHEN”、“SHI“、“BEI”、“JIAN’’FORE叉∥蝴PLEADISSERTATIONSUBMITTEDTOTHEGRADUATESCHOOLOFHENANNORMALUNIVERSITYINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTSFORTHEDEGREEOFMASTEROFARTSBY場(chǎng)姆YANZHISUPERVISORPROFLIBOAPRIL，2016ABSTRACTTHETHESISFOCUSESONTHEIDIOMENTRIESINCLUDEDINTHEVOLUMETENOFTHEGRANDCHINESEDICTIONARYWHICHISBASEDONTHE“CHEN”，‘‘SHI”，‘‘BEI”AND‘JIAN”FOURITEMSOFIDIOMASTHERESEARCHOBJECTACCORDINGTOTHEEDITINGPRINCIPLEANDCOMPILATIONSTYLEOFTHEGRANDCHINESEDICTIONARYITCOUNTSANDORGANIZESTHEIDIOMITEMSRELATEDTOTHEABOVEFOURRADICALSANDMAKESFULLUSEOFTHEEXISTINGDATABASESANDLIBRARYBIBLIOGRAPHICALDATUMINSPECTANDANALYZETHEMONEBYONEAFTERONEBYONECONFORMATION，IFINDTHATTHEFOURPARTSOFTHEVOLUMETENINCLUDEAPPROXIMATELY500IDIOMENTRIES，SOMEENTRIESRECEIVEREASONABLEINTERPRETATIONS，BUTTHEREARESMALLDEFECTS，WHILEASIGNIFICANTNUMBEROFIDIOMSAPPEARUNREASONABLEINTHERESPECTSOFDOCUMENTARYEVIDENCE，DEFINITIONANDTERMTHESEPROBLEMSMAINLYDISPLAYINTHEFOLLOWINGASPECTSFIRST，ITISTHEPROBLEMOFDOCUMENTARYEVIDENCE，INCLUDINGQUOTATIONSLAGGING，SINGLEEVIDENCE，REVERSEORDERWRONGSOURCESTANDARDANDOTHERTECHNICALERRORS；NEXT，THEREARECOMMONERRORSONTERMEXPLANATION，INCLUDINGINACCURATEPARAPHRASE，SENSEABSENCEANDEVIDENCEDISCREPANCY；FINALLYTHEREAREPUNCTUATION，STYLE，ENTRYOMITTINGANDOTHERPROBLEMSINTHISPAPERTHEINTRODUCTIONPARTMAINLYEXPLAINSTHECAUSEOFTHESELECTIONOFTHESUBJECT，DESCRIBESTHEPRESENTRESEARCHONIDIOMENTRYRESEARCFIMETHODSANDOTHERPROBLEMSTHEBODYPARTINCLUDESTHEFIRST，SECONDANDTHIRDCHAPTERSTHEFIRSTCHAPTERMAINLYELABORATESTHEPROBLEMSOFFOURFEATURESOFIDIOMENTRIESINVOLUMETENOFTHEGRANDCHINESEDICTIONARYANDPUTSFORWARDSOMESUGGESTIONSINVIEWOFTHESEQUESTIONS；THESECONDCHAPTERMAINLYANALYZESTHEPROBLEMSOFTERMEXPLANATIONSANDPROPOSESAMENDINGOPINIONSFROMTHEASPECTSOFINACCURATEPARAPHRASE，SENSEABSENCEANDEVIDENCEDISCREPANCYANDSOON；THETHIRDCHAPTERMAINLYEXPLORESTHECRUXFROMPUNCTUATION，STYLETERMANDOTHERISSUES，ANDPUTSFORWARDCORRESPONDINGREVISIONSUGGESTIONSTHECONCLUSIONPARTSUMMARIZESTHEANALYTICANDEXPLORINGOPINIONSOFTHEINCLUDEDIDIOMSENTRIESINTHEGRANDCHINESEDICTIONARY，POINTSOUTTHEPROBLEMSINTHERESEARCHPROCESSANDINDICATESTHEREMAININGDEFICIENCIESKEYWORDSGRANDCHINESEDICTIONARY，IDIOMENTRYDOCUMENTARYEVIDENCE，INTERPRETATION，ENTRY111

簡(jiǎn)介：目錄中文摘要LABSTRACT3緒論5一、選題意義5二、研究綜述6三、研究對(duì)象、語(yǔ)料來(lái)源、研究方法9第一章“倒’’和“反而“的教材分析11第一節(jié)在發(fā)展?jié)h語(yǔ)教材中的比較1L第二節(jié)在成功之路教材中的比較。12第三節(jié)在漢語(yǔ)縱橫教材中的比較13本章小結(jié)14第二章“倒”“反而“的共時(shí)的比較16第一節(jié)語(yǔ)義比較16一、在詞典中的語(yǔ)義闡釋16二、可換用的語(yǔ)義基礎(chǔ)18第二節(jié)句法比較21一、句法分布22二、常用結(jié)合23第三節(jié)語(yǔ)用比較26一、語(yǔ)體比較26二、情感色彩比較27本章小結(jié)28第三章“倒’’和“反而”的偏誤分析30第一節(jié)調(diào)查問(wèn)卷及偏誤分析的相關(guān)說(shuō)明30一、語(yǔ)料來(lái)源30二、調(diào)查對(duì)象30王倩“倒”和“反而”的對(duì)比分析及對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)帔摘要一語(yǔ)氣副詞“倒“和“反而”是現(xiàn)代漢語(yǔ)中的常用詞，但是留學(xué)生在使用這兩個(gè)語(yǔ)氣副詞時(shí)卻有很多偏誤。針對(duì)這一問(wèn)題，本文通過(guò)文獻(xiàn)法、調(diào)查法、比較法，總結(jié)出了二者的區(qū)別并對(duì)教學(xué)提出了相關(guān)的建議，以期對(duì)“倒”、“反而”和語(yǔ)氣副詞的對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)研究起到借鑒作用。本文選取了發(fā)展?jié)h語(yǔ)、成長(zhǎng)之路、漢語(yǔ)縱橫這三套對(duì)外漢語(yǔ)常用教材進(jìn)行研究，分別列舉出這三套教材對(duì)“倒”和“反而”在語(yǔ)義、句法、語(yǔ)用等方面的講解情況，并得出結(jié)論這三套教材沒(méi)有比較出二者的差別。通過(guò)結(jié)合現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典和語(yǔ)料庫(kù)在線、CCL語(yǔ)料庫(kù)中的語(yǔ)料進(jìn)行分析，總結(jié)出“倒”和“反而“有以下不同語(yǔ)義上，“倒”可以用于轉(zhuǎn)折性對(duì)立關(guān)系、選擇性對(duì)立關(guān)系、讓步性對(duì)立關(guān)系、并列性對(duì)立關(guān)系和對(duì)照性關(guān)系的語(yǔ)句中，“反而”可以用于轉(zhuǎn)折性對(duì)立關(guān)系和遞進(jìn)性對(duì)立關(guān)系的語(yǔ)句中，二者只能在轉(zhuǎn)折性對(duì)立關(guān)系的語(yǔ)句中互換。句法上，“倒“和“反而’’后面都接謂詞性成分，都具有語(yǔ)句銜接功能，但是“反而“的語(yǔ)句銜接功能僅限于句內(nèi)，而“倒”可以銜接語(yǔ)篇中相距較遠(yuǎn)的句子，二者都可連接復(fù)句中的分句，“倒”可連接分句中的主謂結(jié)構(gòu)、狀中結(jié)構(gòu)、中補(bǔ)結(jié)構(gòu)，“反而’’只能連接主謂結(jié)構(gòu)，“反而”在復(fù)句中只能出現(xiàn)在后一分句，而“倒”的句法位置更加靈活，還可位于復(fù)句中的前一分句。在結(jié)合形式上，“倒”和“反而’’有各自的不可互換的結(jié)合對(duì)象。語(yǔ)用上，“倒’’多出現(xiàn)于口語(yǔ)中，而“反而”多出現(xiàn)于書(shū)面語(yǔ)中。當(dāng)“倒”出現(xiàn)在前一分句時(shí)，“倒”后面需要接表示積極意義的詞語(yǔ)，不能接表示消極意義的詞語(yǔ)，當(dāng)“倒”出現(xiàn)在后一分句時(shí)，“倒”后所接的詞語(yǔ)不受感情色彩的限制，“反而”不能出現(xiàn)在前一分句，在后一分句中不受感情色彩的限制。了解了“倒’’和“反而”在本體上的聯(lián)系與區(qū)別后，我對(duì)本校留學(xué)生所填寫(xiě)的調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行了分析，并選取了HSK動(dòng)態(tài)作文語(yǔ)料庫(kù)中的相關(guān)偏誤語(yǔ)句進(jìn)行分析，總結(jié)出四種偏誤類(lèi)型誤加、誤代、錯(cuò)序和缺漏。從主客觀兩方面分析了留學(xué)生在使用“倒”和“反而”時(shí)出現(xiàn)偏誤的原因，一方面是留學(xué)生對(duì)二者本體的掌握存在不足之處，另一方面是教材的設(shè)置不夠科學(xué)，教材中例句的句法分布缺少解釋說(shuō)明，學(xué)生將媒介語(yǔ)注釋與語(yǔ)氣副詞簡(jiǎn)單地進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)。最后，本文對(duì)“倒”和“反而”的對(duì)外漢語(yǔ)教學(xué)方面提出了一些建議教材編寫(xiě)方面，加強(qiáng)教材釋義的科學(xué)性，通過(guò)具體的

簡(jiǎn)介：山西大學(xué)碩士學(xué)位論文面向框架語(yǔ)義的漢語(yǔ)短語(yǔ)自動(dòng)識(shí)別研究姓名張惠春申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專(zhuān)業(yè)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師王素格20060601建設(shè)。給出了適合于框架語(yǔ)義標(biāo)注的漢語(yǔ)句法分析模型以及在句法分析模型基礎(chǔ)上的漢語(yǔ)語(yǔ)義分析模型，實(shí)例證明這些模型是可行的，并將在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入的漢語(yǔ)框架語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注的研究。關(guān)鍵詞短語(yǔ)識(shí)別；轉(zhuǎn)換方法；最大熵模型；規(guī)則；框架語(yǔ)義；句法分析中圖分類(lèi)號(hào)TP361

簡(jiǎn)介：廈門(mén)大學(xué)碩士學(xué)位論文漢語(yǔ)信息處理一體化全局尋優(yōu)算法研究姓名梁雄友申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專(zhuān)業(yè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師薛永生20060501ABSTRACTABSTRACTPARSINGISONEOFTHEFUNDAMENTALPROBLEMSINNATURALLANGUAGEPROCESSINGMOSTNATURALLANGUAGEAPPLICATIONSSUCHASINFORMATIONEXTRACTION，MACHINETRANSLATIONANDSPEECHRECOGNITIONWOULDBENEFITFROMACCURATEPARSINGRESULTMOREOVERRESEARCHONPARSINGISHELPFULTODISCOVERTHEESSENCEOFHUMANTHINKINGSINCETHELANGUAGEISTHECARRIEROFHUMANTHINKINGTHEREFORE，PARSINGRESEARCHISOFGREATTHEORETICALIMPORTANCEASWELLASPHILOSOPHICALSIGNIFICANCEINTHISTHESIS，THEPERFORMANCEOFFOURCLASSICALPARSINGMODELSISANALYZEDISCHINESEPARSINGTHECHARACTERISTICSOFTHESEMODELSARESTUDIEDSOASTODISCOVERTHEREASONOFTHEOBVIOUSDIFFERENCESBETWEENCHINESEPARSINGANDENGLISHPARSINGASARESULT，THEMAINTASKSOFCURRENTCHINESEPARINGAREDETERMINEDAS1HOWTOTAKEINTOACCOUNTTHECHINESEGRAMMARFLEXIBILITYANDTHEDISAMBIGUATIONINFORMATIONBETWEENWORDLEVELANDSENTENCELEVELWHENMODELING，AND，2HOWTOACQUIRETHEMOSTFAVORABLEDISAMBIGUATIONINFORMATIONFROMTHERELATIVELYSMALLCORPUSAVAILABLETHENEWCHINESEPARSINGMODELISPROPOSEDUNDERTHECOMPARISONOFTHERESULTSOFABOVECLASSICALMODELSINORDERTOOBTAINTHEGLOBALOPTIMIZATION，THISARTICLEPROPOSEDMANYINNOVATIVEALGORITHMS1DEFINEINTERLINKOVERLAPPINGAMBIGUITYFIELDANDCOMPOUNDAMBIGUITYFIELDPOINTOUTTHEBUGONSOLVINGINTERLINKOVERLAPPINGAMBIGUITYANDCOMBINATORIALAMBIGUITYANDCOMPOUNDAMBIGUITYFIELDINCHINESEWORDSEGMENTATIONOFTHEPRESENTSEVERALKINDSOFMATURECHINESEAUTOMATICWORDSYSTEMSFORTHEREPRESENTATIVEEXAMPLEINSTITUTEOFCOMPUTINGTECHNOLOGY，CHINESELEXICALANALYSISSYSTEMICTCLASCORRECTTHESEMANTICRELEVANCYATOUTTWOWORDSTHROUGHCONTEXTUALINFORMATIONBASEDONHOWNETASWELLASREDEFINEMEFEEABOUTTHECANDIDATEWORD，ANDAMENDTHEALGORITHMOFMAXIMUMPROBABILITYWORDSEGMENTATION，SUCCESSFULLYSOLVETHEQUESTIONSOFOVERLAPPINGAMBIGUITYCOMBINATORIALAMBIGUITY，INTERLINKOVERLAPPINGAMBIGUITYANDCOMPOUNDAMBIGUITYFIELDSINCHINESEWORDSEGMENTATION2INORDERTOOBTAINTHEGLOBALOPTIMIZATIONOFFIVEDIMENSIONALINTEGRATEDCHINESEINFORMATIONPROCESSINGOFWORDSEGMENTATION，NEWWORDSRECOGNIZING，PARTOFSPEECHTAGGING，WORDSENSETAGGING，CHINESEPARSING，PROPOSED”NSHORTESTPATH”O(jiān)FVITERBIPARTOFSPEECHTAGGINGROUGHMETHOD3COMPARETWODEFINITIONANDCOMPUTATIONALMETHODOFTHELEXICALSEMANTICRELEVANCYABOUTTWOWORDSBASEDONHOWNET，POINTOUTTHEDIFFERENTAPPLICATIONOCCASIONOFUSINGTHEMREGARDINGTHESTAGEOFWORDSEGMENTATIONWECANUSETHESECONDWAY，ASFORTHESTAGEOFWORDSENSEANDSYNTACTICSTRUCTUREDISAMBIGUATIONWECANUSETHEFIRSTWAY，4POINTOUTATPRESENTITISVERYDIFFICULTOFUSINGBIGRAM，TRIGRAMHMMANDTHEGRAMMATICALKNOWLEDGEBASEOFCONTEMPORARYCHINESETOSOLUTETHEPROBLEMSOFWORDSENSEANDSYNTACTICSTRUCTUREDISAMBIGUATIONINORDERTOSOLVETHEPROBLEMSOFSYNTACTICSTRUCTUREDISAMBIGUATION，AMENDTHEPCFGALGORITHMUSINGLINGUISTICENVIRONMENTFACTORSBASEDONHOWNET5USINGTHESTATISTICSPRIMARILY，THEMLEFORVICEMETHODDEFINITIONCOMPONENTPARTSOFASENTENCESTRUCTURESEMANTICRELEVANCY，ANDCARRIESONSCREENINGUSINGITTOTHEPCFGALGORITHMRESULT，THEEXPERIMENTALRESULTINDICATEDCANEFFECTIVELYDISPELTOSEVERALKINDOF

簡(jiǎn)介：隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展每天都會(huì)涌現(xiàn)海量的音頻文件如何對(duì)這些語(yǔ)音文檔進(jìn)行有效地檢索和分類(lèi)成為信息處理領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。目前語(yǔ)音檢索技術(shù)的研究主要是基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的基礎(chǔ)理論對(duì)連續(xù)語(yǔ)音信號(hào)的處理從聲學(xué)層和語(yǔ)言層兩個(gè)方面進(jìn)行考慮。網(wǎng)格技術(shù)作為一種新興的信息檢索技術(shù)其結(jié)構(gòu)恰好能夠描述這兩方面的內(nèi)容。它是以文本的形式把檢索過(guò)程中得到的多個(gè)候選結(jié)果保留下來(lái)特別適合用于與任務(wù)無(wú)關(guān)的語(yǔ)音文檔檢索中。對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行剪枝后得到的混淆網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上更為緊湊能夠提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。因此把網(wǎng)格作為一個(gè)語(yǔ)音檢索系統(tǒng)的輸入是非常有前景的基于網(wǎng)格和混淆網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音檢索技術(shù)正受到越來(lái)越多的重視。網(wǎng)格的建立和查詢(xún)搜索階段的索引策略構(gòu)成了語(yǔ)音檢索技術(shù)中兩個(gè)重要的組成部分。本論文首先針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)檢索中混淆網(wǎng)絡(luò)的生成、檢索過(guò)程中的搜索策略以及置信度的計(jì)算等方面的問(wèn)題進(jìn)行了研究。之后重點(diǎn)討論了如何在混淆網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)一步豐富聲學(xué)層面以及語(yǔ)言學(xué)層面的信息提出了在聲學(xué)模型中附加聲調(diào)信息模型和在語(yǔ)言模型中附加韻律信息模型的方法。論文所做工作主要集中在以下幾個(gè)方面首先由于在低信噪比環(huán)境下連續(xù)語(yǔ)音信號(hào)分割效果不理想因此提出了一種基于投票選擇機(jī)制的連續(xù)語(yǔ)音信號(hào)分割方法。該方法對(duì)幾種不同的分割結(jié)果進(jìn)行投票選擇以提高語(yǔ)音分割的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在低信噪比條件下對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的分割結(jié)果更接近人工標(biāo)注的分割結(jié)果。其次針對(duì)基于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的語(yǔ)音檢索技術(shù)提出了基于樞紐路徑的混淆網(wǎng)絡(luò)生成方法在不降低檢索性能的前提下使網(wǎng)格結(jié)構(gòu)更為緊湊縮減了索引尺寸并且使附加信息更加豐富。同時(shí)針對(duì)搜索策略提出了改進(jìn)的DMLS方法在檢索過(guò)程中用最小編輯距離來(lái)補(bǔ)償音節(jié)識(shí)別器中的插入、刪除、替代等錯(cuò)誤。另外針對(duì)語(yǔ)音檢索中置信度的計(jì)算問(wèn)題提出了以互信息量作為置信度的方法并結(jié)合后驗(yàn)概率得到了一個(gè)全新的置信度。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的有效性。再次為了使混淆網(wǎng)絡(luò)中的信息更加全面從而提高語(yǔ)音檢索系統(tǒng)的整體性能提出將聲調(diào)模型融合到混淆網(wǎng)絡(luò)中。并且用聲調(diào)核子代替全音節(jié)進(jìn)行聲調(diào)特征的提取在此基礎(chǔ)上建立了基于聲調(diào)核子的MSDHMM聲調(diào)模型。將該模型與混淆網(wǎng)絡(luò)中原有聲學(xué)模型結(jié)合在語(yǔ)言模型不變的情況下進(jìn)行了語(yǔ)音檢索實(shí)驗(yàn)。得到的仿真結(jié)果證明了聲調(diào)特征在語(yǔ)音檢索中作為輔助信息的有效性。最后提出在混淆網(wǎng)絡(luò)中附加韻律學(xué)特征信息來(lái)提高語(yǔ)音檢索的性能。先針對(duì)韻律事件的檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了研究分別利用聲學(xué)特征、詞匯特征和句法特征進(jìn)行韻律事件的檢測(cè)。將建立起來(lái)的韻律模型融合到現(xiàn)有混淆網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型中。進(jìn)行的語(yǔ)音檢索仿真實(shí)驗(yàn)表明附加韻律事件特征有助于提高語(yǔ)音檢索的性能。綜上所述本論文研究了基于混淆網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)漢語(yǔ)語(yǔ)音的檢索問(wèn)題主要針對(duì)混淆網(wǎng)絡(luò)的生成和檢索階段的搜索策略進(jìn)行了改進(jìn)。提出了基于樞紐路徑的混淆網(wǎng)絡(luò)生成算法和基于改進(jìn)DMLS的檢索方法。另外分別針對(duì)混淆網(wǎng)絡(luò)中的聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型采取附加特征信息的方法來(lái)提高語(yǔ)音檢索的性能。在聲學(xué)模型中結(jié)合了聲調(diào)方面的信息在語(yǔ)言模型中結(jié)合了韻律學(xué)方面的信息。得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文中所提出的方法均能夠得到較好的效果對(duì)語(yǔ)音文檔檢索有性能上的改善和提高。

簡(jiǎn)介：兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)是漢語(yǔ)中較為常見(jiàn)的結(jié)構(gòu)之一，在口語(yǔ)及書(shū)面語(yǔ)中出現(xiàn)的頻率都很高。語(yǔ)言學(xué)本體界自上世紀(jì)中葉以來(lái)，關(guān)于兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)的研究，經(jīng)歷了由提出到論爭(zhēng)，最后趨向統(tǒng)一的過(guò)程，明確地對(duì)兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行的研究已經(jīng)很多了。這些研究大多沒(méi)有超出三個(gè)平面語(yǔ)言理論的范圍，缺乏定量的分析。關(guān)于漢語(yǔ)動(dòng)詞小類(lèi)研究非常重要，有人提出了動(dòng)詞的“特殊小類(lèi)”，列出了趨向動(dòng)詞和能愿動(dòng)詞兩類(lèi)，“兼語(yǔ)動(dòng)詞”的提法在目前的語(yǔ)法學(xué)界還很難見(jiàn)到。漢語(yǔ)教學(xué)、漢語(yǔ)研究、漢語(yǔ)信息處理都需要更大規(guī)模地調(diào)查研究兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)的形式特征。兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別目前還沒(méi)有見(jiàn)到過(guò)成果發(fā)表，但這是進(jìn)行大規(guī)模調(diào)查的前提條件。兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)的自動(dòng)識(shí)別對(duì)用統(tǒng)計(jì)方法處理漢語(yǔ)也將起到重要的作用。本文主要是關(guān)于兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)自動(dòng)識(shí)別的研究，采用統(tǒng)計(jì)與規(guī)則結(jié)合的方法。本文的研究發(fā)現(xiàn)V1是兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)自動(dòng)識(shí)別的觸發(fā)點(diǎn)，因此，建立一個(gè)盡可能詳盡的V1詞表是兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)自動(dòng)識(shí)別的關(guān)鍵，V1詞表中詞按其帶兼語(yǔ)的相對(duì)可能性強(qiáng)弱進(jìn)行排序，對(duì)提高識(shí)別的召回率有一定的貢獻(xiàn)完備的規(guī)則，即兼語(yǔ)候選項(xiàng)特征的建立，對(duì)兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)中兼語(yǔ)的識(shí)別能起到非常重要的作用；一個(gè)兼語(yǔ)候選項(xiàng)的特征往往不止一個(gè)，這就須要有一個(gè)恰當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)組織這些特征，設(shè)計(jì)了兼語(yǔ)候選項(xiàng)特征對(duì)該項(xiàng)能成為真正兼語(yǔ)的支持度的算法，有效地對(duì)每個(gè)兼語(yǔ)候選項(xiàng)綜合特征進(jìn)行了量化計(jì)算，達(dá)到了組織這些特征并識(shí)別兼語(yǔ)的目的；對(duì)兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)中V2的自動(dòng)識(shí)別也是兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)自動(dòng)識(shí)別不可或缺的步驟，但它涉及到動(dòng)詞短語(yǔ)的自動(dòng)識(shí)別，尤其是其右邊界的劃定問(wèn)題，比較復(fù)雜，也已經(jīng)超出了本項(xiàng)研究的范圍，因此，本文研究結(jié)果僅是自動(dòng)標(biāo)示出V2的候選項(xiàng)。在200萬(wàn)字的人民日?qǐng)?bào)1998年1月的語(yǔ)料上進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的試驗(yàn)和測(cè)試。盡管在本文研究的兼語(yǔ)結(jié)構(gòu)范圍內(nèi)建立了比較詳盡的V1詞表，但并不能達(dá)到100％的V1召回率理論上應(yīng)該能達(dá)到，這一方面是語(yǔ)料本身的質(zhì)量造成的，另一方面和本文研究所制定的規(guī)則也有一定關(guān)系。關(guān)于兼語(yǔ)的識(shí)別，兼語(yǔ)候選項(xiàng)特征與支持度的計(jì)算起到了相互補(bǔ)充的作用，兼語(yǔ)候選項(xiàng)的某些特征使支持度的計(jì)算更簡(jiǎn)便，支持度的計(jì)算又解決了僅憑候選項(xiàng)特征無(wú)法解決的問(wèn)題。

簡(jiǎn)介：湘潭大學(xué)碩士學(xué)位論文漢語(yǔ)第三人稱(chēng)代詞消解方法研究一種基于語(yǔ)義結(jié)構(gòu)和中心模型的新方法姓名曹軍申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專(zhuān)業(yè)計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師周經(jīng)野20020401ABSTRACTNATURALLANGUAGEPROVIDESPEOPLEWITHRICHMECHANISMSFORVARYINGTHEEXPRESSIONSOFTHESAMEMEANINGHOWEVERITALSOCHALLENGESCOMPUTATIONALRESEARCHERSTODOWITHAGREATOFNONTRIVIALPROBLEMS，ONEOFTHEMISANAPHORARESOLUTIONINSOMEAPPLICATIONFIELDSOFDISCOURSEPROCESSING，SUCHASAUTOMATICSUMMARIZATION，INFORMATIONRETRIEVAL，ANDINFORMATIONEXTRACTIONETC，THEFINALPROCESSINGRESULTISUSUALLYGENERATEDBYDIRECTLYEXTRACTINGSOMEIMPORTANTSENTENCESFROMTEXTOFDOCUMENTINWHICHSOMEPRONOUNSCOULDBECONTAINEDWITHOUTTHEIRANTECEDENTS，SO，ITISVERYIMPORTANTTESOLVEPRONOMINALANAPHORAINNATURALLANGUAGEPROCESSING，ANDTHATHASATTRACTEDTHEATTENTIONSOFINCREASINGRESEARCHERSMANYAPPROACHESDEVELOPEDOFFERAPPROXIMATIONSOLUTIONS，INCLUDINGPRINCIPLEBASED，SUCHASPURELYSYNTACTICONES，SEMANTICANDPRAGMATICONES，ANDSTATISTICSBASEDONESINTHISPAPERWEPUTFORWARDAM06ALTORESOLVEANAPHORAINCLUDINGEMPTYPRONOUNBASEDONTHECHARACTERISTICSOFCHINESEINTHISMETHOD，WEAPPLYSOMECORRESPONDINGRULESONTHESENTENCESAFTERTHEIRPATTERNSDISTINGUISHEDINTHETEXTTHENANALYZETHESEMANTICRELATIONOFTHECOMPONENTSOFTHESENTENCEANDFORMACORRESPONDINGSEMANTICNETWORKGETRIDOFSOMECANDIDATESACCORDINGTOTHECOCONSTRAINOFTHENODESINTHATNETWORK，PUTEVERYCOMPONENTWHICHREFERSTOPEOPLEINTOFORWARDLOOKINGCERRERSORDEREDBYTHEIRSEMANTICROLE，ASCERTAINTHEHIERARCHYOFSENTENCES，ANALYZETHETRANSRIONTYPESRESULTEDBYTHESCHEMEOFDIFFERENTRESOLUTIONS，F(xiàn)INALLYCHOICETHEMOSTPOSSIBLESCHEMEOFRESOLUTIONACCORDINGTOTHEPRECEDENCEOFTHETYPESKEYWORDIIA如F詛出M罌熘EUNDERSTANDINGSEMANTICCONSTRUCT／ON，CENTERINGTHEORYANAPHORARESOLUTION

簡(jiǎn)介：先前有關(guān)心理時(shí)間線的研究發(fā)現(xiàn)人們存在一條從左向右的心理時(shí)間線過(guò)去在左未來(lái)在右。這普遍存在于從左向右的讀寫(xiě)文化中而從右向左的讀寫(xiě)文化下心理時(shí)間線的走向與之相反。心理時(shí)間線不僅存在于水平方向還存在于垂直方向。很多研究發(fā)現(xiàn)漢語(yǔ)被試既存在水平位置的時(shí)間表征也存在垂直位置的時(shí)間表征但在優(yōu)勢(shì)軸表征問(wèn)題探討上出現(xiàn)了分歧。可見(jiàn)漢語(yǔ)被試的時(shí)間表征可能是二維的可能同時(shí)存在橫、縱兩種時(shí)間表征也可能被試根據(jù)實(shí)驗(yàn)條件靈活選擇了橫縱某一種時(shí)間表征方式。先前研究大都把反應(yīng)鍵位置或刺激呈現(xiàn)位置設(shè)置于單一方向上不能對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)行很好的探討。因此本研究采用反應(yīng)區(qū)分范式以表示時(shí)間的詞語(yǔ)為刺激來(lái)探討漢語(yǔ)背景下水平和垂直方向的時(shí)間表征并進(jìn)一步探究橫縱兩種時(shí)間表征的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)要求被試對(duì)表示過(guò)去和未來(lái)的時(shí)間詞做出分類(lèi)反應(yīng)設(shè)置反應(yīng)鍵在“左上鍵、左下鍵、右上鍵、右下鍵”使任何一個(gè)反應(yīng)同時(shí)帶有橫縱兩種空間信息通過(guò)STEARC效應(yīng)來(lái)驗(yàn)證心理時(shí)間線在橫縱軸上的走向并進(jìn)一步設(shè)置反應(yīng)鍵使橫、縱軸時(shí)間表征處于同一條件下探討橫縱兩方向時(shí)間表征的存在方式以及優(yōu)勢(shì)表征。實(shí)驗(yàn)1要求被試通過(guò)按“左上、左下”“右上、右下”“左上、右上”“左下、右下”鍵對(duì)表示過(guò)去和未來(lái)的詞進(jìn)行分類(lèi)來(lái)探討漢語(yǔ)背景下是否既存在從左向右的心理時(shí)間線也存在從上到下的心理時(shí)間線。結(jié)果發(fā)現(xiàn)反應(yīng)區(qū)分條件下存在水平方向的STEARC效應(yīng)“過(guò)去左、未來(lái)右”刺激反應(yīng)映射時(shí)被試反應(yīng)更快也存在垂直方向的STEARC效應(yīng)“過(guò)去上、未來(lái)下”刺激反應(yīng)映射時(shí)被試反應(yīng)更快。結(jié)果表明漢語(yǔ)背景下既存在從左向右的心理時(shí)間線也存在從上到下的心理時(shí)間線。結(jié)果符合漢語(yǔ)背景下時(shí)間的空間隱喻特點(diǎn)和讀寫(xiě)習(xí)慣特點(diǎn)。漢語(yǔ)背景下存在水平和垂直兩種時(shí)間空間隱喻方式還存在從左向右和從上到下兩種讀寫(xiě)方式所以對(duì)應(yīng)的存在橫縱兩種時(shí)間空間表征。實(shí)驗(yàn)2實(shí)驗(yàn)任務(wù)同實(shí)驗(yàn)一只是反應(yīng)鍵設(shè)置在右對(duì)角線左下、右上和左對(duì)角線上左上、右下把橫、縱兩方向的STEARC效應(yīng)放于同一條件下嘗試探討橫、縱兩種時(shí)間表征的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)右對(duì)角線方向存在一個(gè)減弱的服從橫軸的STEARC效應(yīng)且STEARC效應(yīng)值呈正態(tài)分布。結(jié)果表明橫、縱兩種時(shí)間表征同時(shí)存在橫軸表征存在優(yōu)勢(shì)。漢語(yǔ)背景下從左向右的讀寫(xiě)方式較從上到下的讀寫(xiě)方式更普遍在時(shí)間的空間隱喻表達(dá)中水平隱喻表達(dá)較垂直隱喻表達(dá)更多所以出現(xiàn)橫軸表征優(yōu)勢(shì)。本研究得出漢語(yǔ)背景下既存在從左向右的心理時(shí)間線也存在從上到下的心理時(shí)間線這兩種時(shí)間表征同時(shí)存在其中橫軸時(shí)間表征更具優(yōu)勢(shì)。漢語(yǔ)背景下時(shí)間的空間表征特點(diǎn)可能是時(shí)間的空間隱喻和感知運(yùn)動(dòng)經(jīng)驗(yàn)讀寫(xiě)方向等共同作用的結(jié)果。

簡(jiǎn)介：目前的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)純凈語(yǔ)音可以達(dá)到非常高的識(shí)別精度但是環(huán)境噪聲給語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)造成很大的影響導(dǎo)致識(shí)別器的性能急劇下降。因此抗噪問(wèn)題是語(yǔ)音識(shí)別真正達(dá)到實(shí)用必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題。首先對(duì)語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的傳統(tǒng)方法進(jìn)行了改進(jìn)采用語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)能量和過(guò)零率結(jié)合并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果合理的設(shè)置了門(mén)限和判定方法。在強(qiáng)噪音環(huán)境下提出了結(jié)合譜減算法的新的端點(diǎn)檢測(cè)算法。其次闡述現(xiàn)階段常用去噪方法二項(xiàng)式加權(quán)、維納濾波、譜減法等。針對(duì)譜減法存在的三大問(wèn)題提出解決方案并結(jié)合新的端點(diǎn)檢測(cè)算法和MFCC提出了二次去噪算法。比較各種方法的識(shí)別率發(fā)現(xiàn)新的算法對(duì)噪聲削弱效果較好。然后研究了HMM模型討論了HMM需要解決的三大經(jīng)典問(wèn)題及解決方法并介紹了語(yǔ)言模型的重要性和局限性以及在大詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別中如何使用N元語(yǔ)言模型。最后基于以上的分析結(jié)果在MATLAB70實(shí)驗(yàn)環(huán)境下對(duì)比四種去噪方法對(duì)孤立數(shù)字識(shí)別率的影響。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)基于HTK的不定長(zhǎng)漢語(yǔ)連續(xù)數(shù)字的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)并采用四種方式進(jìn)行去噪比較識(shí)別率從而證實(shí)了新的去噪算法具有一定的價(jià)值。

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簡(jiǎn)介：目前，語(yǔ)音對(duì)話(huà)系統(tǒng)、語(yǔ)音呼叫中心、語(yǔ)音觸發(fā)的網(wǎng)站、語(yǔ)音電子郵件服務(wù)等實(shí)際應(yīng)用的迅速發(fā)展，掀起了對(duì)文語(yǔ)轉(zhuǎn)換TTS或語(yǔ)音合成技術(shù)需求的一個(gè)前所未有的高峰。大量的應(yīng)用需求也促使TTS技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)邁上了一個(gè)新臺(tái)階。形成規(guī)模化市場(chǎng)的應(yīng)用主要集中在一些有明確領(lǐng)域限定的場(chǎng)合，如航班信息查詢(xún)、股票信息查詢(xún)、天氣信息查詢(xún)等。無(wú)領(lǐng)域限定的語(yǔ)音合成技術(shù)的應(yīng)用不能大規(guī)模走向市場(chǎng)的主要原因是合成語(yǔ)音質(zhì)量還不盡人意。主要表現(xiàn)在兩方面一是音質(zhì)的差距。語(yǔ)音合成通常是一個(gè)從語(yǔ)音中提取參數(shù)，經(jīng)過(guò)適當(dāng)變化再生成語(yǔ)音的過(guò)程。經(jīng)過(guò)語(yǔ)音到參數(shù)再?gòu)膮?shù)返回到語(yǔ)音的轉(zhuǎn)換過(guò)程，恢復(fù)出來(lái)的語(yǔ)音在音質(zhì)上會(huì)有明顯的損失，出現(xiàn)雜音、回聲、機(jī)器聲等現(xiàn)象。另一方面是韻律的差距，語(yǔ)音合成系統(tǒng)通常只能生成有限的語(yǔ)調(diào)模式，因而使合成語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)很單調(diào)枯燥，而且語(yǔ)音合成系統(tǒng)還可能在節(jié)奏、重音、停頓等方面處理不完美，使合成語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)很別扭。本文的工作主要是針對(duì)這兩個(gè)方面所作的改進(jìn)。音質(zhì)方面的改善著重于語(yǔ)音特征參數(shù)的提取，韻律方面的調(diào)整著眼于合成單元時(shí)長(zhǎng)的調(diào)節(jié)。本文的對(duì)比實(shí)驗(yàn)及相應(yīng)的改進(jìn)基礎(chǔ)是基于HTS工作組開(kāi)發(fā)的開(kāi)源的基于HMM的語(yǔ)音合成系統(tǒng)。首先，從語(yǔ)料庫(kù)中選擇出訓(xùn)練語(yǔ)句，根據(jù)漢語(yǔ)的語(yǔ)音特征，對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)句進(jìn)行韻律標(biāo)注，并設(shè)計(jì)了用于基頻、譜參數(shù)和時(shí)長(zhǎng)聚類(lèi)的上下文屬性和問(wèn)題集；然后，用目前常用的兩種參數(shù)合成方法，進(jìn)行譜參數(shù)提取及后期語(yǔ)音合成，作了對(duì)比試驗(yàn)。比較兩種參數(shù)提取方法的合成語(yǔ)音，最終采用的方法是合成音質(zhì)與原始發(fā)音人的音色最為接近的，或者音質(zhì)相近但在提取階段和合成階段耗時(shí)最少的參數(shù)；接著，針對(duì)合成語(yǔ)句節(jié)奏感不強(qiáng)的問(wèn)題，采取了以下措施首先是用伽瑪分布取代了原來(lái)的高斯分布；接著在原始的時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上，加入了聲韻母的時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)處理；最后在原來(lái)的決策樹(shù)聚類(lèi)結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行K均值聚類(lèi)。但是本文在合成語(yǔ)音時(shí)引入了一些噪聲，可能和參數(shù)提取過(guò)程有關(guān)，這也是論文在下一步要改進(jìn)的地方。

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簡(jiǎn)介：孤立詞語(yǔ)音識(shí)別實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、技術(shù)成熟，有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，是深入進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別研究的基礎(chǔ)。隱馬爾可夫模型HMM是目前最流行的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，許多成功的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)都是基于該技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。本文通過(guò)一個(gè)在WINDOWS平臺(tái)上用VC實(shí)現(xiàn)的基于連續(xù)隱馬爾可夫模型CDHMM的漢語(yǔ)小詞匯量、非特定人、孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)孤立詞語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)行了研究。論文首先研究了語(yǔ)音識(shí)別的基本知識(shí)，主要包括語(yǔ)音識(shí)別的原理；語(yǔ)音信號(hào)處理的基本知識(shí)；各種語(yǔ)音識(shí)別和訓(xùn)練的方法。然后研究了隱馬爾可夫模型的原理及其在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上論文主要工作有以下1完成了一個(gè)使用連續(xù)隱馬爾可夫模型的漢語(yǔ)小詞匯量、非特定人、孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。由于使用VC實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，對(duì)信號(hào)處理較為復(fù)雜。因此在實(shí)現(xiàn)時(shí)沒(méi)有選用美爾頻率特征系數(shù)MFCC，而是選用了近似于MFCC但計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單的LPC美爾倒譜系數(shù)LPCMCC作為特征參數(shù)。2實(shí)驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)噪聲較敏感，當(dāng)語(yǔ)音信號(hào)中混入噪聲時(shí)，檢測(cè)結(jié)果就會(huì)變得不準(zhǔn)確；針對(duì)這一問(wèn)題，對(duì)端點(diǎn)檢測(cè)做了研究，提出了一種變幀長(zhǎng)自適應(yīng)門(mén)限的端點(diǎn)檢測(cè)方法；3分析了特征參數(shù)各維系數(shù)在語(yǔ)音識(shí)別中的貢獻(xiàn)，給出了提高特征參數(shù)抗噪聲性能的方法4最后本文針對(duì)BAUMWELCH算法進(jìn)行HMM參數(shù)估計(jì)速度慢、效率低的問(wèn)題，給出了改進(jìn)的方法。在使用BAUMWELCH算法訓(xùn)練HMM模型時(shí)，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的速度和效率比較低，因此優(yōu)化訓(xùn)練方法尤為重要。

簡(jiǎn)介：現(xiàn)代漢語(yǔ)詞性細(xì)分類(lèi)標(biāo)注研究是當(dāng)前基于語(yǔ)料庫(kù)的自然語(yǔ)言處理研究的基礎(chǔ)工作這也是面向深層研究所遇到的新課題該文參考了國(guó)際上關(guān)于動(dòng)詞自動(dòng)分類(lèi)和標(biāo)注的研究方法分析了國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域關(guān)于詞性細(xì)分類(lèi)標(biāo)注研究的分類(lèi)體系、詞性標(biāo)注方法以及語(yǔ)料庫(kù)資源等研究狀況提出了一種統(tǒng)計(jì)與規(guī)則相結(jié)合的詞性細(xì)分類(lèi)標(biāo)注模型并且把詞匯向量空間模型以及模糊集的方法引入詞性細(xì)分類(lèi)自動(dòng)標(biāo)注領(lǐng)域現(xiàn)代漢語(yǔ)詞性細(xì)分類(lèi)標(biāo)注模型是在對(duì)傳統(tǒng)的各種標(biāo)注方法進(jìn)行對(duì)比分析的基礎(chǔ)上提出的實(shí)驗(yàn)分別獨(dú)立采用基于詞性信息以及基于詞匯向量空間的細(xì)分類(lèi)標(biāo)注方法最后兩種方法結(jié)合起來(lái)建立標(biāo)注模型另外還對(duì)標(biāo)注模型從兩方面作了優(yōu)化由于詞匯特征向量的特殊作用該文對(duì)特征詞匯采用層次聚類(lèi)來(lái)提高其分類(lèi)精度另一方面引入規(guī)則來(lái)進(jìn)一步豐富細(xì)分類(lèi)標(biāo)注信息減少數(shù)據(jù)稀疏等問(wèn)題并且引入置信度來(lái)選擇統(tǒng)計(jì)與規(guī)則的優(yōu)先關(guān)系