本文將自然語言理解篇章分析應用于機械產(chǎn)品設(shè)計中,通過對以自然語言形式表達的用戶需求進行理解和分析,并將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化成概念設(shè)計要求或設(shè)計參數(shù),為后續(xù)設(shè)計提供支持,為用戶和設(shè)計人員提供了一個良好的設(shè)計環(huán)境。本文對現(xiàn)有知識表示方法進行對比,指出各個方法的優(yōu)缺點,結(jié)合多種方法提出了自然語言篇章分析所需的知識表示方法,并應用于篇章理解知識庫的構(gòu)建。本文的核心是依據(jù)篇章理解的主要問題,提出了篇章分析的概念模型,把篇章分析的核心過程歸為概念的聚類分析和關(guān)聯(lián)分析,分析了篇章問題在概念層次的映射,詳細討論了概念聚類的依據(jù)以及名詞聚類、事件聚類的實現(xiàn)方法,并在概念聚類的基礎(chǔ)上,進一步分析了概念間關(guān)聯(lián)問題的內(nèi)在原因,討論了關(guān)聯(lián)分析的實現(xiàn)方法。然后,根據(jù)自然語言理解篇章分析模型,設(shè)計實現(xiàn)了基于領(lǐng)域的漢語NLU篇章分析系統(tǒng)。最后,結(jié)合實際將其應用在機械產(chǎn)品設(shè)計的用戶需求分析領(lǐng)域,通過系統(tǒng)測試,結(jié)果比較令人滿意。 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 自然語言理解概述
        1.2.1 概述
        1.2.2 國內(nèi)的研究狀況
        1.2.3 自然語言理解中的難點
    1.3 自然語言理解篇章分析概述
        1.3.1 篇章分析研究現(xiàn)狀
        1.3.2 篇章分析的難點
    1.4 問題與展望
    1.5 本文主要工作
第二章 自然語言理解篇章知識庫的構(gòu)建
    2.1 知識表示概述
    2.2 常用自然語言理解的知識表示方法
    2.3 篇章分析的知識表示和知識庫的構(gòu)建
    2.4 本章小結(jié)
第三章 領(lǐng)域自然語言理解篇章分析模型
    3.1 篇章分析典型問題
        3.1.1 上下文關(guān)聯(lián)問題
        3.1.2 上下文連貫問題
        3.1.3 語境問題
    3.2 篇章概念模型
        3.2.1 關(guān)注主體和事件
        3.2.2 以概念為核心
    3.3 篇章的概念處理模型
        3.3.1 概念的聚類分析
        3.3.2 概念的關(guān)聯(lián)分析
        3.3.3 總結(jié)
    3.4 領(lǐng)域問題模型初步探討
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于領(lǐng)域的自然語言理解篇章分析的實現(xiàn)
    4.1 領(lǐng)域自然語言理解篇章分析的整體框架
    4.2 名詞聚類分析的實現(xiàn)
        4.2.1 名詞聚類的對象
        4.2.2 名詞聚類分析的實現(xiàn)
        4.2.3 核心詞分析的實現(xiàn)
    4.3 事件聚類分析的初步實現(xiàn)
        4.3.1 事件聚類的初步實現(xiàn)
        4.3.2 依據(jù)過程聚類
    4.4 事件的關(guān)聯(lián)分析的研究
        4.4.1 關(guān)聯(lián)分析及推理的討論
        4.4.2 時間和副詞問題對事件關(guān)聯(lián)的影響
    4.5 領(lǐng)域問題模型及語用分析的探討
        4.5.1 領(lǐng)域問題模型
        4.5.2 語用分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 篇章分析在機械產(chǎn)品設(shè)計方面的應用
    5.1 設(shè)計領(lǐng)域自然語言理解特點
    5.2 機械設(shè)計領(lǐng)域自然語言理解整體框架
    5.3 基于自然語言理解的機械傳動裝置人機接口設(shè)計
        5.3.1 系統(tǒng)設(shè)計介紹
        5.3.2 帶傳動設(shè)計系統(tǒng)中的篇章分析實現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)束語
致謝
參考文獻
作者在讀期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3581156