谈谈自然语言基于统计汉语分词在机械产品设计中运用设计

论文导读：
摘要：汉语分词是自然语言理解中的一个主要组成部分，同时也是文本挖掘，机器翻译，信息检索的基础。由于汉语分词不身的复杂性，故而寻求准确有效的汉语分词策略成为自然语言理解的主要探讨内容之一。本论文设计了基于统计和语义浅析相结合的分词模型，将其运用在产品的设计历程中。通过该模型将用户以自然语言形式描述的需求进行切分，将切分结果经过自然语言理解系统的其余模块的处理转化成为计算机能够识别的概念设计要求。本论文浅析了现有汉语分词的策略及其主要有着的不足，探讨了基于语料库的分词策略及其关键技术，结合现有的分词策略，提出将机械分词、语料库统计分词和语义浅析相结合的分词模型，并将此分词模型嵌入到某领域汉语理解系统之中。机械分词阶段，利用改善的最大匹配法，以求尽量得出所有的切分形式并用有向图的形式体现出来，并且找出分词中的歧义字段，对其进行消除歧义。语料库统计阶段，先将歧义字段中的各种常见搭配组合利用语料库统计策略统计，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改善和良性互动，同时对合成词（“2+2”，“2+3”和“3+2”方式）的可信度进行统计；然后采取语义浅析中的动名词结构，结合概念以属的知识表示策略，对分词结果进一步消除歧义，提升了分词系统的准确率，降低分词系统的复杂度。最后结合实际将该分词模型运用于产品设计的用户需求浅析领域。关键词：自然语言理解论文统计论文分词论文产品设计论文
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Abstract4-7
第一章 绪论7-15

1.1 产品设计介绍7-8

1.2 自然语言理解概述8-11

1.2.1 自然语言理解的定义8-9

1.2.2 自然语言理解的基本策略9-10

1.2.3 自然语言理解探讨进展10-11

1.3 分词探讨概述11-14

1.3.1 中文分词的定义11-12

1.3.2 中文分词近况12-13

1.3.3 中文分词探讨的目的和作用13-14

1.4 本论文主要工作14-15

第二章 中文分词相关知识及概念以属树论述15-29

2.1 中文分词中的基本不足15-17

2.2 中文分词的基本策略17-20

2.3 基于语料库的统计分词20-24

2.4 概念以属论述24-27

2.4.1 概念的含义及其概念的内涵与外延24-25

2.4.2 概念以属论述25-27

2.5 本章小结27-29

第三章 基于统计和语义浅析的分词模型29-41

3.1 粗切分后的统计消歧29-35

3.

1.1 利用最大匹配法实现粗切分30-33

3.

1.2 歧义字段的统计消歧33-34

3.

1.3 合成词的统计34-35

3.2 粗切分后的语义消歧35-36

3.3 基于统计和语义浅析的分词模型的构建36-39

3.1 基于统计的分词模型的构建36-37

3.2 分词模型模块浅析37-39

3.4 本章小结39-41

第四章 基于统计与语义浅析的分词模型设计和实现41-55

4.1 基于统计与语义浅析的分词模型概述41-43

4.2 分词模型设计43-53

4.

2.1 机械分词阶段关键流程设计及实例43-46

4.

2.2 基于语料库的统计分词模型的设计46-49

4.

2.3 概念以属知识表示模型的设计49-53

4.3 本章小结53-55
第五章 基于统计与语义浅析的分词模型在产品设计中的运用55-61

5.1 自然语言理解系统在机械设计领域的运用55

5.2 基于自然语言理解的机械设计需求浅析系统的设计介绍55-57

5.3 基于统计的中文分词在机械产品设计中的运用57-60

5.4 本章小结60-61

总结与展望61-63
致谢63-65
参考文献65-68