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《西安电子科技大学》 2008年
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自然语言理解中篇章的名词聚类在测试计量中的应用

韦卓  
【摘要】: 本文将自然语言理解中篇章的名词聚类应用于测试计量技术的需求分析中,着重研究篇章中名词聚类的过程,最终通过对以自然语言形式表达的用户需求进行理解和分析,将分析结果转化成概念设计要求或设计参数,为后续设计提供支持。 介绍了自然语言理解的各种知识表示方法及其优缺点,在此基础上形成了以概念的属性、内涵和外延为核心、以框架式结构为基础、以树状层次结构为表现、体现概念间关联的知识表示的方法,并将其应用于篇章分析的知识库构建和规则实现。对篇章中名词概念的关系进行分类,分析了篇章中主体的内在表现形式--概念,然后以概念为基础,分析了概念与其属性概念的关系以及内涵与外延的关系,提出了篇章的名词聚类分析方法,并结合中心理论提出了核心词理论,同时针对篇章中的深层关联问题提出了概念关联分析方法。实现了领域自然语言理解篇章中的名词聚类分析,首先介绍了篇章分析的整体框架,然后详细讲述了名词聚类的实现方法及名词属性的具体化方法,对名词聚类完成后形成的概念之间的关系做了深入分析,并利用聚类结果分析篇章核心词。最后,把领域自然语言理解及篇章中名词聚类应用到测试计量专家系统的用户需求分析中的人机交互中去,建立了相应的知识库,并取得比较好的设计结果。 未来的自然语言理解系统应该是基于互联网的、互相协作的系统,每个系统有其具体专业的领域知识,多个系统共同完成一个自然语言理解问题。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.1

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