对蒙古语语料库的短语标注

通过本项研究，我们对100万词级现代蒙古语语料库做了短语标注，建立了现代蒙古语基本短语库。这一成果。对今后建立一个面向信息处理的、具有较强通用性的蒙古语语义分类和描述体系，提供了必要的前提条件。局部测试结果表明，标注软件对简单句子标注基本短语的召回率和准确率分别达到了92．93％和86．79％。今后有必要深入研究语义信息的获取、语法信息的细化以及蒙古语短语的歧义结构种类、产生歧义结构的原因等问题。     

基于改进模糊C均值聚类的弥散张量成像图像分割

为了避免随机选取初始聚类中心点的缺陷,利用最大最小距离的方法确定初始聚类中心点.实验结果表明,和传统的模糊C均值聚类(FCM)算法相比,所提聚类算法具有较高的稳定性和准确性,所分割的胼胝体图像边缘信息更加清晰.     

英语专业学生话语标记语使用情况之实证研究

通过语料库文本分析的方式,把中国英语学习者（英语专业学生）话语标记语的使用情况和英语本族语者话语标记语的使用情况进行对比。结果显示,中国英语学习者（英语专业学生）在使用频率和使用类型上都有明显差距。教师在教学中应有意识地引导学生注意话语标记语的使用,从而使学生的表达更加流利。     

扩展主题图本体融合策略与算法

针对分布式建立与存储的领域本体主题图在融合过程中的语义与结构重复问题以及冗余信息的判断与消除问题,提出了基于语义词典与语料库相结合的主题图融合算法(TMMC),给出了概念相似度计算以及同义关系、整体部分关系等的处理方法.对本体中概念进行基于HowNet语义词典及其他语义词典的多层次相似度计算,定义概念间不同语义关系的融合规则,针对专业领域本体中大量术语词典未收录的问题,提出基于语料库的概念相似度算法,并对计算机教育专业领域扩展主题图进行了融合实验.实验结果表明,TMMC提高了融合的准确率与查全率.     

基于CLEC中国非英语专业学生的情态动词使用研究

通过比较11个情态动词在CLEC非英语专业学生四、青级考试作文子语料库与LOCNESS语料库中的使用情况，可以发现中国非英语专业学生在四、六级考试作文中过多使用了earl，shall，should，will，must，dare和need；而情态动词could，might和would则使用不足，并分别分析了导致过多使用和使用不足的原因。     

大规模单语语料的索引及检索

针对大规模单语语料资源,提出了采用B-tree结构的二级索引机制;研究了索引及检索关键字的组织策略,引入了检索关键字的词频因素,通过关键字的分组及短语的识别策略,有效地解决了检索效率和准确率问题.     

网络语料库在英语写作教学中的应用

在教学中引入电脑语料库是当今国内外英语教育发展的新趋势。基于语料库的数据驱动学习为学生提供真实的学习环境和有效的探索语言的手段,可以提高学生的学习自主性,从而改进写作教学的效果,并对推进我国英语教学有一定积极意义。     

统计学习方法在语义消歧中的应用研究

语义歧义大量存在于自然语言中,其排歧成功率是衡量机器翻译、信息检索、文本分类等自然语言处理软件性能的重要指标.对语义消歧这一自然语言理解领域的难点技术问题进行了探讨,分析了统计学习方法在语义消歧中的应用,阐述了统计语义消歧的有关技术,并给出一个基于贝叶斯与机读词典的语义消歧实例,取得了较高的语义消歧成功率.     

现代维吾尔语的词性标注校对技术研究

近些年来语料库语言学的发展较为迅速,语料库的建设成为一项重要的工作.在对语料加工的过程中,保证词性标注的一致性也成为建设高质量语料库的重要问题.目前国内外对汉语语料库词性标注结果的校对,还停留在人工校对上,对词性标注结果不一致现象尚未进行系统的研究.对于词性标注方法不是很成熟的维吾尔语语料库来说,词性校对方面的研究工作更少.首先概要介绍了一种维吾尔语的标注方法,并受一些文献的启发,根据维吾尔语的特点对其进行词性标注自动校对的研究,并分析其适用于维吾尔语词性校对的可行性,进而提高维吾尔语词性标注的正确率.     

大学英语写作中词汇错误实证调查研究报告

以60名非英语专业学生的作文为样本,通过统计分析作文中出现的词汇错误,试图解决三个问题:(1)确认学生在写作中所犯词汇错误类型及比例;(2)分析主要错误来源;(3)评估词汇错误的严重程度。结果表明,学生的词汇错误主要集中在词义混淆和词汇搭配。因此,笔者建议在教学中尝试利用语料库以及词汇法教学等手段,提高学生在写作中英语词汇运用的准确性与流利性。