使用计算机处理中文信息技术

来源:投稿网 时间:2023-08-11 10:00:07

一、中文信息处理的特点。

(1)汉字的特殊性。

众所周知，英语在计算机信息处理方面的优点是字母数量有限，因此很容易进行输入输出和信息处理，而汉字数量大，字形相对复杂，给汉字编码带来了很大的麻烦。因此，我们根据汉字信息处理过程中的不同要求，对汉字进行了不同形式的编码。综上所述，有以下方案，即汉字输入编码、汉字标准编码、汉字内码和汉字形码。

（2）书面汉语的特殊性。

汉语的另一个特点是，在书面表达中，单词和标记之间没有明显的分离标记，这使得自动分离在书面汉语分析中建立了一个难题。单词需要按照一定的规范有序组合，比较英语，我们会发现英语单词是空格，汉语习惯于通过单词、整个句子和段落，困难之一是单词划分，我们都知道，英语也有短语划分，但由于汉语单词远大于英语的数量和范围，所以更难处理。

（3）汉语语音的特殊性。

在语音方面，汉语的特点是音节结构相对简单，音节划分界限相对清晰，但语调和语调是汉英之间的显著区别，这是语音识别和语音合成的缺点，但一般来说，汉语语音处理相对容易。

（4）汉语语法的特殊性。

在语法方面，汉语词汇的句法功能相对难以判断，这与英语语言的多变形式完全不同。汉语主要依靠词序和虚词来表达不同的含义。因此，如果你不能很好地掌握句法，就特别容易产生歧义。因此，汉语句子自动分析的重要技术是一项难以克服的技术。

二、中文信息处理技术。

(1)N元模型。

设置wi是文本中的任何一个单词。如果你知道它在文本中的前两个单词wi-2w-1，你可以使用条件概率P（wi|wi-2w-1）来预测wi的概率。这是统计语言模型的概念。一般来说，如果文本中的任何单词序列用变量W代表，则由顺序排列的n个单词组成，即w=w1w2。。。wn，统计语言模型是单词序列w在文本中出现的概率P（w）。使用概率乘积公式，P（w）可扩展为：P（w）=P（w1）P（w2|w1）P（w3|w1w2）。。。P（wn|w1w2。。。wn-1）不难看出，为了预测单词wn的出现概率，我们必须知道前面所有单词的出现概率。从计算上看，这种方法太复杂了。如果任何单词wi的出现概率都与前两个单词有很大关系。此时的语言模型称为三元模型(tri-gram):P(W)≠P(w1)P(w2|w1)(i=3)。

符号II=3...np(..)表示概率连乘。一般来说，N元模型是假设当前单词的概率与其前面的N-1单词有关。重要的是，这些概率参数可以通过大型语料库来计算。比如三元概率包括P(wi|wi-2wi-1)-count(wi-2wi-1wi)/count(wi-2wi-1)。

(2)语音识别。

语音识别的最终目标是实现真正意义上的人与计算机之间的自由交流，使机器能够理解人类的语言，并及时做出准确的反馈。语音识别技术包括信号处理、模式识别、概率论和信息理论、发声机原理和听觉原理、人工智能等主要内容。语音识别技术主要包括三个方面：特征提取技术、模式匹配标准和模型训练技术。此外，它还涉及到语音识别单元的选择。在这个问题上，我们通常使用音节作为识别单元。此外，在特征参数提取技术方面，由于语音符号中含有大量信息，通常称为声学特征。特征参数是决定语音识别质量的关键技术。因此，我们应该尽可能收集要传播的语义信息，消除说话者的个人信息干扰，以确保特征参数的有效性和准确性。

(3)句法分析。

句法分析是以汉语语法特征为分析方法，对句子、段落中的短语结构树进行分析，分析的主要内容包括：句子中的所有单句，每个句子在句法中的作用，什么是更大的语法结构，句子中的短语或短语类型，在句子中的作用，最后，如何有机组合或附着在整个句子中，这些是句法结构分析的主要内容，称为线图分析。值得注意的是，英语语言结构中的主语必须放在谓语之前，否则表达的意思就会完全改变。当然，在某些特定情况下，这种情况在倒装句结构中仍然很常见。这与汉语有显著的不同。

三、结语。

中国信息处理技术具有重要意义。它是语言学与信息技术的有机融合。它旨在将中文的声、形、义输入计算机，然后进行必要的信息处理和处理。在此过程中，它涉及到计算机科学、信息学、声学等大量学科的交叉知识。具体来说，语言信息处理是对自然语言的各个部分进行信息处理，包括单词、句子、段落甚至文本、声音和图像，然后进行输入和输出、压缩、存储和检索。众所周知，自然语言是我们日常生活中最重要的沟通工具。它是人类思维活动和文化传播的有效载体。因此，语言信息处理技术具有重要意义。本文专门分析了使用计算机处理中文信息的技术，即中文信息处理技术。我希望这篇文章能启发同行更多的交流和学习，更好地改进这项技术。