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时间:2019-05-13
《自然语言理解篇章因果关系汇聚的研究及其在机械设计中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:蓬遂主鱼日期2旦!主.主:笸关于
2、论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密,在一年后解密后试用本授权书。本人签名:睡送圭色导师签名:挞摘要自然语言篇章理解技术应用于机械设计
3、领域是人工智能技术应用的重点和难点之一。本文将自然语言理解中篇章的聚类模型应用于机械产品的设计中,着重研究篇章中事件因果汇聚模型的建立过程,最终通过对以自然语言形式表达的用户需求进行理解和分析,实现了系统与用户间的良好交流,并为后续设计提供支持。首先,本文较为详细地介绍了现有的语义分析和知识表示方法,结合基于知识的自然语言理解系统的特点,选择概念从属理论与框架及规则相结合的知识表示方法;其次,讨论了因果关系的表达方式,分为意合法和形合法,并介绍了表示因果关系的标志词,接着对因果关系进行了分类;然后提出
4、了基于知识和利用因果关系的时序性和传递性特点对用意合法表达的因果关系进行汇聚和利用因果关系标志词对形合法因果关系进行汇聚的方法并建立模型;紧接着使用专家系统开发工具将此模型实现;最后,将自然语言理解篇章因果关系汇聚模型应用到机械产品的智能设计领域。关键词:自然语言理解篇章理解因果关系因果汇聚智能设计AbstractTheapplicationofnaturallanguagetextunderstandingtechnologyinthefieldofmechanicaldesignisoneofth
5、eimportantanddifficultpointsinartificialintelligencetechnology.Thispaperisabouttheunderstandingofnaturallanguagetextclusteringmodelanditsapplicationtothemechanicalproductdesign,focusingonchaptereventscauseaggregationmodel,finallyachieveabettercommunicat
6、ionbetweenthesystemandusers,andtosupportthefuturedesignthroughtheunderStandingandanalyzingoftheuser’Sneedsexpressedintheformofnaturallanguage.Firstofall,thispaperdetailedintroducestheexistingmethodforsemanticanalysisandknowledgerepresentation,thencombin
7、edwiththefeatureofthenaturallanguageunderstandingsystemwhichbasedontheknowledge,themethodofknowledgerepresentationbasedonthecombinationofconceptualdependencytheoryandtheframeworkandrulesischosen;secondly,discussedtheexpressionwayofthecausationwhichisdiv
8、idedintoparataxisandhypotaxis,andintroducedindicatesofacausalmarker,thenthecausalrelationshipisclassified;thendescribedtheaggregationmodelofcausalexpressedbyaintentionlegalmethodindetail,themodelusedcausalknowledge;thenusingexper
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