簡(jiǎn)介：自然語(yǔ)言處理已歷時(shí)三十年了，熱潮莫過于機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的熱潮過去后，逐漸進(jìn)入平靜、現(xiàn)實(shí)的務(wù)實(shí)階段。近期人們將目標(biāo)定在資料整理、因特網(wǎng)上檢索、摘要、過濾以及限定應(yīng)用領(lǐng)域的人機(jī)對(duì)話、語(yǔ)言服務(wù)等方面。本文介紹漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別文本自動(dòng)糾錯(cuò)的研究。漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)己發(fā)展到一定階段，但連續(xù)漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別的效果離實(shí)用還有一定差距，表現(xiàn)之一是識(shí)別文本含錯(cuò)多。目前，學(xué)術(shù)界尚未明確提出語(yǔ)音識(shí)別文本的自動(dòng)糾錯(cuò)技術(shù)。從形式上看，語(yǔ)音識(shí)別文本的自動(dòng)糾錯(cuò)也可以看成是文本自動(dòng)校對(duì)技術(shù)在語(yǔ)音輸入方面的應(yīng)用。文本自動(dòng)校對(duì)技術(shù)研究漢語(yǔ)輸入鍵盤、OCR的自動(dòng)查錯(cuò)和糾錯(cuò)。但無論現(xiàn)象和原因，語(yǔ)音輸入出錯(cuò)都比鍵盤、OCR復(fù)雜，語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤的恢復(fù)繞不開對(duì)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)所用語(yǔ)言模型的研究。所以本質(zhì)上，語(yǔ)音識(shí)別文本的自動(dòng)糾錯(cuò)屬于語(yǔ)音識(shí)別后處理過程。本文雖題為文本糾錯(cuò)，但不拘泥于文本層面，而是深入到語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)部，從語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)所用語(yǔ)言模型的角度研究出錯(cuò)和糾錯(cuò)。本文的工作，也圍繞語(yǔ)言模型和文本校對(duì)兩條主線展開。本文以主流產(chǎn)品IBM公司的VIAVOICE98中文連續(xù)語(yǔ)音聽寫系統(tǒng)和VIAVOICETELEPHONY電話語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)作為研究系統(tǒng)實(shí)例。前者用于通用領(lǐng)域文本的輸入，后者用于限定領(lǐng)域交通查詢的信息提取。考慮到目標(biāo)的難度，用特定人和新聞稿測(cè)試前者，以獲得較高的文本正確率和糾錯(cuò)起點(diǎn)。通用領(lǐng)域句式復(fù)雜多變，不深入語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)部尋找規(guī)律的話很難有所作為。VIAVOICE98單純使用3元詞法模型，忽略了詞性和語(yǔ)義搭配信息。本文提出的后處理方法，通過大規(guī)模語(yǔ)料訓(xùn)練設(shè)計(jì)出增強(qiáng)的語(yǔ)言模型，利用VIAVOICE系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別時(shí)生成的中間結(jié)果WDLATTICE詞網(wǎng)格作為工作起點(diǎn)，用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法生成NBEST候選句，并以該增強(qiáng)的語(yǔ)言模型評(píng)優(yōu)。利用WDLATTICE既能充分利用語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的中間信息，又避免了介入語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)部形成干擾。提出的語(yǔ)言模型針對(duì)VIAVOICE所用語(yǔ)言模型的不足而設(shè)計(jì)，保證了糾錯(cuò)的效果。引入詞性類和語(yǔ)義類的概念，回避了含錯(cuò)文本的詞性和語(yǔ)義兼類排歧問題。限定領(lǐng)域句式相對(duì)簡(jiǎn)單，出錯(cuò)也較有規(guī)律，但統(tǒng)計(jì)法所必需的大規(guī)模訓(xùn)練語(yǔ)料不易獲取。本文就上海市內(nèi)交通電話查詢特定領(lǐng)域用規(guī)則法處理糾錯(cuò)。通過總結(jié)識(shí)別文本中的出錯(cuò)規(guī)律，定義了相應(yīng)的用于查錯(cuò)和糾錯(cuò)的詞形、語(yǔ)義和語(yǔ)用規(guī)則。識(shí)別文本經(jīng)切分、語(yǔ)義標(biāo)注，逐次檢查詞形、語(yǔ)義標(biāo)記搭配和語(yǔ)用信息，一俟匹配查錯(cuò)規(guī)則就激發(fā)糾錯(cuò)。針對(duì)識(shí)別文本含錯(cuò)嚴(yán)重的現(xiàn)狀，該法更多地依賴對(duì)出錯(cuò)現(xiàn)象的分析和對(duì)領(lǐng)域信息的應(yīng)用。在本實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的SHANGHAIQUEST上海市電話語(yǔ)音交通查詢系統(tǒng)中使用該法后，大約半數(shù)的識(shí)別錯(cuò)誤能夠被自動(dòng)糾正，顯著地支持了后續(xù)理解。由于漢語(yǔ)查錯(cuò)糾錯(cuò)問題的特殊性，實(shí)際系統(tǒng)僅依賴基本方法尚難達(dá)到實(shí)用。在本文的最后，提出了糾錯(cuò)系統(tǒng)實(shí)用化的設(shè)計(jì)原則，并針對(duì)本文中兩個(gè)系統(tǒng)實(shí)例的不足，給出了進(jìn)一步改進(jìn)的側(cè)重點(diǎn)和方法。

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簡(jiǎn)介：特定對(duì)象的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)目的在于在不改變語(yǔ)義的前提下改變?cè)凑f話人的語(yǔ)音特征使其聲音聽起來更像目標(biāo)說話人的聲音。近年來對(duì)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的研究已經(jīng)成為了語(yǔ)音信號(hào)處理中一個(gè)非常關(guān)鍵的領(lǐng)域由于它涉及到很多其他的信號(hào)處理技術(shù)如語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音合成等等所以對(duì)它的研究勢(shì)必會(huì)推動(dòng)這些領(lǐng)域的發(fā)展。本文從漢語(yǔ)語(yǔ)音的音頻特征入手在預(yù)處理階段對(duì)于聲道頻譜包絡(luò)特性和基音頻率特性提出了兩種不同的混合分幀策略消除了傳統(tǒng)定長(zhǎng)分幀對(duì)漢語(yǔ)語(yǔ)音特點(diǎn)的掩蔽；在訓(xùn)練階段采用了以音素為單位對(duì)高斯混合模型GMM的進(jìn)行訓(xùn)練的方法提高了語(yǔ)音信號(hào)建模的精度；在轉(zhuǎn)換階段采用基于GMM和碼本映射的混合算法有效解決了GMM轉(zhuǎn)換頻譜包絡(luò)時(shí)過于平滑的問題提高了轉(zhuǎn)換后語(yǔ)音的質(zhì)量。

簡(jiǎn)介：廣播語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究是當(dāng)前大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。廣播電視新聞節(jié)目包括了說話人、方言口音、聲道變化、聲學(xué)環(huán)境的一系列聲學(xué)的復(fù)雜特征，對(duì)于語(yǔ)音技術(shù)的實(shí)用化研究是一種理想的研究對(duì)象，對(duì)于語(yǔ)音技術(shù)走向?qū)嵱没矫嬗兄卮蟮囊饬x。本文針對(duì)廣播語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題，在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了廣泛和深入的研究。首先，在廣播語(yǔ)音的音頻數(shù)據(jù)切分方面，本文提出了一種基于檢測(cè)熵變化趨勢(shì)的變窗長(zhǎng)音頻特征跳變點(diǎn)檢測(cè)方法。本文提出的方法在一個(gè)固定的數(shù)據(jù)窗內(nèi)，通過檢測(cè)窗內(nèi)所有可能跳變點(diǎn)的熵的變化趨勢(shì)來最終確定真實(shí)的音頻跳變點(diǎn)。這種方法不同于傳統(tǒng)的基于BIC準(zhǔn)則的音頻跳變點(diǎn)檢測(cè)方法，避免了由于設(shè)定固定門限而導(dǎo)致引起漏檢和數(shù)據(jù)積累帶來的累積誤差。在分類的過程中，用分組高斯方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的高斯混合模型GMM分類器，取得了更加準(zhǔn)確的分類結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了快速高效的基于矢量量化的多碼本聚類算法。其次，在廣播語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的自適應(yīng)訓(xùn)練方面，本文提出了一種基于子空間聚類的多層MLLR自適應(yīng)算法，這種算法在子空間框架下對(duì)高斯模型進(jìn)行聚類，基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的原則，通過引入反饋機(jī)制，根據(jù)自適應(yīng)數(shù)據(jù)的似然概率的增加動(dòng)態(tài)的決定自適應(yīng)變換類的數(shù)目。通過采取子空間聚類的策略，大大減少了待估計(jì)參數(shù)的數(shù)目。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法在自適應(yīng)數(shù)據(jù)比較少的情況下，有著比傳統(tǒng)基于自適應(yīng)回歸樹算法更高的識(shí)別率。在無監(jiān)督自適應(yīng)方面，本文對(duì)可信度機(jī)制做了一些探討，通過合理的引入可信度機(jī)制可以提高系統(tǒng)無監(jiān)督自適應(yīng)的性能。最后，在廣播語(yǔ)音的聲學(xué)建模方面，針對(duì)現(xiàn)有對(duì)角方差建模的缺陷與不足，在空間旋轉(zhuǎn)變換的理論基礎(chǔ)上，結(jié)合部分方差共享STC的模型補(bǔ)償方法，本文提出一種基于共享狀態(tài)空間旋轉(zhuǎn)變換的相關(guān)特征建模方法TYINGSSR。通過狀態(tài)空間旋轉(zhuǎn)變換方法SSR，在變換后的新的特征空間實(shí)現(xiàn)解相關(guān)的目的，在新的不相關(guān)的空間采用對(duì)角方差建模技術(shù)對(duì)聲學(xué)特征進(jìn)行精確建模。以似然概率損失最小為原則，對(duì)變換矩陣進(jìn)行合并共享，通過BIC準(zhǔn)則方法確定最終的合并類數(shù)，最后用部分方差共享技術(shù)對(duì)變換矩陣的參數(shù)進(jìn)行模型補(bǔ)償和重估。避免了由于變換矩陣過多，在識(shí)別解碼階段增加系統(tǒng)的存儲(chǔ)空間和運(yùn)算量的增加。

簡(jiǎn)介：天津師范大學(xué)碩士學(xué)位論文從翻譯規(guī)范看漢語(yǔ)旅游語(yǔ)篇的英譯姓名張君申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)英語(yǔ)語(yǔ)言文學(xué)指導(dǎo)教師李運(yùn)興20070401TRANSLATIONHASLONGBEENCONCEIVEDNORMATIVEBOTHATHOMEANDABROADSINCEITSBEGINNINGTRANSLATIONTHEORIESHAVECONSISTEDOFRESTRICTIVEGUIDELINESOILHOWTOTRANSLATEHOWEVERINRECENTDECADES，THEASSUMPTIONTHATPRESCRIPTIVERULESSHOULDBEESTABLISHEDFORTRANSLATORTOFOLLOWHASINCREASINGLYBEENQUESTIONEDANDMANYSCHOLARSHAVEATTEMPTEDTOEXPLORETRANSLATIONINDESCRIPTIVEWAYSGIDEONTOURYSRATIONALEFORDESCRIPTIVETRANSLATIONSTUDIESISONCOFSUCHTHEORIESHETAKESTRANSLATIONAS矗NORMGOVERNEDACTIVITYTHATIS，TRANSLATIONISGOVERNEDBYHISTORICAL，SOCIALANDCULTURALFACTORSINDIFFERENTLANGUAGESANDCULTURESTRANSLATIONALNORILLQ，THECOREOFHISTHEORYAREDIFFERENTFROMABSOLUTEGENERALRULESANDPUREIDIOSYNCRASIESANDTHEILORMAREUNSETTLEDANDMULTIPLETHUSTHETRANSLATORSDONOTNEEDTOSTICKTOTHECOMPLETEEQUIVALENCEOFSOURCETEXTSCHINAISRICHINTOURISMLESOILRCCSONTHEONEHAND，TOURISMINDUSTRYHASBEENDEVELOPEDPROSPEROUSLYONTHEOTHERHAND，GOODANDAWKWARDTOURISMTRANSLATIONSCOEXISTWITHEACHOTHERWHICHEXERTGREATINFLUENCEOILTHETOURISMTHUSITISBADLYBASEDONTOTLRYSTHEORYONTRANSLATIONALILORMSTHISPAPERMAKESCONTRASTIVEANDCOMPARATIVEANALYSISOFCHINESEANDENGLISHPARALLELTEXTSTOESTABLISHNORLIIINTRANSLATINGTOURISTTEXTSFROMCHINESETOENGLISHANDGIVEIMPLICATIONTOFUTURETRANSLATIONITISFOUNDTHATTOFHL6HTHEPERSUASIVEFUNCTIONOFTOURISTTEXTSTRANSLATORSSHOULDADHERETOILORILLOFTHETARGETCULTUREINTRANSLATINGFROMCHINESETOENGLISH

簡(jiǎn)介：本文在詞語(yǔ)相似度計(jì)算的基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究了中文信息處理中的句子相似度。首先，比較了詞語(yǔ)相似度計(jì)算的不同方法，實(shí)現(xiàn)了目前效果較好的基于HNC的詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法其次，提出了基于HNC判斷同義詞和反義詞的方法，簡(jiǎn)化了詞語(yǔ)相似度計(jì)算，并用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)；然后，在詞語(yǔ)相似度計(jì)算的基礎(chǔ)上，針對(duì)目前句子相似度計(jì)算方法中存在的沒有考慮句子結(jié)構(gòu)，詞語(yǔ)在句子中出現(xiàn)的重要程度，詞語(yǔ)在句子中所起的作用等方面的不足，提出了基于HNC語(yǔ)義塊的句子相似度計(jì)算方法。最后，結(jié)合主觀題自動(dòng)批閱，給出了句子相似度計(jì)算方法的應(yīng)用實(shí)例，應(yīng)用實(shí)踐表明本文所提出方法在邏輯錯(cuò)誤判斷，語(yǔ)義理解方面比目前現(xiàn)有的句子相似度的方法更接近人為判斷結(jié)果，更易實(shí)現(xiàn)，操作更簡(jiǎn)單。具體來講本文在句子相似度計(jì)算的研究過程中，所做的主要工作及取得的主要成果如下1比較分析了詞語(yǔ)相似度計(jì)算的各種方法，實(shí)現(xiàn)了基于HNC的詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法，為下一步句子相似度的計(jì)算打下基礎(chǔ)。2提出了一種基于HNC同義詞和反義詞判別方法。通過詞對(duì)出現(xiàn)的規(guī)則來判斷是否是同義詞反義詞，由于引入了語(yǔ)義，簡(jiǎn)化了詞語(yǔ)相似度的計(jì)算。3在詞語(yǔ)相似度的基礎(chǔ)上，提出了基于HNC語(yǔ)義塊的句子相似度計(jì)算方法。該方法充分考慮了語(yǔ)句中各個(gè)詞語(yǔ)在語(yǔ)句中所處的位置以及所起的作用。4把基于HNC語(yǔ)義塊的句子相似度的計(jì)算方法用于成語(yǔ)解釋的自動(dòng)批閱中，通過老師人工批閱和計(jì)算機(jī)批閱的學(xué)生得分情況對(duì)比表明本文所提出的句子相似度計(jì)算方法的實(shí)用性和有效性。

簡(jiǎn)介：鄭州大學(xué)碩士學(xué)位論文議漢語(yǔ)的PRO和PRO姓名宋秀平申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)英語(yǔ)語(yǔ)言文學(xué)指導(dǎo)教師楊廣俊20030515ABSTRACTEMPTYCATEGORYISONEOFTHEIMPORTANTTOPICSINTRANSFORMATIONALGRAMMAR,WHILEBOTHPROANDPROOCCUPIESTHEKEYPOSITIONINEMPTYCATEGORY,WHICHISONEOFTHEMOSTCONTROVERSIALTOPICSSOFAR,VERYFEWPAPERSEXPLOREPROANDPROINCHINESE,FURTHERMORETHEIRVIEWPOINTSAREDIFERENTFROMEACHOTHERWITHTHISINMIND,IPUTFORWARDAHYPOTHESISTODEALWITHSUCHANISSUEAFTERDISCUSSINGSOMEEVIDENCE,WHICHFOCUSESONTHECLASSIFICATIONANDREFERENCESOFCHINESEEMPTYSUBJECTSTHETHESISISDIVIDEDINTO5PARTSPARTONETALKSABOUTTHEDEFINITIONANDTHEROLEOFEMPTYCATEGORIESECANDTHEECTHEORIESOFCHOMSKY,INDICATINGTHATTHETHESISWILLFOCUSONTHELICENSINGMECHANISMANDREFERENCESOFCHINESEPROANDPRO,ANDSHOWINGTHATTHERESEARCHINTOCHINESEPROANDPROISVERYSIGNIFICANTMEANWHILETHEAUTHORALSOPOINTSOUTTHATTHEDISTINCTIONBETWEENCHINESEFINITENESSANDNONFINITENESSISAVITALFACTORINDETERMININGTHECLASSIFICATIONOFCHINESENULLSUBJECTSPARTTWODEALSWITHLINGUISTSCONTROVERSIESOVERTHEDISTINCTIONBETWEENCHINESEFINITENESSANDNONFINITENESSANDTHEEXISTENCEOFCHINESEPROANDPROPARTTHREEANALYZESLINGUISTSDISPUTESOVERTHEDISTINCTIONBETWEENCHINESEFINITENESSANDNONFMITENESSANDTHEEXISTENCEOFCHINESEPROTHENTHEAUTHORFIRSTPROVESTHEEXISTENCEOFCHINESENONFINITECLAUSES,ANDTHENRAISESHEROWNSTANDARDFORJUDGINGCHINESEFINITENESSANDNONFINITENESS,THEARTICLESHOWSTHATTHENULLSUBJECTOFANONFINITECLAUSEISPROFINALLYTHEREFERENCEOFPROISANALYZEDINTHREEASPECTSPARTFOUR,FIRST,SHOWSDIFERENTLINGUISTSDEBATESONCHINESEPROTHENTHEAUTHORREVEALSTHATTHEPROLICENSINGCONDITIONUNDERGOVERNMENTANDBINDINGTHEORYHASSPECIFICCHARACTERISTICSINDIFERENTLANGUAGES,PUTSFORWARDANEWHYPOTHESISABOUTANOTHERLICENSINGMECHANISMCALLEDFREEINVERSIONABOUTWHICHHEATEDDISCUSSIONSHAVEALREADYARISEN,ANDINDICATESTHATTHEMORPHOLOGICALCONFORMITYUNDERTHENULLSUBJECTPARAMETERISMOREREASONABLETOLICENSEPROINPRODROPLANGUAGES,WHICH,OF

簡(jiǎn)介：當(dāng)前，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在飛速的發(fā)展，識(shí)別程度也在不斷的提高。語(yǔ)音識(shí)別的穩(wěn)健性，識(shí)別系統(tǒng)的可移植性，識(shí)別系統(tǒng)對(duì)環(huán)境、說話人、麥克風(fēng)的自適應(yīng)性成為衡量一個(gè)系統(tǒng)好壞的重要指標(biāo)，一個(gè)完整的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)要經(jīng)歷以下過程，預(yù)處理，語(yǔ)音特征提取，語(yǔ)音模型建立，語(yǔ)音訓(xùn)練識(shí)別，然后回放播出或用語(yǔ)音進(jìn)行控制。本文介紹了語(yǔ)音信號(hào)處理的基本理論，回顧了國(guó)內(nèi)外語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展歷史。詳細(xì)闡述了動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整算法和馬爾可夫模型的基本理論，并研究了它們應(yīng)用到特定人漢語(yǔ)小詞匯表識(shí)別中的方法。采用動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整模型形成的經(jīng)典語(yǔ)音識(shí)別算法常用在特定人小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中，本文提出了具有魯棒性的兩級(jí)端點(diǎn)檢測(cè)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，在語(yǔ)音信號(hào)采集時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取并壓縮后形成模板，根據(jù)過零率，短時(shí)能量和匹配標(biāo)號(hào)分類。采用了多模板匹配算法識(shí)別。還研究了特定人漢語(yǔ)小詞匯表語(yǔ)音識(shí)別的隱馬爾可夫模型的基本原理，給出了隱馬爾可夫算法應(yīng)用到孤立詞語(yǔ)音識(shí)別中的一系列概率統(tǒng)計(jì)公式，訓(xùn)練參數(shù)最小估計(jì)，同時(shí)還給出用于語(yǔ)音訓(xùn)練的BAUMWELCH和VITERBI算法。依據(jù)HMM的運(yùn)行過程中出現(xiàn)的問題，提出解決的方法。在提出的新的模型中，為了取的有效的解決辦法和取得最佳關(guān)鍵路徑，我們對(duì)前向和后向算法進(jìn)行了優(yōu)化。經(jīng)過校正，對(duì)特定人漢語(yǔ)小詞匯表語(yǔ)音識(shí)別算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示改進(jìn)后的語(yǔ)音識(shí)別方法同傳統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別方法相比識(shí)別性能更好。相對(duì)于HMM算法，DWT算法對(duì)特定人識(shí)別要更好。更適合應(yīng)用到消費(fèi)類市場(chǎng)產(chǎn)品中，實(shí)驗(yàn)用18個(gè)字的漢語(yǔ)小詞匯量系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，識(shí)別成功率大于90％。采用51內(nèi)核單片機(jī)，用較少的存儲(chǔ)空間和計(jì)算空間實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音數(shù)據(jù)處理，不需要額外的器件。

簡(jiǎn)介：山西大學(xué)2010屆碩士學(xué)位論文面向數(shù)據(jù)分析的漢語(yǔ)句法結(jié)構(gòu)樹研究作者姓名指導(dǎo)教師學(xué)科專業(yè)研究方向培養(yǎng)單位學(xué)習(xí)年限郭海旭呂國(guó)英副教授計(jì)算機(jī)軟件與理論中文信息處理計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院2007年9月至2010年6月二。一。年六月目錄中文摘要IABSTRACTII第一章引言111研究的背景和意義112國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀113剖析漢語(yǔ)結(jié)構(gòu)特征，選擇句法分析技術(shù)路線214論文的組織安排3第二章語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建521引言522語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建5221語(yǔ)料庫(kù)數(shù)據(jù)來源6222構(gòu)建句法結(jié)構(gòu)語(yǔ)料庫(kù)7223句法截?cái)鄮?kù)、片段庫(kù)的定義7224句法截?cái)鄮?kù)、片段庫(kù)抽取算法923實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料1324本章小結(jié)14第三章漢語(yǔ)事件描述小句識(shí)別一1531引言1532事件描述小句識(shí)別16321謂詞識(shí)別16322片語(yǔ)合并規(guī)則1733實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析18331單一規(guī)則對(duì)于句子的影響18332規(guī)則間的約束關(guān)系19333規(guī)則的串行執(zhí)行1934本章小結(jié)20第四章基于DOP的漢語(yǔ)句法結(jié)構(gòu)樹分析研究2L41引言21

簡(jiǎn)介：句法分析是自然語(yǔ)言處理的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，它對(duì)于語(yǔ)義分析、機(jī)器翻譯、信息檢索和自動(dòng)文摘等有著極其重要的意義。所謂句法分析就是指對(duì)句子中詞語(yǔ)的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)法功能進(jìn)行分析，其目的主要是確定句子的結(jié)構(gòu)和各成份間的關(guān)系。建立基于句法樹庫(kù)的統(tǒng)計(jì)模型是句法分析的重要研究方向，句法樹庫(kù)的標(biāo)注質(zhì)量直接影響模型的質(zhì)量。目前的許多漢語(yǔ)句法分析自動(dòng)標(biāo)注算法的準(zhǔn)確率不夠高，需人工修正句法樹庫(kù)，并對(duì)修正結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。我們采用的一致性檢驗(yàn)方法是通過多個(gè)標(biāo)注者對(duì)人工標(biāo)注過的文本進(jìn)行反復(fù)交叉校驗(yàn)，盡量減少人工標(biāo)注的疏漏，然后掃描整個(gè)樹庫(kù)，檢查出不一致的標(biāo)注，即發(fā)現(xiàn)樹庫(kù)中同樣或類似的語(yǔ)言環(huán)境下標(biāo)注不一致的地方。本文在為阿里巴巴公司建設(shè)漢語(yǔ)句法樹庫(kù)的基礎(chǔ)上，通過對(duì)20000句語(yǔ)料庫(kù)完全句法樹庫(kù)的加工，探索不一致現(xiàn)象產(chǎn)生的原因及應(yīng)對(duì)策略，主要工作如下1根據(jù)漢語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)所面向的應(yīng)用需求，制定出相應(yīng)的句法樹加工規(guī)范，完備的加工規(guī)范有利于保證標(biāo)注結(jié)果的一致性。樹庫(kù)的標(biāo)注規(guī)范主要有以下兩部分標(biāo)注方式和標(biāo)記集。標(biāo)注方式介紹使用什么形式組織句子中詞與詞之間的關(guān)系。標(biāo)記集是描述漢語(yǔ)句法的功能特征和結(jié)構(gòu)關(guān)系的符號(hào)集合。標(biāo)注者參照標(biāo)注規(guī)范中的示例對(duì)自動(dòng)標(biāo)注過的樹庫(kù)進(jìn)行人工修正。2分析完全句法分析不一致現(xiàn)象產(chǎn)生的原因及應(yīng)對(duì)方案。原因之一是規(guī)范本身不夠完善，我們分析討論人工修正句法樹庫(kù)的過程中遇到的問題，不斷對(duì)加工規(guī)范補(bǔ)充修正原因二是由于人工修正的操作有疏漏，需要對(duì)人工修正結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。3提出基于分層的檢查方法和自動(dòng)消解策略。樹庫(kù)中的不一致現(xiàn)象分為三個(gè)層次，即分詞、詞性標(biāo)注以及句法分析不一致。這三個(gè)層次是互相影響的，本文首先利用規(guī)則的方法，順序讀取樹庫(kù)，排查分詞不一致現(xiàn)象。然后通過聚類的方法檢查詞性標(biāo)注不一致現(xiàn)象。4分別從單層句法分析標(biāo)注和多層句法分析結(jié)構(gòu)優(yōu)先順序進(jìn)行句法分析不一致檢驗(yàn)。針對(duì)單層結(jié)構(gòu)或功能理解不同造成的不一致的消解，主要考慮通過規(guī)則的方法修正。本文主要使用基于轉(zhuǎn)換的錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)的標(biāo)注方法。對(duì)于多層句法分析結(jié)構(gòu)優(yōu)先順序引起的不一致，需要從結(jié)構(gòu)樹中結(jié)構(gòu)優(yōu)先順序方面考慮，建立語(yǔ)言環(huán)境支持向量模型，根據(jù)上下文信息確定出一種最合適的句法結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分詞和詞性標(biāo)記的不一致對(duì)句法分析結(jié)果的不一致的影響是十分顯著的。經(jīng)過切分和詞性標(biāo)注一致性檢驗(yàn)后，句法分析不一致現(xiàn)象大量減少。查找和修正句法分析層面的不一致現(xiàn)象是一致性檢驗(yàn)的難點(diǎn)，本文利用規(guī)則和統(tǒng)計(jì)方法，通過人工和自動(dòng)機(jī)器相結(jié)合的策略，可以有效檢驗(yàn)此類不一致現(xiàn)象。采用本文的方法對(duì)阿里巴巴漢語(yǔ)句法樹庫(kù)進(jìn)行一致性校驗(yàn)，結(jié)果表明一致性檢驗(yàn)的準(zhǔn)確率為782％，召回率為901％，本文給出的方法確實(shí)能夠使樹庫(kù)標(biāo)注的準(zhǔn)確率提高約3％。

簡(jiǎn)介：語(yǔ)言是人類社會(huì)發(fā)展特有的產(chǎn)物，其中，書面語(yǔ)言是傳播知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的重要載體，而口語(yǔ)則是人與人交流的重要工具。現(xiàn)實(shí)生活中，我們能夠快速的理解別人說的話，這看起來毫不費(fèi)力，但這過程中卻包含了復(fù)雜而又精細(xì)的認(rèn)知加工。目前印歐語(yǔ)系已有比較成熟的口語(yǔ)詞匯識(shí)別理論模型。但漢語(yǔ)是聲調(diào)語(yǔ)言，漢語(yǔ)音段信息、超音段信息和語(yǔ)境及詞頻的加工在口語(yǔ)詞匯識(shí)別中的功能也一直是備受關(guān)注的研究?jī)?nèi)容。本研究采用眼動(dòng)追蹤技術(shù)，運(yùn)用視覺情境范式，通過兩個(gè)實(shí)驗(yàn)考查了漢語(yǔ)聽覺詞匯識(shí)別中語(yǔ)音信息的作用。實(shí)驗(yàn)中要求被試看視覺材料的同時(shí)聽句子。視覺材料包括四種競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系詞，這四種競(jìng)爭(zhēng)詞與同一個(gè)目標(biāo)詞有四種對(duì)應(yīng)關(guān)系，以實(shí)驗(yàn)一為例，目標(biāo)詞為“和平”分別為首字音相似詞（如“合作”），尾字音相似詞（如“批評(píng)”），聲調(diào)相似詞（如“哲學(xué)”）及無關(guān)控制詞（如“武裝”）。目標(biāo)詞“和平”出現(xiàn)在高限制性句子當(dāng)中（如“白鴿代表著和平”），通過耳機(jī)呈現(xiàn)給被試，眼動(dòng)儀自動(dòng)記錄被試的眼運(yùn)動(dòng)軌跡。實(shí)驗(yàn)二與實(shí)驗(yàn)一的區(qū)別為，實(shí)驗(yàn)二的聽覺句子是低限制性。選取首次注視時(shí)間，凝視時(shí)間，總閱讀時(shí)間，瞳孔直徑平均值等眼動(dòng)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)一和實(shí)驗(yàn)二的結(jié)果1在首次注視時(shí)間上，各競(jìng)爭(zhēng)詞的首次注視時(shí)間沒有差異，說明在目標(biāo)詞沒有出現(xiàn)之前，被試對(duì)視覺情境中各競(jìng)爭(zhēng)詞的注視沒有明顯的偏好2在總閱讀時(shí)間上，高限制性條件下，尾字音相似競(jìng)爭(zhēng)詞顯著大于無關(guān)控制詞，聲調(diào)相同競(jìng)爭(zhēng)詞顯著大于無關(guān)控制詞在低限制句子條件下，首字音相同競(jìng)爭(zhēng)詞顯著大于無關(guān)控制詞，尾字音相似競(jìng)爭(zhēng)詞顯著大于無關(guān)控制詞，聲調(diào)相同競(jìng)爭(zhēng)詞顯著大于無關(guān)控制詞。3在低限制性句子條件下出現(xiàn)詞頻效應(yīng)，高限制性句子未發(fā)現(xiàn)詞頻效應(yīng)4實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在高限制性語(yǔ)境和低限制性語(yǔ)境中，漢語(yǔ)聽覺詞匯識(shí)別符合TRACE模型。聲調(diào)信息和音段信息一起影響漢語(yǔ)雙字詞聽覺詞匯識(shí)別過程。

簡(jiǎn)介：分類號(hào)UDC密皺金五暑系≯產(chǎn)哮碩士研究生學(xué)位論文目的論指導(dǎo)下記者招待會(huì)中漢語(yǔ)四字格口譯的顯化策略申請(qǐng)人學(xué)號(hào)培養(yǎng)單位學(xué)科專業(yè)研究方向指導(dǎo)教師完成日期王欣2120921西語(yǔ)學(xué)院翻譯碩士英語(yǔ)口譯英語(yǔ)口譯尚曉明教授2014年9月24日黑龍江大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTTHEPRESSCONFERENCE，WHEREOFFICIALNEWSISISSUEDANDTHEPOLITICALSTANDISEXPOUNDED，HASALWAYSBEENFOCUSEDONBYTHEFOREIGNMEDIAANDAUDIENCEATTHEPRESSCONFERENCESOFNPCANDCPPCC，PREMIERWENJIABAOFREQUENTLYAPPLIESTHECHINESEFOURCHARACTERSTRUCTURE，THEUNIQUECHINESELANGUAGEFEATURINGSYMMETRICALSTRUCTURE，F(xiàn)ERTILEMEANINGSASWELLASVIVIDEXPRESSIONHOWEVERTHEINTERPRETATIONOFTHECHINESEFOURCHARACTERSTRUCTUREHASBROUGHTCHALLENGESTOINTERPRETERSACCORDINGTOTHESKOPOSTHEORYINTERPRETINGMETHODSAREDETERMINEDBYTHESKOPOSINORDERTOACHIEVETHEEXPECTEDCOMMUNICATIVEPURPOSE，INTERPRETERSSHOULDTAKEHEARERS’ACCEPTANCEASTHEJUDGINGCRITERIAANDCHOOSETHEINTERPRETINGSTRATEGYACCORDINGLYTHETHESISHASANALYZEDTHEAPPLICATIONOFEXPLIEITATIONSTRATEGYININTERPRETINGTHECHINESEFOURCHARACTERSTRUCTUREFROMTHEPERSPECTIVESOFBOTHFORMANDMEANINGONTHEBASISOFTHESKOPOSTHEORYANDTHECHARACTERISTICSOFTHECHINESEFOURCHARACTERSTRUCTURETHERESEARCHDATACOMESFROMTHEPRESSCONFERENCESOFNPCANDCPPCCTHETHESISAIMSATPROVIDINGHELPANDGUIDANCEFORINTERPRETERSININTERPRETINGTHECHINESEFOURCHARACTERSTRUCTUREINTHEPRACTICALWORKKEYWORDSTHEPRESSCONFERENCE；SKOPOSTHEORY；THECHINESEFOURCHARACTERSTRUCTURE；EXPLICITATIONSTRATEGYII

簡(jiǎn)介：北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文漢語(yǔ)文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究姓名蔡磊申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師郭軍20050329STUDYONKEYTECHNOLOGISOFCHINESETEXTTOSPEECHTTSSYSTEMABSTRACTATEXTTOSPEECHTTSSYSTEMAUTOMATICALLYTRANSFORMSATEXTTOSPEECHUSINGSPEECHSYNTHESISTECHNOLOGIESINACOMPUTERTHISPAPERISARESULTOFTHEWORKOFIMPLEMENTINGACHINESETTSSYSTEMTHESYSTEMISBASEDONASMALLSPEECHCORPUSGENERALLYATTSSYSTEMCOMPRISES3MODULESTEXTANALYSIS，PROSODYPROCESSINGANDSPEECHSYNTHESISAMONGTHESE3MODULES，SPEECHSYNTHESISISTHEMOSTIMPORTANTANDITDECIDESTHETASKTHATTHEOTHERTWOWILLCOMPLETESINCETHEPITCHSYNCHRONOUSOVERLAPADDPSOLAALGORITHMESPECIALLYINTHETIMEDOMAINTDPSOLAHASBEENDEVELOPEDANDGREATLYIMPROVEDTHEQUALITYOFSYNTHESISSPEECHWEBUILDOURTTSSYSTEMBASEDONTDPSOLAIHAVEPARTICIPATEDTHEWOKOFIMPLEMENTINGEVERYPARTOFTHEWHOLEWORKFIRST，WEHAVELABELEDTHESPEECHCORPUS，TOGETTHELNFORMATIONSUCHASPITCH，TIMELENGTHANDTHEPARTOFSPEECHOFTHEWORDS，ETCWEDECIDEDTOSIMPLIFYTHETEXTANALYSISMODULE，SO1COMPLETETHEWORDSEGMENTATIONFUNCTIONUSINGTHEFORWARDMAXMATCHTECHNOLOGYBASEDONDICTIONARYATTHESAMETIMEIEXTRACTEDTHEPROSODYINFORMATIONOFPINYIN，WORDPOSITIONANDPARTOFSPEECHFORSUBSEQUENTUSEINNATURALSPEECH，TLLEPROSODYISVERYIMPORTANT，SOWEMUSTHAVESUCHLNFORMATIONTOSYNTHESISSPEECHWITHHIGHNATURALNESSINTHISPARTOFWORK，ICOMPLETETHEF0CONTOURPREDICTIONUSINGC45ALGORITHMINORDERTOLABELHUGESPEECHCORPUS，WEMUSTDEVELOPAFUNCTIONTOEXTRACTTHEINFORMATIONSAUTOMATICALLYIHAVESTUDIEDSEVERALALGORITHMSTODETECTTHEPITCH，IMPLEMENTEDANALGORITHMBASEONCEPSTRUMTHEORY，ANDDONESOMEWORK

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多面向意大利漢語(yǔ)學(xué)習(xí)者的文化因素教學(xué)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：江西師范大學(xué)碩士學(xué)位論文漢語(yǔ)主題突出結(jié)構(gòu)對(duì)中介語(yǔ)的影響的研究姓名沈曉華申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)課程與教學(xué)論英語(yǔ)指導(dǎo)教師劉春燕20090501ABSTRACTTHEREAREMANYDIFFERENCESBETWEENCHINESEANDENGLISHTYPOLOGICALLYCHINESEISATOPICPROMINENTLANGUAGEWHILE’ENGLISHISASUBJECTPROMINENTLANGUAGERESEARCHSHOWSTWOCONTRADICTORYCLAIMSONTHEROLEOFTOPIC／SUBJECTPROMINENCETP／SPTYPOLOGYINSECONDLANGUAGEL2ACQUISITIONONECLAIMISTHATIRRESPECTIVEOFLEAMERS’FIRSTLANGUAGE，THEPROCESSOFL2ACQUISITIONISCHARACTERIZEDBYALLEARLYUNIVERSALTOPICPROMINENTSTAGEANDTHATTHETYPOLOGYOFTOPIC／SUBJECTPROMINENCEISNOTTRANSFERABLEANOTHERCLAIMISTHATLEARNERS’L1PLAYSAROLEINTHEIRL2LEARNINGANDTHATASTHEIRL2PROFICIENCYINCREASES，NATIVESPEAKERSOFTPLANGUAGESGRADUALLYINCREASETHEUSEOFSPFEATURESINTHEIRL2PRODUCTIONHOWEVERBOTHCLAIMSNEEDMOREEMPIRICALEVIDENCEFORFURTHERCONFIRMATIONBASEDONTHETYPOLOGICALDIFFERENCEANDCOMPARISONOFCHINESEANDENGLISH，THEPRESENTSTUDYINVESTIGATESTHEINFLUENCEOFCHINESETOPICPROMINENCECONTRUCTIONSTPCONTHEACQUISITIONOFENGLISH、ⅣITHTHEINSTRUMENTSOFTRANSLATIONTASKANDACCEPTABILITYJUDGMENTTHETRANSLATIONTASKINTENDSTOTESTTHEINFLUENCEOFTPCATPERFORMANCELEVELANDTHEACCEPTABILITYJUDGMENTFORCOMPETENCELEVEL60SUBJECTSOFENGLISHMAJORWEREDIVIDEDINTOTWOGROUPSACCORDINGTOTHEIRENGLISHPROFICIENCYLEVELTHEFRESHMANFORLOWLEVELANDTHETHIRDGRADESTUDENTSFORHIGHLEVELTHERESULTSWEREANALYZEDANDCALCULATEDINTERMSOFFOURTYPESOFTPCNOUNPHRASEASTOPIC，CLAUSEASTOPIC，VERBPHRASEASTOPICANDPREPOSITIONALPHRASEASTOPICTHREEMAJORFINDINGSWEREACHIEVEDFROMTHEPRESENTSTUDYFIRSTLYLEAMERS’INTERLANGUAGEISCHARACTERIZEDBYINTERFERENCEOFTPCOFTHEIRMOTHERTONGUECHINESESECONDLYITSHOWSTHEDEVELOPMENTOFTHEINTERLANGUAGEBECAUSEOFTHEFEATUREOFPERMEABILITYOFINTERLANGUAGE，GRADUALLYLEARNERS’INTERLANGUAGEBECOMESMORETARGETLIKESUBJECTPROMINENCEWITHTHEINCREASEOFSUBJECTS’ENGLISHII