中文自动分词系统的研究与实现

华东师范大学

硕士学位论文

中文自动分词系统的研究与实现

姓名：周程远

申请学位级别：硕士

专业：计算机应用技术

指导教师：朱敏

20091101

中文自动分词技术

中文自动分词技术是以“词”为基础，但汉语书面语不是像西方文字那样有天然的分隔符（空格），而是在语句中以汉字为单位，词与词之间没有明显的界限。因此，对于一段汉字，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程词，就要应用到中文自动分词技术。下面依次介绍三种中文自动分词算法：基于词典的机械匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于人工智能的分词方法。 1、基于词典的机械匹配的分词方法： 该算法的思想是，事先建立词库，让它它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的词典中的词条进行匹配，若在词典中找到该字符串，则识别出一个词。按照扫描方向的不同，串匹配分词的方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，又可以分为最大匹配和最小匹配。按这种分类方法，可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配，甚至是将他们结合起来形成双向匹配。由于汉字是单字成词的，所以很少使用最小匹配法。一般来说，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，这可能和汉语习惯将词的重心放在后面的缘故。可见，这里的“机械”是因为该算法仅仅依靠分词词表进行匹配分词 a)、正向减字最大匹配法（MM） 这种方法的基本思想是：对于每一个汉字串s，先从正向取出maxLength 个字，拿这几个字到字典中查找，如果字典中有此字，则说明该字串是一个词，放入该T的分词表中，并从s中切除这几个字，然后继续此操作；如果在字典中找不到，说明这个字串不是一个词，将字串最右边的那个字删除，继续与字典比较，直到该字串为一个词或者是单独一个字时结束。 b)、逆向减字最大匹配法（RMM ） 与正向减字最大匹配法相比，这种方法就是从逆向开始遍历。过程与正向减字最大匹配法基本相同，可以对文本和字典先做些处理，把他们都倒过来排列，然后使用正向减字最大匹法。 机械匹配算法简洁、易于实现.其中，最大匹配法体现了长词优先的原则，在实际工程中应用最为广泛。机械匹配算法实现比较简单，但其局限也是很明显的：效率和准确性受到词库

信号与系统期末考试试题(有答案的)

信号与系统期末考试试题 一、选择题（共10题，每题3分 ，共30分，每题给出四个答案，其中只有一个正确的） 1、 卷积f 1(k+5)*f 2(k-3) 等于 。 （A ）f 1(k)*f 2(k) （B ）f 1(k)*f 2(k-8)（C ）f 1(k)*f 2(k+8)（D ）f 1(k+3)*f 2(k-3) 2、 积分 dt t t ? ∞ ∞ --+)21()2(δ等于 。 （A ）1.25（B ）2.5（C ）3（D ）5 3、 序列f(k)=-u(-k)的z 变换等于 。 （A ） 1-z z （B ）-1-z z （C ）11-z （D ）1 1--z 4、 若y(t)=f(t)*h(t),则f(2t)*h(2t)等于 。 （A ） )2(41t y （B ）)2(21t y （C ）)4(41t y （D ）)4(2 1 t y 5、 已知一个线性时不变系统的阶跃相应g(t)=2e -2t u(t)+)(t δ,当输入f(t)=3e —t u(t)时，系 统的零状态响应y f (t)等于 （A ）(-9e -t +12e -2t )u(t) （B ）(3-9e -t +12e -2t )u(t) （C ）)(t δ+(-6e -t +8e -2t )u(t) （D ）3)(t δ +(-9e -t +12e -2t )u(t) 6、 连续周期信号的频谱具有 （A ） 连续性、周期性 （B ）连续性、收敛性 （C ）离散性、周期性 （D ）离散性、收敛性 7、 周期序列2)455.1(0 +k COS π的 周期N 等于 （A ） 1（B ）2（C ）3（D ）4 8、序列和 ()∑∞ -∞ =-k k 1δ等于 （A ）1 (B) ∞ (C) ()1-k u (D) ()1-k ku 9、单边拉普拉斯变换()s e s s s F 22 12-+= 的愿函数等于 ()()t tu A ()()2-t tu B ()()()t u t C 2- ()()()22--t u t D 10、信号()()23-=-t u te t f t 的单边拉氏变换()s F 等于 ()A ()()()232372+++-s e s s ()() 2 23+-s e B s

当汉语语料库文本分词规范草案

973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范 （草案） 山西大学从1988年开始进行汉语语料库的深加工研究，首先是对原始语料进行切分和词性标注，1992年制定了《信息处理用现代汉语文本分词规范》。经过多年研究和修改，2000年又制定出《现代汉语语料库文本分词规范》和《现代汉语语料库文本词性体系》。这次承担973任务后制定出本规范。本规范主要吸收了语言学家的研究成果，并兼顾各家的词性分类体系，是一套从信息处理的实际要求出发的当代汉语文本加工规范。本加工规范适用于汉语信息处理领域，具有开放性和灵活性，以便适用于不同的中文信息处理系统。 《973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范》是根据以下资料提出的。 1．《信息处理用现代汉语分词规范》，中国国家标准GB13715，1992年 2．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，中华人民共和国教育部、国家语言文字工作委员会2003年发布 3．《现代汉语语料库文本分词规范》（Ver 3．0），1998年 北京语言文化大学语言信息处理研究所清华大学计算机科学与技术系4．《现代汉语语料库加工规范——词语切分与词性标注》，1999年 北京大学计算语言学研究所 5．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，2002年， 教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室 6．《现代汉语语料库文本分词规范说明》，2000年 山西大学计算机科学系山西大学计算机应用研究所 7．《資讯处理用中文分词标准》，1996年，台湾计算语言学学会 一、分词总则 1．词语的切分规范尽可能同中国国家标准GB13715《信息处理用现代汉语分词规范》（以下简称为“分词规范”）保持一致。本规范规定了对现代汉语真实文本（语料库）进行分词的原则及规则。追求分词后语料的一致性（consistency）是本规范的目标之一。 2．本规范中的“分词单位”主要是词，也包括了一部分结合紧密、使用稳定的词组以及在某些特殊情况下可能出现在切分序列中的孤立的语素或非语素字。本文中仍用“词”来称谓“分词单位”。 3．分词中充分考虑形式与意义的统一。形式上要看一个结构体的组成成分能否单用，结构体能否扩展，组成成分的结构关系，以及结构体的音节结构；意义上要看结构体的整体意义是否具有组合性。 4. 本规范规定的分词原则及规则，既要适应语言信息处理与语料库语言学研究的需要，又力求与传统的语言学研究成果保持一致；既要适合计算机自动处理，又要便于人工校对。 5．分词时遵循从大到小的原则逐层顺序切分。一时难以判定是否切分的结构体，暂不切分。 二、词性标注总则 信息处理用现代汉语词性标注主要原则有三个： (1)语法功能原则。语法功能是词类划分的主要依据。词的意义不作为划分词类的主要依据，

OA中文文献自动摘要系统

信息处理 OA 中文文献自动摘要系统 1) 王永成 许慧敏 (上海交通大学电脑应用技术研究所,上海200030)摘要 本文概括地介绍了研究与开发中文文献自动摘要系统的必要性、突破口的选择、发展进化的简史、已达到的最新水平以及实现的诀窍。 关键词 中文　自动摘要　技术诀窍　最新水平 OA Automatic Abstracting System on Chinese Documents Wang Yongcheng and Xu Huimin (Comp uter App lication Tech nology Institute of Shang hai J iao T ong Univ er sity ,S hang hai 200030) Abstract I n t his paper ,the necessity of R&D auto matic abstr act ing sy st em of Chinese docu- ment s ,the cho ice o f the br eakthro ugh po int ,t he brief histor y of developing t he sy st em ,it's kno w ho w and the achiev ed tar g ets are intr o duced br iefly. Keyword Chinese ,aut omatic abstr acting ,technical kno who w ,new achiev ement 作者简介:王永成,男,1939年生,教授。网络信息智能处理(包括信息检索与中文信息处理)方向的博士导师。许慧敏,女,1972年生,硕士生。国家“八六三”“中文自动摘要系统”骨干研究开发人员。 1)本文是国家“八六三”高科技(863-306-04-02-02)成果之一。1　信息时代与时代的需要 信息,通常已被称之为现代社会的三大支柱(信息、能源与材料)之一;三大资源(绿色的植物资源、黑色的矿物资源与灰色的信息资源)之一;是财富的源泉。但是,要在信息的海洋中寻到你所需要的有用信息不仅要依靠现代先进的电脑检索技术与检索系统,而且最好能够有一个能自动压缩信息甚至能自动提炼信息的智能系统。为此,国内外都在进行攻关。经过16年的努力,我们终于取得了巨大的成功〔1,2,3〕 。 我们不仅已能成功地对科技文献自动地编制文摘〔4〕,而且也能对新华社电讯稿、报社的社 论、领导的报告、个人的简历等外部文献自动地编写摘要。这样,我们将保证对那些只想了解个大概的有关领导和大量的科技人员有可能迅速摆脱阅读长文之苦,也为报社编写摘要与压缩长文提供一个手段。为保证系统的质量,我们已对上千篇的新华社电讯稿、人民日报的文稿以及部分科技文献进行文摘的自动编写试验,效果相当好。本文将简略地介绍我们现有系统所达到的水准、特点以及实现的技术诀窍等。 第16卷　第2期 1997年4月情　报　学　报V ol.16,№2 A pr il ,1997

信号与系统试题附答案

信科0801《信号与系统》复习参考练习题 参考答案 信号与系统综合复习资料 考试方式：闭卷 考试题型：1、简答题（5个小题），占30分；计算题（7个大题），占70分。 一、简答题： 1．dt t df t f x e t y t ) ()()0()(+=-其中x(0)是初始状态， 为全响应，为激励，)()(t y t f 试回答该系统是否是线性的？[答案：非线性] 2．)()(sin )('t f t ty t y =+试判断该微分方程表示的系统是线性的还是非线性的， 是时变的还是非时变的？[答案：线性时变的] 3．已知有限频带信号)(t f 的最高频率为100Hz ，若对)3(*)2(t f t f 进行时域取样， 求最小取样频率s f =？[答案：400s f Hz =] 4．简述无失真传输的理想条件。[答案：系统的幅频特性为一常数，而相频特性为通过原点的直线] 5．求[]?∞ ∞ --+dt t t e t )()('2δδ的值。[答案：3] 6．已知)()(ωj F t f ?，求信号)52(-t f 的傅立叶变换。 [答案：521(25)()22 j f t e F j ωω --?]

7．已知)(t f 的波形图如图所示，画出)2()2(t t f --ε的波形。 [答案： ] 8．已知线性时不变系统，当输入)()()(3t e e t x t t ε--+=时，其零状态响应为 )()22()(4t e e t y t t ε--+=，求系统的频率响应。[答案： ()) 4)(2(52)3(++++ωωωωj j j j ] 9．求象函数2 ) 1(3 2)(++= s s s F ,的初值)0(+f 和终值)(∞f 。 [答案：)0(+f =2，0)(=∞f ] 10．若LTI 离散系统的阶跃响应为)(k g ，求其单位序列响应。 其中：)()2 1 ()(k k g k ε=。 [答案：1111 ()()(1)()()()(1)()()(1)222 k k k h k g k g k k k k k εεδε-=--=--=--] 11．已知()1 1 , 0,1,20 , k f k else ==??? ，()2 1 , 0,1,2,3 0 , k k f k else -==??? 设()()()12f k f k f k =*，求()3?f =。[答案：3] 12．描述某离散系统的差分方程为()()()122()y k y k y k f k +---=

书面汉语自动分词及歧义分析

第25卷　第4期河南师范大学学报(自然科学版)V ol.25　N o.4　1997年11月J ou rnal of H enan N or m al U niversity(N atu ral S cience)N ov.1997　 书面汉语自动分词及歧义分析 郑延斌 (河南师范大学计算机系,453002,新乡;33岁,男,讲师) 摘　要　歧义现象是自动分词过程中不可避免的现象,本文通过对自动分词过程的分析,总结出书面汉语自动分词中歧义产生的根源,提出处理这些歧义字段的方法. 关键词　分词;切分;歧义字段;知识;词典;规则 分类号　T P391 α 书面汉语自动分词是把汉语材料中汉字字符的序列用计算机切分成词的序列的过程.汉字是方块字,每一个方块汉字都自为一个独立的、完整的书写单元,相互之间有明显的界限,书写时字与字逐一连续等矩离排列,词与词之间没有空格隔开,没有任何区分标志,因此在进行词处理之前,首先要对待处理的汉语语料进行分词处理.这一问题解决的好坏,将直接影响到词处理阶段的后期工作.因此称自动分词是汉语词处理阶段的“瓶颈”,自动分词是汉语信息处理中关键的一环. 1　常用的分词方法介绍 自动分词中使用的分词方法,也称为机械分词方法.最基本的分词有以下3种: 1.1　最大匹配法——MM方法 MM(T he M ax i m un M atch ing M ethod)的基本思想是:假设自动分词词典中的最长词条中汉字个数为i,则取被处理材料当前字符串序列中的前i个字作为匹配字段,查找分词词典,若词典中有这样一个i字词,则匹配成功,匹配字段作为一个词被切分出来;如果词典中找不到这样一个i字词,则匹配失败.匹配字段去掉最后一个汉字,剩下的字符作为新的匹配字段,进行新的匹配,如此进行下去,直到匹配成功为止.即完成一轮匹配,匹配出一个词,然后再按上面的步骤进行下去,直到切分出所有词为止. 1.2　逆向的最大匹配法——RMM方法或OMM方法 与MM方法相对应的方法是RMM方法(T he R everse D irecti onalM ax i m un M atch ing M ethod),也称OMM方法.它的分词过程与MM方法相同,不同的是每次是从待处理语料的末尾开始处理,每次匹配不成功时去掉的是前面一个汉字. 1.3　逐词遍历法 该方法是把词典中的词按由长到短的顺序逐个搜索整个待处理材料,直到把所有的词都切分出来为止. α:1997-06-23.

(完整)期末信号与系统试题及答案,推荐文档

湖南理工学院成教期末考试试卷 课 程 名 称《信号与系统》 2010年度第 I 学期 题号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总 分 得分 1. 已知 f (t )的傅里叶变换为F (j ω), 则f (2t -3)的傅里叶变换为 。 2、 ()dt t e t 12-?+∞ ∞ --δ 。 3 =-?∞ ∞ -dt t t )()5cos 2(δ= 。 4. 已知 651 )(2+++=s s s s F ，则=+)0(f ; =∞)(f 。 5. 已知 ω ωπδεj t FT 1 )()]([+=，则=)]([t t FT ε 。 6. 已知周期信号 )4sin()2cos()(t t t f +=，其基波频率为 rad/s ； 周期为 s 。 7. 已知 )5(2)2(3)(-+-=n n k f δδ，其Z 变换 =)(Z F ；收敛域为 。 8. 已知连续系统函数1 342 3)(23+--+=s s s s s H ，试判断系统的稳定 性： 。 9．已知离散系统函数1 .07.02 )(2 +-+=z z z z H ，试判断系统的稳定性： 。 10．如图所示是离散系统的Z 域框图，该系统的系统函数H(z)= 。 二．(15分)如下方程和非零起始条件表示的连续时间因果LTI 系统， ?????==+=++-- 5 )0(',2)0()(52)(452 2y y t f dt df t y dt dy dt y d 已知输入 )()(2t e t f t ε-=时，试用拉普拉斯变换的方法求系统的零状态响应 )(t y zs 和零输入响应)(t y zi ，0≥t 以及系统的全响应),(t y 0≥t 。 班级： 学生学号： 学生姓名： 适用专业年级：2007 物理 出题教师： 试卷类别：A （√） 、B （）、C （ ） 考试形式：开卷（ √）、闭卷（ ） 印题份数：

中文数据库信息检索

实验5中文数据库信息检索（万方学位论文数据库） 【实验目的】 熟悉万方学位论文数据库的基本情况；掌握其信息检索系统的检索方法以及检索结果的处理；掌握提高查全率和查准率的方法。 学时安排：2 学时 【实验内容】 1、查阅该数据库的检索方式及其检索流程。 2、根据自选检索课题，从上次实验本组检索获取的10篇相关论文中的作者（至少8人）出发，使用作者途径（不限定年份）利用万方数字化期刊全文数据库检索本组课题内容。分别统计每位作者的发表论文分 检索，要求写出：检索课题名称、检索分类序列、检索结果数、5—10条检索命中记录的题录信息（题名、作者、文献出处）。 【实验报告】 1、进入武汉工业学院图书馆主页，点击〖常用数据库〗中的〖万方数据资源系统〗，即可进入图5-1，然后点击〖万方学位论文数据库〗，即可开始检索历程。

2、自选检索课题，如：数据加密技术，使用万方学位论文数据库检索。 图5-2 万方学位论文数据库分类检索页 实验6外文数据库信息检索（EBSCO期刊全文数据库） 【实验目的】 熟悉EBSCO期刊全文数据库信息检索系统的基本情况，掌握外文数据库信息检索系统的检索方法以及检索结果的处理。 学时安排：2 学时

【实验准备】 1、根据在实验3、4、5中的自我选题的查询情况，选择相应的主题检索词并将其翻译成英文（至少3~5个），可以通过阅读已查中文文献中的英文摘要、英文关键词的形式获得。 2、EBSCO期刊全文数据库 （1）访问地址：https://www.sodocs.net/doc/4b6337743.html,/ 或https://www.sodocs.net/doc/4b6337743.html, （2）使用方法：此服务器不计国际流量，只对我校合法的IP地址开放。（3）内容介绍： 我馆情况：已经购买了其中的ASP（Academic Search Premier）和BSP 包。 学术期刊集成全文数据库（Academic Search Premier，简称ASP）：ASP是当今全世界最大的多学科学术期刊全文数据库。包括有关生物科学、工商经济、资讯科技、通讯传播、工程、教育、艺术、文学、医药学等领域的7876种期刊的文摘和索引；3990种学术期刊的全文，全文最早回溯到1990年，索引和文摘最早回溯到1984年。数据每日更新。商业资源集成全文数据库（Business Source Premier，简称BSP）：BSP 收录了3048种学术性商业类全文期刊，文摘和索引的收藏更超过3851种期刊。较著名的有华尔街日报（The Walls Street Journal）、哈佛商业评论（Harvard Business Review）、每周商务（Business Week）、财富（Fortune）、American Banker、Forbes、The Economist等，涉及的主题范围有国际商务、经济学、经济管理、金融、会计、劳动人事、银行等。适合高等院校经济学、工商管理、金融银行、劳动人事管理等专业使用。全文最早回溯至1990年。数据每日更新。 3、世界科学出版社全文电子期刊数据库 （1）访问地址：https://www.sodocs.net/doc/4b6337743.html, （2）内容介绍： 资源特点：WorldSciNet为新加坡世界科学出版社(World Scientific Publishing Co.)电子期刊发行网站，该出版社委托EBSCO/MetaPress 公司在清华大学图书馆建立了世界科学出版社全文电子期刊镜像站。WorldSciNet目前提供58种全文电子期刊，涵盖数学、物理、化学、生物、医学、材料、环境、计算机、工程、经济、社会科学等领域。我馆情况：从2002年开始订阅。 资源状态：为网络资源，我校用户直接连接在清华的镜像站点使用。4、德国施普林格全文电子期刊数据库 （1）访问地址：https://www.sodocs.net/doc/4b6337743.html, （2）使用方法：为网络资源，拥有我校合法IP的用户，直接连接施普林格在清华的镜像站点使用。 （3）内容介绍： 资源特点：德国施普林格(Springer-Verlag)是世界上著名的科技出版集团, 通过Springer LINK系统提供学术期刊及电子图书的在线服务。目前Springer LINK所提供的全文电子期刊共包含439种学术期刊(其中近400种为英文期刊)，是科研人员的重要信息源。我馆情况：从2002年开始订阅。 【实验内容】

《信息检索系统》方案

HX-2055信息检索系统方案

目录 一项目意义 (2) 二系统设计 (3) 2.1技术原理 (3) 2.2系统构架 (5) 三系统功能 (6) 3.1信息采集 (6) 3.2中文自然语言处理 (6) 3.3全文检索功能 (7) 3.4格式文件检索 (8) 3.5性能指标 (8)

一项目意义 随着互联网的快速发展，每天有数千万条信息生成，包括文字信息、图片信息、视频信息、语音信息等，通过百度、谷歌等大型商业搜索引擎可以找到自己想要的信息，但是也存在很多弊端。 百度、谷歌等大型商业搜索引擎的搜索原理是基于网络爬虫（Spider）在世界各地百万台服务器上爬取网页数据，然后存储到数据库之后展现给查询用户，随着网站数量以及网络上信息更新的快速化，这些网络爬虫不能保证把所有的信息都抓到，尤其是特殊行业的行业信息，即便是抓到了也不一定能够在众多数据中展现出来。所以，对于一个部门来讲，有必要存在一款互联网信息检索系统来检索某一个行业的信息，每天自动在各大行业网站、政府网站等数据库中检索最新信息，通过自建的网络爬虫进行目标数据的抓取、存贮、归类、展现。 通过自己的信息检索系统，可以让自己部门每天轻松地获得世界各地、各个部门都发生了什么，有哪些新的政策，方便管理层在最新的信息数据下快速做出正确的决定。 据统计，内部网上的信息每年以200%的速度增长，其中发布到互联网上的信息只占到信息量的1%-2%，而98%以上的信息是发布在内部网上的。内部网上的信息既有网页形式的，也包含其他Word、PDF、XML等多种格式的数据。因此，面对内部网中海量异构的信息资源，如何帮助用户快速找到他们所需要的信息是一个主要的技术挑战。 搜索引擎能帮助用户方便、快捷、安全地获取内部网上的信息，在满足高效的同时，更重要的是保证了较高的查全率和查准率，能提供智能化的概念扩展搜索，极大的提高工作效率。内部网搜索引擎将组织中分散管理的信息整合在一起，在组织层面上实现新的增值与共享，从而有效实现组织内容利用的最优目标。 搜索引擎的目标是实现内部网全文检索。系统可对实施了内部网站资源进行爬行，无论内部网上的数据源在何地、以何种形式存在，都能够对其快速地访问，通过准确的分词建立索引，从而实现高质量的搜索查询。搜索引擎的主要目标包括：

中文搜索引擎的自动分词算法

中文搜索引擎的自动分词算法 !"#$%&’#(#($)!*+$’(#,-.$/#,01,()0.01,&’&2#0’30&’2,4)+()0 蒋 微5 西南财经大学成都 67889:; <摘要=提出了基于关键词搜索的两种自动分词算法>均以双词及三词作为搜索的最小单位5或基本单位;> 一种以栈实现?一种不借助栈且动态匹配实现>通过此两种算法均可进行发布网站@网页前网名入数据库的关键词标识提取及实现匹配后有效性的确认?以提高中文搜索引擎的搜索准确率及获得由网名入数据库前后同步性决定的快速响应>< 关键词=中文搜索引擎?自动分词?栈?非栈?关键词搜索 !A 3B C !1B D E FG H I F J G K I L I L F MG N O F K L I P Q RS G R T UF MV T W E F K UR T G K X P L M OG K TO L Y T ML MI P L RG K I L X N T ?L ME P L X PI E FE F K U RF K I P K T T E F K U R G K T H R T U G R I P T Q L M L Q H Q H M L I 5F K S G R L X H M L I ;L MR T G K X P L M O ?F M T L R L Q J N T Q T M I T U S W H R T F Z R I G X V ?G M U I P T F I P T K L R M F I S H I S W I P T E G W F Z U W M G Q L X Q G I X P L M O [\F I PG N O F K L I P Q R X G MT ]I K G X I I P T V T W E F K U L U T M I L Z L X G I L F MZ K F Q G M T I E F K VM G Q T T M I T K L M O I P T U G I G S G R T S T Z F K T S K F G U X G R I M T I M F U ?Z K F M I J G O T ?G M U X F M Z L K Q I P T Y G N L U L I W G Z I T K Q G I X P L M O R F G R I F L Q J K F Y T I P T P L O PG X X H K G X W F Z ^P L M T R T X P G K G X I T K R T G K X P T M O L M OG M UG X P L T Y T _H L X VK T R J F M R T U T I T K Q L M T US WR W M X P K F M L R Q S T Z F K T G M UG Z I T K M T I E F K VM G Q T T M I T K L M OI P T U G I G S G R T [‘4a bc C d 3^P L M T R T X P G K G X I T K R T G K X PT M O L M O ?G H I F J G K I L I L F M ?R I G X V ?M F M R I G X V ?V T W E F K UR T G K X P 自动分词系统是为中文搜索做预期和基础性的工作>通过常用词库的支持?它能在一定程度上智能地根据用户需要搜索到相关网站@网页及内容>本文将以类^语言描述两种不同的分词算法> e 算法的支撑 e [e 操作对象 定义75双词;f 存在于词库中以两个字构成的常用词> 定义g 5三词;f 存在于词库中以三个字构成的常用词> 算法的操作对象?即基本单位为双词或三词>范围缩小的依据为f h 单字词应以直接匹配的方式实现i j 四字或五字构成的词可用直接匹配的方式实现?其中可分解成若干双词或三词的词也可用逻辑组合的方式实现搜索> e [k 基本词词性针对网名?l 自动分词m 的分词范围缩小在动词和名词上? 其余为非重要成分>e [n 词库 作为自动分词系统的基础和载体?词库是必然的>要求对汉语常用词作穷举式的逐一调整录入?并以名词和动词进行分类得到词库>词库是本文算法的前提> k 算法的实现 k [e 算法 k [e [e 算法框架 此算法从左至右?以双词为基准?向右扩展>若发 现同一个字或一个词包含在左右相邻的两常用词内?则经判断分析?筛选出合乎逻辑的关键词入关键词组? 防止了l 断章取义m 的可能>特点为实现了无回溯的确定性算法> 注意f 此算法以双词为研究起点?同时进行关键词为三个字的词即三词的提取>前两字不为词?三个字才 为词的情况由子程序X P G K o p T ]I qF K U 5X F M R I X P G K o ;解决> k [e [k 算法的实现 变量说明f R H Q rr 关键词计数器> s \ rr 作为当前基准的双词对象>V T W t u rr 关键词组>v D r 当前双词向右扩展一位所得为三词> \ r 当前双词的右两个字组成双词>w r 当前双词的右字向右扩展一位成双词> D r 当前双词的右三个字组成三词> o g 88g 8789收到?g 88g 8x g y 改回 oo 蒋微?女?7y z 7年生?y y 级在读本科生? 攻读方向f 信息工程?信息管理>{6g {5 总g z z ;中文搜索引擎的自动分词算法 g 88g 年

信息检索考试题汇总(附答案)

一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号写在答题纸相应位置处。每题2分，共30分） C 1． _是题录型检索工具 A. CABI B.中国学术期刊文摘 C.全国报刊索引（自然版） D.经济纵横 D 2. 浏览超星数字图书馆，应首先安装______. A. Apabi Reader B. Adobe Reader C. CAJ Viewer D. SSReader A 3. 世界上第一大联机检索系统是__。 A.DIALOG系统 B.OBRIT系统 C.OCLC系统 D.STN 系统 B 4. 利用baidu搜索信息时，要将检索范围限制在网页标题中，应该使用的语法是_________。 A.site: B.intitle: C. inurl: https://www.sodocs.net/doc/4b6337743.html,: A 5．国际农业和生物科学中心英文名称的简称为_ 。 A.CABI B. AGRINDEX C. BA D.B of A C 6.信息检索根据检索对象不同，一般分为_____________。A. 二次检索、高级检索 B.分类检索、主题检索 C.数据检索、事实检索、文献检索 D.计算机检索、手工检索 A 7. 国际上评价期刊最有影响力的一个指标是 _______。 A. 影响因子 B.读者统计数据 C.引文量 D.价格 C 8. 二次检索指的是：_____________。 A．第二次检索 B．检索了一次之后，结果不满意，再检索一次C．在检索结果中运用“与、或、非”进行再限制检索 D.以上都不是 A 9.国际连续出版物编号____________。 A.ISSN B.OCLC C.ISBN D. CSSCI B 10．下列搜索引擎具有书名号检索功能的有_____________。A．Google B.百度 C.中搜 D.AltaVista B 11．《中文核心期刊要目总览》2004 版的“农业经济”类核心期刊有___ 种。 A．20 B．19 C．17 D．15 B 12．通过追溯检索获得的相关文献与原文献相比在发表时间上____。 A．早 B.晚 C. 相同 D. 不确定 B 13．在维普中文期刊全文数据库中“在检索结果中”检索相当于。 A．逻辑“非” B．逻辑“与” C．逻辑“或” D．逻辑“加” D 14．检索语言中，是自然语言。 A．标题词 B．主题词 C．单元词 D．关键词 A 15．在baidu搜索引擎中，要实现字段的精确检索，可以用来限定。 A．“”（双引号） B．（）（括号） C．+ （加号） D．-（减号） 二、判断正误（在正确答案后面划√，在错误答案后面划×，每小题2分，共10 分） 1．专利文献根据发明创造的性质可以分为发明、实用新型和外观设计专利。（√） 2． CNKI检索系统可以检索博硕士论文。（√） 3． Google不具有学术搜索功能。（×）4．国际标准书号的英文简称ISBN，新版国际标准书号2007年正式实施，国际标准书号由10位升至13位。（√） 5．检索效果的评价指标主要有查全率和漏检率。（×） 1.NSTL是（国家科技图书文献中心）的简称。 2.（信息检索系统）是指由一定的设备和信息集合构成，具有一定存储、检索与传送技术设备，提供一定的存贮与检索方法及检索服务功能的工作系统。 3.体系分类表通常由（类目表、标记符号、说明和注释、类目索引）4个部分组成。 4. 正式出版的中文期刊在检索工具和数据库中一般著录有国际标准刊号（ISSN）和国内统一刊号（CN）。 5. 缩写刊名“J.Anal.Chem.”还原成原刊名为（Journal of Analytical Chemistry）。 6. CASHL是指（中国高校人文社会科学文献中心），其英文全称是China Academic Social Sciences and Humanities Library，是全国性的、唯一的人文社科外文期刊收藏和服务中心。2002年开始规划建设，2004年3月15日正式启动 7. 电子期刊，指以（数字或称电子）形式出版发行的期刊，英文为（electronic Journal），简称e-journal. 8. 国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由世界银行提出于1998年。CNKI是指（中国基础知识设施工程），它是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于（1999）年6月。 https://www.sodocs.net/doc/4b6337743.html,KI平台的检索方式有（单库检索）、（跨库检索）、（数据库导航），在单库和跨库检索中有（初级）、（高级）、（专业）三种检索方式。 10．（报告号）是识别科技报告的显著标志。 11. 专利文献著录中，除了和专利有关的（专利名称）、（发明人）和（专利权人）等之外，还著录有（专利公布号）、（国际专利分类号）、（优先权号），有的还有申请号和申请日期、公布日期等。 13. 分类检索语言又称分类法，是用（分类号）和（类名）来表达信息的主题概念，并且按照知识门类的逻辑次序将信息系统地组织和划分的语言。 14. 对于刊名缩写，国际标准化组织ISO在1972年和1974年分别发布了两个相关标准，规则要点有： 1）刊名中的（前置词、冠词、连词）均省略； 2）刊名必须有（两个）词以上才可用缩写； 3）单词的缩写大多数采用（减少音节）的方法，如“Chemistry”缩写成（chem），只有极少数常用单词用首字母表示，如“Journal”缩写成（J）； 4）刊名缩写时，刊名第一个单词的首字母一定要（大写）。 15、完整的信息检索系统是由( 检索 )和( 存贮 )两部分构成。 16、文献内容特征的检索途径主要有( 主题 )和 ( 分类 )。 17、文献检索方法分为( 常用法)、(追溯法)和(循环法)。 18、写出下列各国国家标准代号：中国(GB ) 、美国 (ANSI) 、英国 (BSI ) 、日本(JIS)

汉语自动分词词典机制的实验研究

中　文　信　息　学　报 第14卷第1期JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PR OCESSING Vol.14No.1汉语自动分词词典机制的实验研究Ξ 孙茂松　左正平　黄昌宁 清华大学计算机科学与技术系　北京　100084 摘要　分词词典是汉语自动分词系统的一个基本组成部分。其查询速度直接影响到分词系统的处理速度。本文设计并通过实验考察了三种典型的分词词典机制:整词二分、TRIE索引树及逐字二分,着重比较了它们的时间、空间效率。实验显示:基于逐字二分的分词词典机制简洁、高效,较好地满足了实用型汉语自动分词系统的需要。 关键词　中文信息处理　汉语自动分词　汉语自动分词词典机制 An Experimental Study on Dictionary Mechanism for Chinese Word Segmentation Sun Maosong　Zuo Zhengping　Huang Changning The State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems, Department of Computer Science and Technology,Tsinghua University　Beijing　100084 Abstract　The dictionary mechanism serves as one of the basic components in Chinese word seg2 mentation systems.Its performance influences the segmentation speed significantly.In this paper, we design and implement three typical dictionary mechanisms,i.e.binary2seek2by2word,TRIE in2 dexing tree and binary2seek2by2characters,from word segmentation point of view,and compare their space and time complexity experimentally.It can be seen that the binary2seek2by2characters model is the most appropriate one being capable of fulfilling the need for speed of practical Chinese word segmenters to the maximum extent. K eyw ords　Chinese information processing　Chinese word segmentation　Dictionary mechanism for Chinese word segmentation 一、引言 分词词典是汉语自动分词系统的一个基本组成部分[1]。自动分词系统所需要的各类信息(知识)都要从分词词典中获取,分词词典的查询速度直接影响到分词系统的速度。而现实 Ξ本研究得到国家自然科学基金资助(合同号:69433010) 本文于1999年4月6日收到

信号与系统试题附答案

信科0801《信号与系统》复习参考练习题一、单项选择题：

14、已知连续时间信号,) 2(100)2(50sin )(--=t t t f 则信号t t f 410cos ·)(所占有的频带宽度为（） A ．400rad ／s B 。200 rad ／s C 。100 rad ／s D 。50 rad ／s

f如下图（a）所示，其反转右移的信号f1(t) 是（） 15、已知信号)(t f如下图所示，其表达式是（） 16、已知信号)(1t A、ε（t）＋2ε(t－2)－ε(t－3) B、ε(t－1)＋ε(t－2)－2ε(t－3) C、ε(t)＋ε(t－2)－ε(t－3) D、ε(t－1)＋ε(t－2)－ε(t－3) 17、如图所示：f（t）为原始信号，f1(t)为变换信号，则f1(t)的表达式是（） A、f(－t+1) B、f(t+1) C、f(－2t+1) D、f(－t/2+1)

18、若系统的冲激响应为h(t),输入信号为f(t),系统的零状态响应是（ ） 19。信号)2(4sin 3)2(4cos 2)(++-=t t t f π π 与冲激函数)2(-t δ之积为（ ） A 、2 B 、2)2(-t δ C 、3)2(-t δ D 、5)2(-t δ ，则该系统是（）＞－系统的系统函数．已知2]Re[,6 51)(LTI 202s s s s s H +++= A 、因果不稳定系统 B 、非因果稳定系统 C 、因果稳定系统 D 、非因果不稳定系统 21、线性时不变系统的冲激响应曲线如图所示，该系统微分方程的特征根是（ ） A 、常数 B 、 实数 C 、复数 D 、实数+复数 22、线性时不变系统零状态响应曲线如图所示，则系统的输入应当是（ ） A 、阶跃信号 B 、正弦信号 C 、冲激信号 D 、斜升信号

关于百度中文分词系统研究

关于百度中文分词系统研究

所谓分词就是把字与字连在一起的汉语句子分成若干个相互独立、完整、正确的单词。词是最小的、能独立活动的、有意义的语言成分。计算机的所有语言知识都来自机器词典(给出词的各项信息) 、句法规则(以词类的各种组合方式来描述词的聚合现象) 以及有关词和句子的语义、语境、语用知识库。中文信息处理系统只要涉及句法、语义(如检索、翻译、文摘、校对等应用) ,就需要以词为基本单位。当汉字由句转化为词之后,才能使得句法分析、语句理解、自动文摘、自动分类和机器翻译等文本处理具有可行性。可以说,分词是机器语言学的基础。 分词准确性对搜索引擎来说十分重要,但如果分词速度太慢,即使准确性再高,对于搜索引擎来说也是不可用的,因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页, 如果分词耗用的时间过长,会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说,分词的准确性和速度,二者都需要达到很高的要求。 分词算法的三种主要类型 现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 》基于字符串匹配的分词方法。 这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功 (识别出一个词) 。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(最长) 匹配 和最小(最短) 匹配;按照是否与词性标注过程相结合,又可以分为单纯分词方 法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下: 1) 正向最大匹配法(由左到右的方向) 。 通常简称为MM(Maximum Matching Method) 法。其基本思想为:设D 为词典,MAX 表示D 中的最大词长,STR 为待切分的字串。MM 法是每次从STR 中取长度为MAX 的子串与D 中的词进行匹配。若成功,则该子串为词,指针后移MAX 个汉字后继续匹配,否则子串逐次减一进行匹配。 2) 逆向最大匹配法(由右到左的方向) 。 通常简称为RMM ( Reverse Maximum MatchingMethod) 法。RMM 法的基本原理与MM 法相同,不同的是分词的扫描方向,它是从右至左取子串进行匹配。 3) 最少切分法(使每一句中切出的词数最小) 。 还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向最大匹配方法和逆向 最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169 ,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/ 245 。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。一种方法是改进