2) natural language processing
自然语言处理
1.
The application of natural language processing in retrieval system of pharmaceutical patent abstracts;
自然语言处理技术在药物专利检索中的应用研究(英文)
2.
Application of hidden markov model in natural language processing;
隐马尔可夫模型在自然语言处理中的应用
3.
Feature Selection Research of the Chinese Technology Text based on Natural Language Processing;
基于自然语言处理的中文科技论文特征提取研究
4) NLP
自然语言处理
1.
Coupling Processing of Event Noun in NLP Systems;
自然语言处理系统中的事件类名词的耦合处理
2.
Study and Implementation of Improving QA Systems Using NLP;
用自然语言处理改进问答系统的研究和实现
3.
The current Natural Language Processing (NLP) means is chiefly grounded on the principle of language rules description pattern, which lacks comprehensive semantic representation capability, and therefore it can not efficiently process the real texts in the layer of semantic meaning.
现有自然语言处理方法主要采取描述语言规律的基本思路,缺乏全面的语义表示能力,因此不能从语义层面有效处理各种类型的真实文本。
5) natural language process
自然语言处理
1.
Hidden Markov Models and Its Application to Natural Language Process
隐马尔可夫模型及其在自然语言处理中的应用
6) natural language processing (NLP)
自然语言处理
1.
Word Sense Disambiguation (WSD) plays an important role in many areas of Natural Language Processing (NLP), and now it has become a hotspot and nodus.
在自然语言处理(NLP)中,词义消歧(WSD)一直是研究的重点和难点。
补充资料：自然语言处理系统
自然语言处理系统
natural language processing system
2 1 ran yuyan ehull xitong自然语言处理系统(natural Ianguage pro-cessing system)采用计算机技术来研究和处理自然语言的系统。 自然语言处理系统的研制是本世纪50年代才开始的，40年来，这项研究取得了长足的进展，并形成了一门重要的新兴学科—自然语言处理。 自然语言处理系统的研制，一般应包括如下三个步骤: 第一，把需要研究的问题在语言学上加以形式化，使之能以一定的数学形式，严密而规整地表示出来; 第二，把这种严密而规整的数学形式表示为算法，使之在计算上形式化; 第三，根据算法编写计算机程序，使之在计算机上加以实现。 因此，为了研制自然语言处理系统，我们不仅要有语言学方面的知识，而且，还要有数学和计算机科学方面的知识，自然语言处理系统的研制涉及到多个学科领域。 早在计算机出现以前，英国数学家图灵(A.M.Turing)就预见到未来的计算机将会对自然语言研究提出新的课题。他认为，检验计算机智能高低的最好办法是让计算机讲英语和理解英语。他首先预见到计算机和自然语言将会结下不解之缘。美国语言学家乔姆斯基(N.Chotnsky)在计算机出现的初期就把计算机程序设计语言与自然语言置于相同的平面上。从数学和计算机科学的角度，用统一的观点来加以考察，对“语言”、“词汇”等语言学中的基本概念，获得了高度抽象化的认识。 图灵和乔姆斯基以科学家特有的远见卓识，指出了计算机与自然语言的密切联系，他们是自然语言处理系统研究的先驱者。 自然语言处理系统的研究首先是从机器翻译系统的研究开始的。1946年电子计算机刚一问世，人们就想到了利用计算机把一种语言翻译成另一种语言的可能性。从50年代初期到60年代中期，机器翻译一直是自然语言处理系统研究的中心课题。当时采用的主要是“词对词”的直接翻译方式，但没有得到预期的翻译效果。60年代中期，人们开始转人对自然语言的语法、语义和语用等基本问题的研究，并尝试着让计算机来理解自然语言。许多学者认为，断定计算机是否理解自然语言的最直观的方法，就是让计算机同人们对话，如果计算机对人用自然语言提出的问题能作出回答，就说明计算机已经理解了自然语言。这样，就出现了“人机对话”系统(或“自然语言理解”系统)的研究。自然语言处理的理论和方法也就在这些具体的研究中逐渐形成、成熟并完善起来。 1976年加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦政府翻译局联合开发了实用性机器翻译系统TAUMes州正TE〔)，正式提供天气预报服务。
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参考词条