摘要：传统的自动校对技术多是基于字、词级的统计方法 ,有很多局限 ,通过讨论中文文本自动校对技术的设计思想与实现方法及中英文自动校对的异同 ,提出了词法、句法、语义多层次结合校对策略 ,从而能够检查以往无法查出的错误 描述了自动校对系统的整体框架 ,并具体给出可操作的实现方法 这些方法针对非受限领域的文本 。

摘要：中文姓名的辨识是自动分词、自动文摘的基础。独立于自动分词 ,我们运用姓名用字概率和规则 ,设计并实现了一个中文姓名辨识系统。对 2 0 775 7字语料进行了测试 ,召回率达到 92 .5 7% ,精确率达到 80 .35 % ,且速度较快。

摘要：该文意在设计并且实现一个针对英文文本的自动归类以及检索系统,重点在于提高分类方法的准确率。自动文本分类系统中,一般来说文本内容是以N维特征空间的形式存储的,所以特征提取的方法和准确率极大地影响到分类结果的正确率。传统方法是基于词形的,并不考察词语的意义,忽略了同一意义下词形的多样性、不确定性以及词义之间的关系,尤其是上下位关系。该文提出的方法,在向量空间模型(VSM)的基础上,以“概念”为基础,同时考虑词义的上位关系,使得训练过程中可以从词语中提炼出更加概括性的信息,从而达到提高分类精度的目的。

摘要：传统的自动文摘方法基于词语统计抽取文摘句 ,未进行文本的语义分析 ,导致文摘精度不高。为了克服传统方法的缺点 ,本文提出了一种基于主题概念的自动文摘方法 ,以概念统计和层次分析为基础设计并实现了一个英文自动文摘系统。系统利用WordNet以概念统计代替传统的词频统计 ,基于主题概念构建向量空间模型 ,计算句子重要度。并且根据主题概念在概念层次树上的分布进行文本结构分析划分意义块 ,以意义块为单元抽取文摘 ,初步解决了多主题文章的文摘结构不平衡问题。本文主要介绍了概念层次树的构造 ,主题概念的抽取步骤 ,基于主题概念的句子重要度的计算和意义块的划分算法。测试表明 ,通过概念统计和语义层次分析的方法 ,我们设计了更理想的向量空间模型 ,系统生成的文摘精度较高 。

摘要：针对汉语文本,对自动问答系统的实现进行了初步探索,主要是基于向量空间模型对文档信息进行检索,重点研究了模式匹配在判断问句类型和获取答案方面的作用,设计并初步实现了一个面向受限领域内中文自动问答系统。