走向深度学习和多种技术融合的中文信息处理  

Toward Deep Learning and Technique Integration in the Chinese Language Processing

作　　者：王璐璐[1] 袁毓林[2] 

机构地区：[1]中国传媒大学语言学系,北京100024 [2]北京大学中国语言文学系,北京100871

出　　处：《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2016年第4期160-167,192,共8页Journal of Soochow University(Philosophy & Social Science Edition)

基　　金：国家社会科学基金重大招标项目"汉语国际教育背景下的汉语意合特征与大型知识库和语料库建设"(项目编号:12&ZD175);中国传媒大学科研培育项目"面向计算的现代汉语‘把’字句研究"(项目编号:CUC16B09)的阶段性成果

摘　　要：在汉语的语音处理、文本处理、信息检索与挖掘以及机器翻译这几个方面,自然语言处理技术经历了从受限的基于规则的方法到大规模的基于统计的方法的转变,再到深度学习和多种技术融合的发展过程。进而,出于对资源共享、统一规划和评测标准的重视,中文语言资源联盟等众包平台已经成为资源建设的重要支撑与发展方向。最后,中文信息处理要取得长足的发展,不仅要紧跟国内外的最新技术,还要结合汉语的特点,探索出具有独创性的中文信息处理的研究路线。In sound processing, text processing, information search and mining, machine translation and language resource building, the natural Chinese language processing techniques have undergone a shift from the rulebased single approach to the large-scaled statistics-based approach and then to approaches characterized by the integration of deep learning and multiple techniques. To realize resource sharing and unified planning and standards of assessment, many platforms such as the Chinese Linguistic Data Consortium have been established. In order for the Chinese language processing to develop, we should keep abreast of latest technologies, and, with characteristics of the Chinese language considered, explore innovative information processing and research paths.

关 键 词：中文信息处理 规则方法 统计方法 深度学习 语言资源建设 

分 类 号：H122[语言文字—汉语]