基于HNC理论的汉语辅语义块自动辨识研究  

Chinese fK Automatic Recognition Based on HNC Theory

作　　者：臧翰芬[1,2] 韦向峰[1] 张全[1] 

机构地区：[1]中国科学院研究生院,北京100190 [2]中国科学院声学研究所,北京100190

出　　处：《微计算机应用》2009年第11期48-54,共7页Microcomputer Applications

基　　金：国家973项目"自然语言理解的交互引擎研究"(2004CB318104);中科院声学所知识创新工程项目"句群理解处理理论及其应用"(0654091431);中国科学院声学研究所"所长择优基金"(GS13SJJ04);中国科学院青年人才领域前沿项目(O754021432);国家科技支撑计划课题"搜索引擎中的语言翻译基础研究"(2007BAH05B02-05)的资助

摘　　要：全自动的语义分析一直是自然语言处理的主要目标之一,通过深层语义的分析,自然语言可以转化为形式语言。因此,可以实现人机之间的交互。为达到此目的人们在语义分析和标注方面做了长期的努力。本文在借鉴前人工作的基础上,为提高辅语义块的自动识别,进行了大量的语料分析,总结提出了比较有效的计算机处理规则。经真实文本实验测试,利用这些规则处理,可以达到较好的准确率和召回率。Automatic semantic parsing is always one of the important targets of natural language processing. By deep semantic analysis, the natural language can be translated into form language. Therefore, it can make interact freely between computer and human beings. And to achieve this target, people are still striving for many years. This paper improves the precision of the automatic recognizing Chinese accessory semantic - chunk based on predecessors＇ work. We analysis a large number of sentences, then summarize comparatively effective rules for computer. These rules can quietly improve precision of Chinese accessory semantic - chunk recognition by real corpus testing.

关 键 词：HNC(概念层次网络)理论 辅块 辅块识别 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]