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《暨南大学》 2008年
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中文数据库自然语言查询技术研究

蒋晓科  
【摘要】: 中文数据库自然语言查询技术大大简化了人机交互的过程,使用户可以只以应用领域的概念访问数据库。随着各个企业对于数据库应用的需求越来越强烈,对中文数据库自然语言查询技术的研究将具有重要的理论意义和实用价值。 由于中文语句的复杂性和多样性,如果我们不对输入语句加以限制,则会为自然语言查询接口的实现带来困难。为此,本文提出受限汉语的概念。并在此基础上,提出了受限汉语文法,同时设计开发了针对招聘系统的系统辞典. 机器进行自然汉语理解的第一步操作就是分词。本文采用的分词技术是改进的逆向最大匹配法,结合归右原则技术对分词结果可能存在的二义性进行检测和消除,从而极大限度地保证了分词的精度。利用词法分析的结果,系统在句法分析阶段可以方便的生成查询目标和查询条件,并利用其生成本系统的中间语言。在确立了中间语言数据结构之后,进行关联路径的搜寻。在确立目标实体与条件实体之间的关联路径后,即可形成完整SOL语句。本文对不同关联路径提出了各自的解决方案,并举例加以说明。最后总结了本文的研究内容和创新点,并对未来工作作出了展望。
【学位授予单位】:暨南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP311.13

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