【摘 要】
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目前在自然语言理解方面的研究程度并不深,始终停留在让计算机正确理解语言信息上,在自然语言理解的研究上主要有基于规则的语义处理方法和基于语料库的统计方法两种,虽然这
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目前在自然语言理解方面的研究程度并不深,始终停留在让计算机正确理解语言信息上,在自然语言理解的研究上主要有基于规则的语义处理方法和基于语料库的统计方法两种,虽然这两种方法获得了一些成绩,但是二者均需要依赖可靠的语言知识对计算机进行驱动,从而对自然语言进行处理,因此,后台语言知识的重要性可见一斑。本文主要基于以上内容,提出了粗浅的自然语言处理模型,并针对后台语言知识库的建立以及文章知识提取等方面展开了一系列的分析,希望本文的分析可以为同行的研究带来一些参考。
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