【摘 要】
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本文设计并实现了基于统计和语义分析的分词系统模型,并将其应用于产品的设计过程。该模型在整个领域自然理解系统的基础上,将以自然语言形式描述的用户需求转化成为计算机能
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本文设计并实现了基于统计和语义分析的分词系统模型,并将其应用于产品的设计过程。该模型在整个领域自然理解系统的基础上,将以自然语言形式描述的用户需求转化成为计算机能够识别的概念设计要求。本文分析了汉语分词的特点和存在的问题,结合现有分词方法,提出了机械分词、语料库统计分词和语义分析相结合的分词模型,并将此分词模型嵌入到整个领域汉语理解系统之中。机械分词阶段,创造性的提正向最大匹配法和减字法相结合的切词方式,以求尽量得出所有的切分形式。消除歧义阶段,先利用语料库统计方法一次消歧,统计其共现度和搭配情况,并把搭配情况反馈到统计词典中,实现分词系统和整个自然语言理解系统的自我完善和良性互动;然后采用语义分析中的偏正式结构和动名词结构,结合概念从属的知识表示方法,对分词结果进一步消歧,提高了分词系统的准确率。最后结合实际将该分词模型应用于产品设计的用户需求分析领域。
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