基于本體的漢語復句語義分析.pdf

1、自然語言理解是AI領域的經典難題，目前國內外有大量的研究。在漢語信息處理領域，相應的研究應該包括有字處理、詞處理、句處理、篇章處理。然而到目前為止，關于漢語理解的研究基礎比較薄弱，尚未有比較成功的漢語語義分析系統(tǒng)，同時也沒有比較完善的語義表示框架。漢語信息處理的研究基本上還停留在“字和詞處理”階段，大多數研究成果都是基于字和詞的研究。對于句子的研究尤其是漢語復句的計算機處理相對要少一些。這可能與漢語的難度有關，因為漢語與西方語言不同，它

2、語法和語義都很靈活，沒有形態(tài)。 漢語的句子從結構上可以劃分為單句和復句兩大類，復句的意義容量比一般單句大，常表示人和人、事和事及人與物的邏輯意義關系。復句一般由分句構成，各分句單獨從其結構上看實際上就是小句。復句本身有其復雜且特殊的結構，復句是小句的聯結，作為一種語法實體，它下連小句，上連篇章，在單句和篇章之間起到了一個很好的銜接作用，同時兼有語法、語義和語用等多方面的屬性。因此對復句語義進行研究為中文信息處理從字、詞處理級提升

3、到句處理級及句處理級以上的研究提供了基礎。 本文首先介紹了關于本體知識的一些相關概念和面向對象的本體元建模方法。接著介紹了漢語的特點以及漢語句級處理的研究現狀。然后本文詳細分析了漢語小句、復句的靜態(tài)結構以及它們之間的相互關系，通過面向對象本體建模方法初步探討了小句元模型和復句靜態(tài)本體模型?；谝褬嬙斓男【湓Ｐ秃蜐h語復句模型，我們提出了漢語小句和復句的語義分析算法。最終生成的漢語復句本體表示，使得機器能夠更好的理解漢語復句的語義