面向篇章的省略恢复及其在机械设计中的应用

发布时间：2020-11-01 01:56

　　 随着产品CAD与CAM的发展和对机电一体化的要求不断提高,智能化的系统将是未来的发展趋势,用自然语言直接进行人机交流也是智能化的必然要求。本文将自然语言理解的省略恢复应用于产品设计中,通过对以自然语言形式表达的用户需求进行理解和分析,并将分析结果转化成概念设计要求或设计参数,为后续设计提供支持,为用户提供了一个良好的交流环境。 分析了语法分析的方法以及现有的几种语义分析方法,并结合自然语言理解系统的实际情况,探讨了篇章分析的相关方法和理论基础。根据当前汉语省略现象普遍存在的现状,对汉语中的省略现象进行了研究。提出了基于名词聚类、事件聚类、事件关联的省略恢复方法,对其中利用篇章下概念的内涵外延搭配关系,聚类分析和关联分析实现缺省语义成分找回的过程做了实现。 根据自然语言理解省略恢复模型,设计实现了基于领域的汉语NLU省略恢复系统。最后,结合实际将其应用在机械产品设计的用户需求分析领域。
【学位单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：TH122
【部分图文】：

产的整个生命周期内占有十分重要的决定占到 70%-80%的产品成本[3]。、规律成为产品设计的主要研究课题为：需求分析、概念设计和详细设满足客户需求和设计指标的方案，细设计阶段是将方案变成具体的产品设计参数在这个阶段确定下来，并不同的设计阶段，但在各种设计阶段复在整个设计过程中都存在。产品

[38]。如图2.3，篇章的基本信息体是一些离散的概念，一个句子是由几个相关概念构成的，这些概念组成了一定的概念集，依次递推就构成了整个篇章的层次结构信息。一般来说，每个概念、每句话都有其存在的意义，所以在篇章层次上，所有概念都通过相互关联组合到了一起，从而构成了整个篇章本体模型，孤立的概念是不应该存在的。篇章理解就是在单句层以上处理不同概念集中的相关联的概念。图2.3 篇章层次结构示意图（2）以核心词确立为延伸的聚类分析：聚类是指对某一概念不同层面的描述或对概念各个属性的描述，收集此概念的描述和此概念相关属性的描述，我们就可以比较全面地得到该概念所包含的信息。聚类分析包括名词聚类，动词聚类，核心词确立。①名词聚类：是围绕着名词概念的内涵和外延展开的，内涵和外延对应着概念的各个属性

整个自然语言理解系统就要经过上述的几个必要步骤，下面是自然语言理解各模块执行处理图，如图 4.2 所示：图4.2 自然语言理解各模块协同工作图4.2 篇章下省略恢复的知识库及相应概念模板的实现我们在省略恢复的篇章分析时无论是聚类分析的名词概念聚类还是动词事件聚类，或者是核心词确立，或者是关联分析都要用到系统整体设定的相应的名词模板，动词事件模板，静态知识库模板等相应的概念模板。因为相关的信息，属性统计都可以用模板表示出来，易于汇聚和查找相关信息，并且在进行语义搭配判断和语义分析时也要对相应的模板进行匹配才能得出相应的结论，所以我们接下来要定义一些分析时要用的知识模板。
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本文编号：2864852