The Part-Time Parliament(Paxos算法中文翻译)
语义分析
语义分析 1.语义分析？ 机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。 人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。 可参考：https://www.wendangku.net/doc/8f8577725.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析？ 我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。 可参考： https://www.wendangku.net/doc/8f8577725.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于： 西语词间有间隔，汉语词间无间隔。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。 例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。 “我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。 汉语形态不发达，句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。 同音字多增加了机器识别的难度。 汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾?或…名－动－名?这一规则，计算机可显出…牛吃草?，也可显出…草吃牛?。从语法格式上看，…草吃牛?也不错，但这句话是说不通的。 人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？
谈谈用枚举算法解决问题的编程思路与步骤方法
谈谈用枚举算法解决问题的编程思路与步骤方法 一．问题 上海市普通高中在信息科技学科中开展《算法与程序设计》教学，教材中有一章名为“算法实例”的内容，其中有一节介绍“枚举算法”。教材中关于枚举算法的描述：有一类问题可以采用一种盲目的搜索方法，在搜索结果的过程中，把各种可能的情况都考虑到，并对所得的结果逐一进行判断，过滤掉那些不合要求的，保留那些符合要求的。这种方法叫做枚举算法（enumerative algorithm）。 枚举法就是按问题本身的性质，一一列举出该问题所有可能的解，并在逐一列举的过程中，检验每个可能解是否是问题的真正解，若是，我们采纳这个解，否则抛弃它。在列举的过程中，既不能遗漏也不应重复。 生活和工作中，人们经常会不经意间运用“枚举算法”的基本原理，进行问题的解决。比如，让你用一串钥匙，去开一把锁，但是不知道具体是用哪一把钥匙，你就会一把一把地挨个地逐个尝试，最终打开锁为止。又如，要对1000个零件，进行合格检验，等等。 二．用枚举算法的思想编写程序的思路与步骤 枚举算法，归纳为八个字：一一列举，逐个检验。在实际使用中，一一列举；采用循环来实现，逐个检验：采用选择来实现。 下面，通过一个问题的解决来说明这一类问题的解决过程的方法与步骤； 例1：在1—2013这些自然数中，找出所有是37倍数的自然数。 这个问题就可以采用枚举算法来解决： 1)．一一列举；采用循环来实现； 循环需要确定范围：本循环控制变量假设用i，起始值是1，终止值是2013。 2)．逐个检验：采用选择来实现； 选择需要列出判断的关系表达式：i Mod 37 = 0 这样，就可以写出整个求解的VB代码： Dim i As Integer For i = 1 To 2013 If i Mod 37 = 0 Then Print i End If Next i 说白了，用枚举算法解决问题，其实是利用计算机的高速度这一个优势，就好比上题完全可以使用一张纸和一支笔，采用人工的方法完成问题的解，从1开始，一一试除以37，这样计算2013次，也可以找到问题的答案。 在教学中，问题的求解往往是针对数学上的问题，下面举一些相关的例子，来巩固与提高采用枚举算法进行程序设计的技能。 三．枚举算法举例： 1：一张单据上有一个5位数的编号，万位数是1，千位数是4，百位数是7，个位数、十位数已经模糊不清。该5位数是57或67的倍数，输出所有满足这些条件的5位数的个数。（147□□） 1)．一一列举；采用循环来实现；
计算文本相似度几种最常用的方法,并比较它们之间的性能
计算文本相似度几种最常用的方法，并比较它们之间的性能 编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。以下是论智的编译。 许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。与之相似的，类似Quora之类的问答网站也有这项需求，他们需要判断某一问题是否之前已出现过。要判断这类的文本相似性，首先要对两个短文本进行embedding，然后计算二者之间的余弦相似度（cosine similarity）。尽管word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法，但是对于句子嵌入应如何被计算仍存在不同的声音。接下来，我们将回顾一下几种最常用的方法，并比较它们之间的性能。 数据 我们将在两个被广泛使用的数据集上测试所有相似度计算方法，同时还与人类的判断作对比。两个数据集分别是： STS基准收集了2012年至2017年国际语义评测SemEval中所有的英语数据 SICK数据库包含了10000对英语句子，其中的标签说明了它们之间的语义关联和逻辑关系 下面的表格是STS数据集中的几个例子。可以看到，两句话之间的语义关系通常非常微小。例如第四个例子： A man is playing a harp. A man is playing a keyboard.
编译原理--词法分析,语法分析,语义分析(C语言)
词法分析 #include
ch=s[--p]; syn=10; for(n=0;n<6;n++) if(strcmp(token,r[n])==0) { syn=n+1; break; } } void digit(bool positive)//数字的判断{ len=sum=0; ch=s[p]; while(ch>='0' && ch<='9') { sum=sum*10+ch-'0'; ch=s[++p]; } if(ch=='.') { dsum=sum; ch=s[++p]; pos=0.1; while(ch>='0' && ch<='9') { dsum=dsum+(ch-'0')*pos; pos=pos*0.1; ch=s[++p]; } if(ch=='e') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; if(ch=='-' || ch=='+') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; } if(!(ch>='0' && ch<='9')) { syn=-1; } else
信息检索几种相似度计算方法作对比
句子相似度地计算在自然语言处理具有很重要地地位,如基于实例地机器翻译( )、自 动问答技术、句子模糊匹配等.通过对术语之间地语义相似度计算,能够为术语语义识别[]、术语聚类[]、文本聚类[]、本体自动匹配[]等多项任务地开展提供重要支持.在已有地术语相似度计算方法中,基于搜索引擎地术语相似度算法以其计算简便、计算性能较高、不受特定领域语料库规模和质量制约等优点而越来越受到重视[]. 相似度计算方法总述： 《向量空间模型信息检索技术讨论》，刘斌，陈桦发表于计算机学报， 相似度()：指两个文档内容相关程度地大小，当文档以向量来表示时，可以使用向量文 档向量间地距离来衡量，一般使用内积或夹角地余弦来计算，两者夹角越小说明似度 越高.由于查询也可以在同一空间里表示为一个查询向量(见图)，可以通过相似度计算 公式计算出每个档向量与查询向量地相似度，排序这个结果后与设立地阈值进行比较. 如果大于阈值则页面与查询相关，保留该页面查询结果；如果小于则不相关，过滤此页.这样就可以控制查询结果地数量，加快查询速度.资料个人收集整理，勿做商业用途 《相似度计算方法综述》 相似度计算用于衡量对象之间地相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础 性计算.其中地关键技术主要是两个部分，对象地特征表示，特征集合之间地相似关系. 在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合地相似 性地计算.而针对不同地应用场景，受限于数据规模、时空开销等地限制，相似度计算 方法地选择又会有所区别和不同.下面章节会针对不同特点地应用，进行一些常用地相 似度计算方法进行介绍.资料个人收集整理，勿做商业用途 内积表示法： 《基于语义理解地文本相似度算法》，金博，史彦君发表于大连理工大学学报， 在中文信息处理中,文本相似度地计算广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答系统、文本挖掘等领域,是一个非常基础而关键地问题,长期以来一直是人们研究地热点和难点.计算机对于中文地处理相对于对于西文地处理存在更大地难度,集中体现在对文本分词 地处理上.分词是中文文本相似度计算地基础和前提,采用高效地分词算法能够极大地提 高文本相似度计算结果地准确性.本文在对常用地中文分词算法分析比较地基础上,提出 了一种改进地正向最大匹配切分()算法及歧义消除策略,对分词词典地建立方式、分词 步骤及歧义字段地处理提出了新地改进方法,提高了分词地完整性和准确性.随后分析比 较了现有地文本相似度计算方法,利用基于向量空间模型地方法结合前面提出地分词算法,给出了中文文本分词及相似度计算地计算机系统实现过程,并以科技文本为例进行了 测试,对所用方法进行了验证.这一课题地研究及其成果对于中文信息处理中地多种领域 尤其是科技类文本相似度地计算比较,都将具有一定地参考价值和良好地应用前景.资料 个人收集整理，勿做商业用途
词语相似度算法的分析与改进
词语相似度算法的分析与改进 摘要：对现有的词语相似度算法进行分析，提出一种基于知网，面向语义、可扩展的词语相似度计算方法，通过对实验结果进行分析，所提出的词语语义相似度计算方法比以前的方法更好，在计算词语相似度时，准确率更高。 关键词：词语相似度算法；义原相似度计算；概念词的相似度计算；非概念词的相似度计算 在建立主观题评分模型时，要判断句子的相似度，计算句子的相似度时，首先要处理的就是词语的相似度计算工作。目前对词语的相似度计算人们已经做了大量的研究，提出了一些较有代表性的计算方法。主要包括以下几种： 1）基于字面信息的词语相似度计算 这种算法的核心内容是：中文词语的构成句子中，一般较核心的内容都放在句子的后面。句子后面的词语在句子中所起到的作用比靠前的词语大。因此在对句子进行分析时需要给后面的字或词赋予较高的权值。 假设a和b分别代表两个词语，按照此算法，词语之间的相似度计算公式可以表示为公式1。 使用字面信息作为相似度计算的算法较简单，实现起来也方便。但该算法准确率不高，尤其是对于语义相似的词语更是难于处理。2）基于词林的词语相似度计算 对于以同义词词林作为语义分类体系进行词语相似度计算的研
究，王斌和章成志都曾作了相关探讨[1]。其核心思想是使用两个词语的语义距离来表示词语间相似度。当处理对象是一个词组或短语时，首先将其切分为义类词，并将义类词在词林的树状结构中提取出相关的语义编码，并对两个词语的语义编码进行相似度计算。基于词林的词语相似度计算较好的解决了语义相似、词形不同的词语相似度计算，但由于语义词典的完备性问题，必然会存在部分不在语义词典中的词语而无法处理。 3）基于知网的词语相似度计算 知网以概念作为描述对象，从关系层次上揭示词语的概念含义，并建立了概念关系网络，包含词语属性以及属性间关系[2]。刘群、李素建从知网的关系描述出发，研究了同一个词义所具有的多个义原间的关系，并试图计算出这些义原在计算相似度时所起到的作用，并根据这种思想提出了使用知网的语义信息来计算词语相似度的算法。 该算法在计算概念词的相似度时较准确，但在计算概念词与非概念词，非概念词与非概念词的相似度时，准确率不高。 为克服这些问题，我们采用知网作为语义资源，结合信息论中的相关理论，提出了一种面向语义的、可扩展的、多策略混合的词语相似度计算模型。 1 义原相似度计算 词语的相似度计算，最终还是要计算各词语的义源相似度。在知网中，所有词语都包含义原信息，应用知网进行相似度计算时，第
现代汉语语法分析报告地五种方法
北语之声论坛专业精华转贴 现代汉语语法的五种分析方法是语法学基础里很重要的一个内容,老师上课也会讲到,我在这里把最简略的内容写在下面，希望能对本科生的专业课学习有所帮助 详细阐释中心词分析法、层次分析、变换分析法、语义特征分析法和语义指向分析的具体内涵： 一. 中心词分析法： 分析要点： 1．分析的对象是单句； 2．认为句子又六大成分组成——主语、谓语（或述语）、宾语、补足语、形容词附加语（即定语）和副词性附加语（即状语和补语）。 这六种成分分为三个级别：主语、谓语（或述语）是主要成分，宾语、补足语是连 带成分，形容词附加语和副词性附加语是附加成分； 3．作为句子成分的只能是词； 4．分析时，先找出全句的中心词作为主语和谓语，让其他成分分别依附于它们； 5．分析步骤是，先分清句子的主要成分，再决定有无连带成分，最后指出附加成分。 标记： 一般用║来分隔主语部分和谓语部分，用══标注主语，用——标注谓语，用~~~~~~标注宾语，用（）标注定语，用[ ]标注状语，用< >标注补语。 作用： 因其清晰明了得显示了句子的主干，可以一下子把握住一个句子的脉络，适合于中小学语文教学，对于推动汉语教学语法的发展作出了很大贡献。 还可以分化一些歧义句式。比如：我们五个人一组。 （1）我们║五个人一组。 （2）我们五个人║一组。 总结：中心词分析法可以分化一些由于某些词或词组在句子中可以做不同的句子成分而造成的歧义关系。 局限性： 1．在一个层面上分析句子，层次性不强； 2．对于一些否定句和带有修饰成分的句子，往往难以划分； 如：我们不走。≠我们走。
封建思想必须清除。≠思想清除。 3. 一些由于句子的层次关系不同而造成的歧义句子无法分析； 如：照片放大了一点儿。咬死了猎人的狗。 二. 层次分析： 含义： 在分析一个句子或句法结构时，将句法构造的层次性考虑进来，并按其构造层次逐层进行分析，在分析时，指出每一层面的直接组成成分，这种分析就叫层次分析。 朱德熙先生认为，层次分析不能简单地将其看作是一种分析方法，而是应当看做一种分析原则，是必须遵守的。（可以说说为什么） 层次分析实际包含两部分内容：一是切分，一是定性。切分，是解决一个结构的直接组成成分到底是哪些；而定性，是解决切分所得的直接组成成分之间在句法上是什么关系。 基本精神： 1．承认句子或句法结构在构造上有层次性，并在句法分析上严格按照内部的构造层次 进行分析； 2．进行分析时，要明确说出每一个构造层面的直接组成成分； 3．分析时只管直接成分之间的语法结构关系，不管间接成分之间的语法结构关系或句 法结构中实词与实词之间的语义结构关系； 优越性： 1．注意到了句子构造的层次性； 如: 他刚来我们便宜他了 ││__│││___│ │___││_____│ 他刚来我们便宜他了 __ _______ ____ ___________ ___ ___ ____ _____
基于《知网》的词语相似度计算
基于《知网》的词语相似度计算 [摘要]词语相似度计算是计算机中文处理中的基础和重要环节，目前基于《知网》的词语相似度计算是一种常见的方法，本文将对该方法做系统介绍。 [关键词]《知网》词语相似度计算 一、《知网》的结构 《知网》(HowNet)是我国著名机器翻译专家董振东先生和董强先生创建的，是一个常识知识库，它含有丰富的词汇语义知识以及世界知识，内部结构复杂。 《知网》中两个最基础的概念是“概念”和“义原”。“概念”是用来描述词语语义。因为一个词可以含有多个语义，所以一个词需要多个概念来描述。使用“知识表示语言”对概念进行描述，“知识表示语言”使用的“词汇”便是义原。《知网》中的不可再分的、最小的意义单位是“义原”，义原用来描述“概念”。 《知网》采用的义原有1500个，它们一共可以分为十类，具体见图1。 知网反映了概念之间、概念属性之间各种各样的关系，总体来说知网描述了16种关系： 上下位关系；同义关系、反义关系、对义关系；部件-整体关系；属性-宿主关系；材料-成品关系；施事/经验者/关系；主体-事件关系；受事/内容/领属物等事件关系；工具-事件关系；场所-事件关系；时间-事件关系；值-属性关系；实体-值关系；事件-角色关系；相关关系。 由《知网》的结构得知义原之间组成的不是一个树状结构，而是一个复杂的网状结构。然而义原关系中最重要的是上下位关系。所有的“基本义原”以这种上下位关系为基础构成了义原层次体系，叫做义原分类树。在义原分类树中，父节点义原和子节点义原之间具有上下位关系。可以通过义原分类树来计算词语和词语之间的语义距离。 二、知网的知识词典 知识词典是知网中最基本的数据库。在知识词典中，每一个概念（概念又称为义项）可以用一条记录来描述。一条记录含有八项信息，每一项由用“=”连接的两个部分组成，等号左边表示数据的域名，右边是数据的值。比如下面就是一条描述概念的记录： NO=017114
枚举算法 练习题
1.用50元钱兑换面值为1元、2元、5元的纸币共25张。每种纸币不少于1张，求出有多少种兑换方案？每种兑换方案中1元、2元、5元的纸币各有多少张？ 假设面值为1元、2元、5元的纸币分别是x、y、z张，兑换方案有k种，从题意可得出x、y、z满足的表达式为 x+y+z=25 x+2y+5z=50 解决此问题的Visual Basic程序如下，在(1)和(2)划线处，填入合适的语句或表达式，把程序补充完整。 Private Sub Command1_Click() Dim k As Integer Dim x As Integer, y As Integer, z As Integer k = 0 List1.Clear For y = 1 To 23 For z = 1 To 9 x = 25 - y - z If (1) Then List1.AddItem "1元" + Str(x) + "张 2元" + Str(y) + "张 5元" + Str(z) + "张" ____(2)___________ End If Next z Next y Label1.Caption = "共有" + Str(k) + "种兑换方案" End Sub 程序中划线处(1)应填入_____________ 程序中划线处(2)应填入_____________ 2.以下Visual Basic程序的功能是：计算表达式1+2+22+23+24+25+26+27+28+29+210的值，并在文本框Text1中输出结果。为了实现这一功能，程序中划线处的语句应更正为_____________。 Private Sub Command1_Click() Dim i As Integer,s As Long s = 0 k = 2 For i= 1 To 10 s = s + k k = k * 2 Next i Text1.Text=Str(s) End Sub
语义分析器
重庆大学课程设计报告课程设计题目：简单编译器的设计与实现 学院：计算机学院 专业班级：计算机科学与技术2班 年级：2010级 姓名：唐允恒，张楠 学号：20105208，20105333 完成时间：2013 年 6 月12 日成绩： 指导教师：张敏 重庆大学教务处制
指导教师评定成绩： 指导教师签名：年月日
指导教师评定成绩： 指导教师签名：年月日
重庆大学本科学生课程设计任务书
简单编译器设计与实现 目录 （一）目录 (1) （二）简单编译器分析与设计 (2) (1)简单编译器需求分析 (3) (2)词法分析器的设计 (3) 1.词法表设计 (3) 2.token串取法简单流程图 (3) (3)语法分析器的设计 (4) 1.算符优先文法设计 (4) 2.符号优先表 (6) (4)语义分析器的设计 (6) 1.简单四元式分析 (6) 2.简单四元式的实现 (6) （三）关键代码以及算法 (7) (1)词法分析器的关键算法 (7) (2)语法分析器的关键算法 (7) (3)四元产生式的关键算法 (8) （四）系统测试 (9) (1)用例测试 (9) (2)差错处理 (10) (3)设计自我评价 (10) （五）运行效果 (11) （六）总结 (13)
简单编译器分析与设计 简单编译器需求分析 编写目的 《编译原理》是一门实践性较强的软件基础课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识的同时，加强上机实践。本课程设计的目的就是要达到理论与实际应用相结合，使同学们能够根据编译程序的一般原理和基本方法，通过具体语言的编译程序的编写，掌握编译程序的主要实现技术，并养成良好的程序设计技能。 设计背景 此项目是开发一个C++语言编辑器，完成编辑C++语言源程序，对C++语言源程序进行高亮显示、错误处理、代码重排版、显示当前文件的函数列表和跳转、成对括号、语句块标识的功能，同时描述了编译器执行每个步骤流程。 在词法分析，语法分析和语义分析等方面加深对课程基本内容的理解。同时，在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。 对一个c++语言的子集编制一个编译程序，主要包括以下步骤： 词法分析 设计、编制并调试简单的C++语言的词法分析程序 语法分析 编制一个语法分析程序，实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析。 语义分析 采用语法制导翻译原理，将语法分析所识别的语法成分变换成四元式形式的中间代码序列。
大规模句子相似度计算方法
大规模句子相似度计算方法* 黄河燕1陈肇雄1张孝飞1张克亮1，2 （1中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京100083 2 南京理工大学南京210094） Email: heyan.huang@https://www.wendangku.net/doc/8f8577725.html, xiaofei_ustc@https://www.wendangku.net/doc/8f8577725.html, 摘要：如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例，即句子相似度计算，是基于实例翻译方法的关键问题之一。本文提出一种多层次句子相似度计算方法：首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例，然后针对这些候选实例进行泛化匹配，从而计算出相似句子。在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明，当语料规模为20万英汉句对时，系统提取相似句子的召回率达96%，准确率达90%，充分说明了本文算法的有效性。 关键词：句子相似度；基于实例的机器翻译；多策略机器翻译；泛化匹配 中图法分类号：TP391 Approach of Large-Scale Sentence Similarity Computation HUANG He-yan CHEN Zhao-xiong ZHANG Xiao-fei (Research Center of Computer & Language Information Engineering, CAS Beijing 100083) Email: heyan.huang@https://www.wendangku.net/doc/8f8577725.html, xiaofei_ustc@https://www.wendangku.net/doc/8f8577725.html, Abstract: The retrieval of the similar translation examples corresponding to the SL sentence from the large-scale corpora, or the computation of sentence similarity, is one of the key problems of EBMT. A new multi-layer sentence similarity computation approach is proposed in this paper. First, a few candidate translation examples are selected form a large-scale corpus on the basis of the surface features and entropies of the given words. Second, the degree of generalization match between the input sentence and each of those candidate translation examples is computed respectively. Finally, the sentence similarity is computed according to the outcomes of the previous two steps. Experimental results from tests on IHSMTS show that this approach has a recall rate of 96% and a precision rate of 90% when applied to a corpus of 200,000 English-Chinese sentence pairs. Key words: sentence similarity; example-based machine translation; hybrid-strategy machine translation; generalization matching 1 引言 基于实例的机器翻译EBMT（Example-based machine translation）的基本思路是：预先 *基金项目：国家自然科学基金资助项目（60502048，60272088）；国家863计划基金资助项目（2002AA117010-02）。 作者简介：黄河燕（1963-），女，研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理与机器翻译、大型智能应用系统；陈肇雄（1961-），男，研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、大型智能应用系统；张孝飞（1970-），男，副研究员，博士，主要研究方向为自然语言处理、机器翻译、信息检索。张克亮（1964-），男，副教授，博士后，主要研究方向为计算语言学、机器翻译。
词语相似度计算方法
词语相似度计算方法分析 崔韬世麦范金 桂林理工大学广西 541004 摘要：词语相似度计算是自然语言处理、智能检索、文档聚类、文档分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等很多领域的基础研究课题。词语相似度计算在理论研究和实际应用中具有重要意义。本文对词语相似度进行总结，分别阐述了基于大规模语料库的词语相似度计算方法和基于本体的词语相似度计算方法，重点对后者进行详细分析。最后对两类方法进行简单对比，指出各自优缺点。 关键词：词语相似度；语料库；本体 0 引言 词语相似度计算研究的是用什么样的方法来计算或比较两个词语的相似性。词语相似度计算在自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域都有广泛的应用，它是一个基础研究课题，正在为越来越多的研究人员所关注。笔者对词语相似度计算的应用背景、研究成果进行了归纳和总结，包括每种策略的基本思想、依赖的工具和主要的方法等，以供自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、数据挖掘、信息提取、自动应答、词义排歧和机器翻译等领域的研究人员参考和应用。词语相似度计算的应用主要有以下几点： (1) 在基于实例的机器翻译中，词语相似度主要用于衡量文本中词语的可替换程度。 (2) 在信息检索中，相似度更多的是反映文本与用户查询在意义上的符合程度。 (3) 在多文档文摘系统中，相似度可以反映出局部主题信息的拟合程度。 (4) 在自动应答系统领域，相似度的计算主要体现在计算用户问句和领域文本内容的相似度上。 (5) 在文本分类研究中，相似度可以反映文本与给定的分类体系中某类别的相关程度。 (6) 相似度计算是文本聚类的基础，通过相似度计算，把文档集合按照文档间的相似度大小分成更小的文本簇。1 基于语料库的词语相似度计算方法 基于统计方法计算词语相似度通常是利用词语的相关性来计算词语的相似度。其理论假设凡是语义相近的词，它们的上下文也应该相似。因此统计的方法对于两个词的相似度算建立在计算它们的相关词向量相似度基础上。首先要选择一组特征词，然后计算这一组特征词与每一个词的相关性(一般用这组词在实际的大规模语料中在该词的上下文中出现的频率来度量)，于是，对于每一个词都可以得到一个相关性的特征词向量，然后计算这些向量之间的相似度，一般用向量夹角余弦的计算结果作为这两个词的相似度。 Lee利用相关熵，Brown采用平均互信息来计算词语之间的相似度。李涓子(1999)利用这种思想来实现语义的自动排歧；鲁松(2001)研究了如何利用词语的相关性来计算词语的相似度。PBrownetc采用平均互信息来计算词语之间的相似度。基于统计的定量分析方法能够对词汇间的语义相似性进行比较精确和有效的度量。基于大规模语料库进行的获取受制于所采用的语料库，难以避免数据稀疏问题，由于汉语的一词多义现象，统计的方法得到的结果中含有的噪声是相当大的，常常会出现明显的错误。 2 基于本体库的词语相似度计算方法 2.1 常用本体库 关于Ontology的定义有许多，目前获得较多认同的是R.Studer的解释：“Ontology是对概念体系的明确的、形式
(完整版)小学奥数枚举法题及答案【三篇】
小学奥数枚举法题及答案【三篇】 导读：本文小学奥数枚举法题及答案【三篇】，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 【篇一】枚举法问题 在一个圆周上放了1个红球和1994个黄球。一个同学从红球开始，按顺时针方向，每隔一个球，取走一个球；每隔一个球，取走一个球；……他一直这样操作下去，当他取到红球时就停止。你知道这时圆周上还剩下多少个黄球吗？ 答案与解析： 根据题中所说的操作方法，他在第一圈的操作中，取走的是排在黄球中第2、4、6、……1994位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下1994÷2=997个黄球。 在第二圈操作时，他取走了这997个黄球中，排在第1、3、5、7、……995、997位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下997—(997+1)÷2=498个黄球。 他又要继续第三圈操作了，他隔过红球，又取走了这498个黄球中，排在第1、3、5、……495、497的位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下498÷2=249个黄球。 因为在上一圈操作时，排在这498个黄球中最后一个位置上的黄球没有被取走，所以他再进行操作时，第一个被取走的就是那个红球，这时，他的操作停止，圆周上剩下249个黄球。【篇二】
在一个圆周上放了1个红球和1994个黄球。一个同学从红球开始，按顺时针方向，每隔一个球，取走一个球;每隔一个球，取走一个球;……他一直这样操作下去，当他取到红球时就停止。你知道这时圆周上还剩下多少个黄球吗? 答案与解析： 根据题中所说的操作方法，他在第一圈的操作中，取走的是排在黄球中第2、4、6、……1994位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下1994÷2=997个黄球。 在第二圈操作时，他取走了这997个黄球中，排在第1、3、5、7、……995、997位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下997—(997+1)÷2=498个黄球。 他又要继续第三圈操作了，他隔过红球，又取走了这498个黄球中，排在第1、3、5、……495、497的位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下498÷2=249个黄球。 因为在上一圈操作时，排在这498个黄球中最后一个位置上的黄球没有被取走，所以他再进行操作时，第一个被取走的就是那个红球，这时，他的操作停止，圆周上剩下249个黄球。【篇三】
中文语义依存分析评测大纲
中文语义依存分析评测大纲 一、评测对象 本次评测的对象是中文句子的词语之间的语义及句法依存关系分析技术。 二、评测内容 本次评测主要评测依存关系分析系统对中文句子进行依存分析的准确性。 三、评测方法 1.评测方式 本次评测为离线评测，参评单位自行处理数据，生成相应结果后提交。训练语料将提前1个月公布。 2.评测步骤 1)评测单位预先给出若干训练数据（已标注依存分析结果）； 2)评测单位给出测试数据（未标注依存分析结果）； 3)参评单位运行被测系统，得出测试结果； 4)参评单位提交测试结果； 5)评测单位标注答案，运行自动评测程序，统计评测结果。 3.评测标准 1)量化指标 本次评测采用三个指标对被测试系统进行评测，分别为： i.依存标注准确率（Labeled Attachment Score, LAS） ii.依存准确率（Unlabeled Attachment Score, UAS） iii.标注准确率（Labeled Accuracy, LA） 令整个测试预料包含的词数为N，任意词语的依存用三元组
编译原理词法语法语义分析器设计
编译技术课程设计 班级计算机0802 学号3080602049 姓名周勇 指导老师朱玉全 二零一一年七月
编译技术课程设计 一、目的 <<编译技术>>是理论与实践并重的课程，而其实验课要综合运用一、二年级所学的多门课程的内容，用来完成一个小型编译程序。从而巩固和加强对词法分析、语法分析、语义分析、代码生成和报错处理等理论的认识和理解；培养学生对完整系统的独立分析和设计的能力，进一步培养学生的独立编程能力。 二、任务及要求 基本要求： 1．词法分析器产生下述小语言的单词序列 这个小语言的所有的单词符号，以及它们的种别编码和内部值如下表： 对于这个小语言，有几点重要的限制： 首先，所有的关键字（如IF﹑WHILE等）都是“保留字”。所谓的保留字的意思是，用户不得使用它们作为自己定义的标示符。例如，下面的写法是绝对禁止的： IF（5）=x 其次，由于把关键字作为保留字，故可以把关键字作为一类特殊标示符来处理。也就是说，对于关键字不专设对应的转换图。但把它们（及其种别编码）预先安排在一张表格中（此表叫作保留字表）。当转换图识别出一个标识符时，就去查对这张表，确定它是否为一个关键字。 再次，如果关键字、标识符和常数之间没有确定的运算符或界符作间隔，则必须至少用一个空白符作间隔（此时，空白符不再是完全没有意义的了）。例如，一个条件语句应写为
IF i>0 i= 1; 而绝对不要写成 IFi>0 i=1; 因为对于后者，我们的分析器将无条件地将IFI看成一个标识符。 这个小语言的单词符号的状态转换图，如下图： 2．语法分析器能识别由加+ 减- 乘* 除/ 乘方^ 括号（）操作数所组成的算术表达式，其文法如下： E→E+T|E-T|T T→T*F|T/F|F F→P^F|P p→(E)|i 使用的算法可以是：预测分析法；递归下降分析法；算符优先分析法；LR分析法等。 3．中间代码生成器产生上述算术表达式的中间代码（四元式序列） 较高要求：
词语相似度计算
词语相似度计算 当事物可以计算的时候就产生了智能 ----Alert 一、词语相似度 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算是基于《同义词词林》的。 二、同义词林介绍 《同义词词林》是梅家驹等人于1983年编纂而成，这本词典中不仅包括了一个词语的同义词, 也包含了一定数量的同类词, 即广义的相关。《同义词词林》的编写年代久远，之后没有更新。哈工大花费了大量的人力物力完成了一部具有汉语大词表的哈工大信息检索研究室《同义词词林扩展版》，《同义词词林扩展版》收录词语近7万条。原版的《同义词词林》目录如下：
哈工大《同义词词林扩展版》保留《同义词词林》原有的三层分类体系，并在此基础上对词语继续细分类，增加两层，得到最终的五层分类体系，这样词典中的词语之间就体现了良好的层次关系，如下图表示的词语树形结构： 例如：“东南西北”的编码为Cb02A01=
C是第1层、b是第二层、02是第三层、A是第四层、01是第五层，=号有特殊的意义。词语的编码规则如下： 表中的编码位是按照从左到右的顺序排列。第八位的标记有3种，分别是“=”、“#”、“@”，“=”代表“相等”、“同义”。末尾的“#”代表“不等”、“同类”，属于相关词语。末尾的“@”代表“自我封闭”、“独立”，它在词典中既没有同义词，也没有相关词。 三、词语相似度 定义1语义相似度。给定两个词汇w1和w2,它们之间的相似度通过 Sim(w1,w2):S*S->[0,1],表示集合S中的两个词汇w1和w2的相似程度。 简单的说相似度函数是个值域在[0,1]间的函数。 本文的计算公式参考了《基于同义词词林的词语相似度计算方法》一文，相似度函数计算公式如下： 若两个义项的相似度用Sim表示，n表示所在分枝层分支数，k表示两个分支间的距离。 1.若两个义项不在同一查树上： Sim(A,B) = f 如：人Aa01A01=和实物Ba01A01= 2.若两个义项在同一查树上： 1) 若在第2层分支 Sim(A,B) = a*cos(n*pi/180)*[(n-k+1)/n] 如：人Aa01A01= 和少儿Ab04B01=
语义相似度的计算方法研究
语义相似度的计算方法研究 信息与计算科学余牛指导教师：冉延平 摘要语义相似度计算在信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等很多领域中都有广泛的应用．特别是近几十年来随着Internet技术的高速发展,语义相似度计算成为自然语言处理和信息检索研究的重要组成部分．本文介绍了几种典型的语义相似度的计算方法，总结了语义相似度计算的两类策略,其中重点介绍了一种基于树状结构中语义词典Hownet的语义相似度计算方法，最后对两类主要策略进行了简单的比较．关键词语义相似度;语义距离;知网;语料库 The Reseach of Computing Methods about Semantic Similarity YU Niu (Department of Mathematics and Statistics,Tianshui Normal University , 741000) Abstract Semantic similarity is broadly used in many applications such as information retrieval, information extraction, text classification, word sense disambiguation, example-based machine translation and so on．Especially with the rapid development of Internet technology in recent decades, Calculation of semantic similarity has always been an important part of natural language processing and information retrieval research .This paper introduces several main methods of calculating semantic similarity , then two strategies of semantic similarity measurement are summarized, and we focuse on the Hownet based on the stucture of tree and use them to calculate the semantic similarity ,and finally the two strategies are easily compared . Key words Semantic similarity, Semantic distance,Hownet, Corpus