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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
欧金森
论述一种采用字处理方式用计算机从汉语文献中抽词的方法。该方法从目标词的外部着手，利用语法关系去掉目标词外围的词和字，同时注意区分去留字和词间的切分点，从而提高抽词效果。这种字处理运行机制的算法，为汉语主题抽调提出了新方法，并可与位控赋词并联运行，构成一整套字处理取词系统。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘永丹
用于汉语文献自动标引的词典组织结构对自动标引的效率有很大影响，自动标引中运用的词典查找算法有其自身的特点，符合这种特点的词典结构能提高自动标引过程中分词的速度。本文在分析了几种常用的词典结构的空间效率和时间效率之后，提出了一种通用而高效的词典组织方法。采用这种方法的词典，其体积可以减小到原来的０．４倍，分词速度提高到原来的２．５倍。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王玮 刘丹
详细分析了目前汉语文献自动分词存在的问题，即词法的复杂性、切分的模糊性和语法分析问题。然后提出了汉语文献自动分词的发展趋向。
关键词：
汉语文献,自动分词,文献标引
[期刊] 情报学报
[作者]
林春实 方燕 全吉成
本文将汉语自动分词与标引技术的研究归结为机械分词、语义分词和基于神经网络的智能分词三大系列，分析了阻碍汉语自动分词研究发展的问题，并确认了自动分词研究的发展方向。
关键词：
自动分词,自动标引
[期刊] 情报学报
[作者]
薛翠芳 郭炳炎
本文从自动文摘的需求出发 ,探讨特征词自动抽取的方法和技术 ,设计并实现了两种不同的特征词自动抽取算法。这些方法对文本的自动分类和全文检索也有一定的借鉴意义。
关键词：
特征词 加权函数 自动文摘
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
谢琴芳
探讨在当前信息技术和网络环境下,如何选择古籍文献书目记录的元数据格式,如何建立适应古籍文献编目对象特点的编目环境和如何实现资源共享等问题。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王超 黄水清 杨小莉
本文针对信息表示和信息检索中的文外频率加权和逆文献频率加权进行定量分析。以《软件学报》2004年发表的166篇计算机类的文献为测试集,通过计算机切词,统计词频,分别计算出各种语词加权方式不同的权重,并进行比较分析,得出了逆文献频率加权优于文外频率加权法,对文献频率取对数的逆文献频率加权公式优于不取对数的加权公式的结论。
[期刊] 情报学报
[作者]
付国宏 王晓龙
本文在分析汉语分词一般模型基础上，引入词形概率、词整合系数和词形网格等概念，提出了一个基于词形的汉语文本切分模型，并实现了一个反向动态规划和正向栈解码相结合的二次扫描的汉语文本切分算法。由于引入了词形概率、词整合系数，本模型不仅反映了词形统计构词规律，而且在一定程度上体现了长词优先的切分原则。初步测试表明，本方法的切分准确率和消歧率分别可达９９６％和９３４４％。
关键词：
汉语分词,词形概率,整合系数,词形网格
[期刊] 图书情报工作
[作者]
皇甫晶 王凌云
设计一个可以自动识别古代汉语文献中姓名的模型系统,对纪传体古代汉语文献中的姓名识别作了实验和探索。以晋陈寿的《三国志.蜀书》十五卷为实验文本,对系统的识别效果进行测试,识别结果为召回率75.4%,准确率91.9%。实验证明,基于规则的方法对于识别纪传体古代汉语文献中的姓名是可行的。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
喻爽爽 谢琴芳
介绍了正在实施的CALIS古籍联合目录系统,从建设原则、软件平台和系统功能特点以及数据共享机制等方面,阐述了该项目对汉语文古籍资源全球共享的重要意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡英
叙述国内外汉字处理技术的进展，着重介绍我国汉字处理技术的发展情况，对我国汉字信息处理技术向产业化发展提出若干建议。
关键词：
字处理,汉字信息处理,计算机应用
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
李莉斌 葛文词
汉语文化负载词是中华民族语言的精粹，蕴含着丰富的民族文化及历史沉淀，在对外传播中起着不可忽视的作用。在国家提倡文化＂走出去＂的背景下，汉语文化负载词的准确翻译是中华民族文化成功对外传播并为世界人民所了解和接受的前提。因此，克服跨文化交流过程中的文化障碍，避免语用失误是中华文化成功走出去的有力保证。
[期刊] 民族教育研究
[作者]
白立元
汉语字词误用的规律及辨析方法,在民族院校汉语文教学中重视程度不够,对此方面的深入探索与研究对学生规范运用汉语言文字无疑具有很好的作用。汉语字词的辨析可以从汉字结构、字形特点、字形演变、偏旁部首等汉语字词的构成规律以及字词关系、词义构成、字形表义方式等词义规律着手,从而总结汉语字词误用规律、找出汉语字词误用的根源。本文初步总结的汉语字词的辨误方法主要有因义辨形、字形辨异等字形辨析法和互文见义、义素分析、语义搭配、词义辨异等词义辨析法两类。
关键词：
汉语 字词 构成规律 辨误方法
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
熊回香
歧义处理是汉语自动分词的核心问题,汉语自动分词是中文信息检索的基础性课题。目前有基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于语义的分词方法和基于人工智能的分词方法。自动分词的歧义处理,目前主要有:利用“长词优先”排歧,利用特征词消歧,利用“互信息”和“t-信息差”消歧,利用专家系统分词消歧。参考文献15。
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