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面向数字化产品的自然语言查询技术的研究与开发

第一章 绪  论第1-15页
 1. 信息化发展综述第8-13页
  1.1. 信息技术及其产业第8-12页
   1.1.1. 集成电路的发展第9-10页
   1.1.2. 传感器件的发展第10-12页
  1.2. 面向数字化产品的自然语言查询的意义第12-13页
 2. 本文的篇章结构第13-15页
第二章 模糊自然语言处理技术综述第15-31页
 1. 自然语言分析技术第15-23页
  1.1. 自然语言分析的任务第15-16页
  1.2. 自然语言分析过程的层次第16-17页
  1.3. 自动词法分析第17-19页
   1.3.1. 关键问题第17-18页
   1.3.2. 分词算法第18-19页
  1.4 自动语法及语义分析第19-23页
   1.4.1. 语法的形式语言描述第20页
   1.4.2. 语法分析技术第20-22页
   1.4.3. 歧义消解技术第22-23页
 2. 模糊语言处理技术第23-31页
  2.1. 模糊集合理论第24-25页
  2.2. 模糊集合的操作第25-27页
  2.3. 利用模糊集合处理模糊语义第27-31页
   2.3.1. 模糊语言值第28页
   2.3.2. 模糊限定词第28-31页
第三章 简化模糊语义文法第31-44页
 1. 基本思想第31-34页
  1.1. 面向数字化产品的自然语言查询语句的特点第31-32页
   1.1.1. 冗余词汇的无效性第31-32页
   1.1.2. 语义制约的歧义性第32页
  1.2. 已有方法的不足第32-33页
  1.3. 简化模糊语义文法的基本思想第33-34页
 2. 过滤预处理第34-36页
  2.1. 过滤原则第34-35页
  2.2. 过滤方法第35-36页
 3. 模糊语义文法第36-44页
  3.1. 模糊语义文法第36-37页
   3.1.1. 上下文无关文法第36页
   3.1.2. 模糊语义文法第36-37页
  3.2. 歧义消解技术第37-42页
   3.2.1. 基于“语义制约”(Semantic Constraint)的歧义消解第38页
   3.2.2. 基于“语义优化”(Semantic Preference)的歧义消解第38-39页
   3.2.3. 歧义消解的实现第39-42页
  3.3. 文法分析机制第42-44页
   3.3.1. 自下而上的文法分析技术第42-43页
   3.3.2. 查询图第43-44页
第四章 自适应模糊处理技术第44-54页
 1. 隶属函数第44-50页
  1.1. 隶属函数的定制第44-45页
  1.2. 两个基本函数第45-46页
   1.2.1. S函数第45-46页
   1.2.2. ∏函数第46页
  1.3. 语言值的隶属函数第46-47页
  1.4. 模糊关系的标准化隶属函数第47-48页
  1.5. 带有修饰词的语言条件的标准化隶属函数第48-49页
  1.6. 组合型语言条件的隶属函数第49-50页
 2. 去模糊处理第50-51页
 3. 结果隶属度计算第51-54页
  3.1. 语言值相关的隶属度计算第51-52页
   3.1.1. 单值属性的隶属度计算第51页
   3.1.2. 范围属性的隶属度计算第51-52页
  3.2. 模糊关系相关的隶属度计算第52-53页
   3.2.1. 单值属性的隶属度计算第52页
   3.2.2. 范围属性的隶属度计算第52-53页
  3.3. 组合型语言条件的隶属度计算第53-54页
第五章 面向数字化产品的自然语言查询接口实现第54-67页
 1. 数字化产品咨询系统简介第54-59页
  1.1. 数字化产品咨询系统体系结构第54-57页
  1.2. 自然语言查询接口模块划分第57-59页
 2. 分词引擎第59-61页
  2.1. 分词原则第59-60页
  2.2. 词表索引文件设计第60页
  2.3. 分词过程第60-61页
 3. 文法分析引擎第61-65页
  3.1. 工作机制第61-62页
  3.2. 过滤第62-64页
   3.2.1. 词表设计第62-63页
   3.2.2. 过滤过程第63-64页
  3.3. 文法设计第64-65页
 4. 模糊处理引擎第65-67页
第六章 讨论与总结第67-68页
参考文献第68-70页
附录: 在读期间发表论文与科研情况第70-72页
致  谢第72页

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