汉语词法分析技术及其在机器人辅助教育智能接口中的应用研究

汉语词法分析技术及其在机器人辅助教育智能接口中的应用研究

论文摘要

“机器人辅助教育”是随着机器人技术的进步而发展开来的。使机器人同时具备演示和教学功能,在现实生活中具有很大的应用前景。同时,人们对于能和机器人进行语言交流的需求也是与日俱增的。 在机器人辅助教学中,机器人与学生进行面对面的对话是至关重要的。对一个机器人来说,在能跟人进行对话之前,必须先理解说话者的意思,这就涉及到自然语言处理的问题,本文的重点放在了汉语词法分析这一部分。本文的主要内容包括: (一) 介绍了机器人辅助教育的概念及其发展,并对计算语言学进行了简单的论述; (二) 介绍了词法分析的作用和重要性,以及在现实生活中的重要性。简单的介绍了隐马尔可夫模型和Viterbi算法。并论述了隐马尔可夫模型和Viterbi算法在词性标注的运用中的实现方法。 (三) 根据我们自己的词性标注模块,具体的讲解了隐马尔可夫模型和Viterbi算法的程序实现。

论文目录

  • 摘要
  • Abstrac
  • 目录
  • 1 引言
  • 1.1 机器人辅助教育及其发展
  • 1.2 机器人辅助教育中的智能接口问题
  • 1.2.1 计算语言学研究的基本问题
  • 1.2.2 计算语言学研究的基本方法
  • 1.2.3 计算语言学的基本应用
  • 1.3 课题背景
  • 1.4 本文内容
  • 2.词法分析
  • 2.1 词汇在语言中的地位和作用
  • 2.2 词法分析概述
  • 2.3 汉语“词”的分析
  • 2.4 汉语词性标注
  • 3.词性标注的概率模型
  • 3.1 隐马尔可夫模型
  • 3.2 Viterbi算法
  • 4 基于隐马尔可夫模型的词性标注方法
  • 4.1 从统计模型角度看词性标注问题
  • 4.2 词性标注的隐马尔可夫模型
  • 4.3 用Viterbi算法进行词性标注
  • 5 词性标注程序
  • 5.1 开发工具简介
  • 5.2 数据库的建立
  • 5.2.1 词库的建立方法
  • 5.2.2 词库的结构
  • 5.3 系统的实现
  • 5.3.1 参数计算
  • 5.3.2 词性消歧
  • 5.3.3 用动态规划方法寻找最佳路径
  • 5.3.4 词法分析测试结果
  • 6 系统存在的问题及下一步的工作
  • 参考文献
  • 致谢
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