使用計算機處理中文信息技術

來源:投稿網 時間:2023-08-11 10:00:07

一、中文信息處理的特點。

(1)漢字的特殊性。

眾所周知，英語在計算機信息處理方面的優點是字母數量有限，因此很容易進行輸入輸出和信息處理，而漢字數量大，字形相對復雜，給漢字編碼帶來了很大的麻煩。因此，我們根據漢字信息處理過程中的不同要求，對漢字進行了不同形式的編碼。綜上所述，有以下方案，即漢字輸入編碼、漢字標準編碼、漢字內碼和漢字形碼。

（2）書面漢語的特殊性。

漢語的另一個特點是，在書面表達中，單詞和標記之間沒有明顯的分離標記，這使得自動分離在書面漢語分析中建立了一個難題。單詞需要按照一定的規范有序組合，比較英語，我們會發現英語單詞是空格，漢語習慣于通過單詞、整個句子和段落，困難之一是單詞劃分，我們都知道，英語也有短語劃分，但由于漢語單詞遠大于英語的數量和范圍，所以更難處理。

（3）漢語語音的特殊性。

在語音方面，漢語的特點是音節結構相對簡單，音節劃分界限相對清晰，但語調和語調是漢英之間的顯著區別，這是語音識別和語音合成的缺點，但一般來說，漢語語音處理相對容易。

（4）漢語語法的特殊性。

在語法方面，漢語詞匯的句法功能相對難以判斷，這與英語語言的多變形式完全不同。漢語主要依靠詞序和虛詞來表達不同的含義。因此，如果你不能很好地掌握句法，就特別容易產生歧義。因此，漢語句子自動分析的重要技術是一項難以克服的技術。

二、中文信息處理技術。

(1)N元模型。

設置wi是文本中的任何一個單詞。如果你知道它在文本中的前兩個單詞wi-2w-1，你可以使用條件概率P（wi|wi-2w-1）來預測wi的概率。這是統計語言模型的概念。一般來說，如果文本中的任何單詞序列用變量W代表，則由順序排列的n個單詞組成，即w=w1w2。。。wn，統計語言模型是單詞序列w在文本中出現的概率P（w）。使用概率乘積公式，P（w）可擴展為：P（w）=P（w1）P（w2|w1）P（w3|w1w2）。。。P（wn|w1w2。。。wn-1）不難看出，為了預測單詞wn的出現概率，我們必須知道前面所有單詞的出現概率。從計算上看，這種方法太復雜了。如果任何單詞wi的出現概率都與前兩個單詞有很大關系。此時的語言模型稱為三元模型(tri-gram):P(W)≠P(w1)P(w2|w1)(i=3)。

符號II=3...np(..)表示概率連乘。一般來說，N元模型是假設當前單詞的概率與其前面的N-1單詞有關。重要的是，這些概率參數可以通過大型語料庫來計算。比如三元概率包括P(wi|wi-2wi-1)-count(wi-2wi-1wi)/count(wi-2wi-1)。

(2)語音識別。

語音識別的最終目標是實現真正意義上的人與計算機之間的自由交流，使機器能夠理解人類的語言，并及時做出準確的反饋。語音識別技術包括信號處理、模式識別、概率論和信息理論、發聲機原理和聽覺原理、人工智能等主要內容。語音識別技術主要包括三個方面：特征提取技術、模式匹配標準和模型訓練技術。此外，它還涉及到語音識別單元的選擇。在這個問題上，我們通常使用音節作為識別單元。此外，在特征參數提取技術方面，由于語音符號中含有大量信息，通常稱為聲學特征。特征參數是決定語音識別質量的關鍵技術。因此，我們應該盡可能收集要傳播的語義信息，消除說話者的個人信息干擾，以確保特征參數的有效性和準確性。

(3)句法分析。

句法分析是以漢語語法特征為分析方法，對句子、段落中的短語結構樹進行分析，分析的主要內容包括：句子中的所有單句，每個句子在句法中的作用，什么是更大的語法結構，句子中的短語或短語類型，在句子中的作用，最后，如何有機組合或附著在整個句子中，這些是句法結構分析的主要內容，稱為線圖分析。值得注意的是，英語語言結構中的主語必須放在謂語之前，否則表達的意思就會完全改變。當然，在某些特定情況下，這種情況在倒裝句結構中仍然很常見。這與漢語有顯著的不同。

三、結語。

中國信息處理技術具有重要意義。它是語言學與信息技術的有機融合。它旨在將中文的聲、形、義輸入計算機，然后進行必要的信息處理和處理。在此過程中，它涉及到計算機科學、信息學、聲學等大量學科的交叉知識。具體來說，語言信息處理是對自然語言的各個部分進行信息處理，包括單詞、句子、段落甚至文本、聲音和圖像，然后進行輸入和輸出、壓縮、存儲和檢索。眾所周知，自然語言是我們日常生活中最重要的溝通工具。它是人類思維活動和文化傳播的有效載體。因此，語言信息處理技術具有重要意義。本文專門分析了使用計算機處理中文信息的技術，即中文信息處理技術。我希望這篇文章能啟發同行更多的交流和學習，更好地改進這項技術。