【摘 要】
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全自动的语义分析一直是自然语言处理的主要目标之一,通过深层语义的分析,自然语言可以转化为形式语言。因此,可以实现人机之间的交互。为达到此目的人们在语义分析和标注方
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院声学研究所
【基金项目】
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本文承国家973项目“自然语言理解的交互引擎研究”（2004CB318104）、中科院声学所知识创新工程项目”句群理解处理理论及其应用”（0654091431）、中国科学院声学研究所”所长择优基金”（GS13SJJ04）、中国科学院青年人才领域前沿项目（0754021432）、国家科技支撑计划课题”搜索引擎中的语言翻译基础研究”（2007BAH05B02-05）的资助.
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全自动的语义分析一直是自然语言处理的主要目标之一,通过深层语义的分析,自然语言可以转化为形式语言。因此,可以实现人机之间的交互。为达到此目的人们在语义分析和标注方面做了长期的努力。本文在借鉴前人工作的基础上,为提高辅语义块的自动识别,进行了大量的语料分析,总结提出了比较有效的计算机处理规则。经真实文本实验测试,利用这些规则处理,可以达到较好的准确率和召回率。
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