1、色标注中关键技术研究多任务学习方法在组块分析中应用北京北京邮电大学，李建素，刘群，白硕统计和规则相结合汉语组块分析计算机研究与发展周强，孙贸松，黄昌宁汉语句子组块分析体系计算机学报周强汉语基本块描述体系中文信息学报张昱琪，周强汉语基本短语自动识别中文信息学报宇航，周强汉语基本块内部关系分析清华大学学报自然科学版周强，赵颖泽汉语功能块自动分析中文信息学报陈亿，周强分层次汉语功能块描述库构建分析中文信息学报,王颖基于汉语语块分析和事件描述小句识别北京孙广路基于统计中文组块分析技术研究哈尔滨哈尔滨工业大学，万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文周强，李玉梅汉语块分析评测任务设计中文信息学报袁彩霞中文功能组块分析及应用研究北京北京邮电大学，李建素，刘群，杨志峰基于最大熵模型组块分析计算机学报，杨南基于神经网络学习统计机器翻译研究合肥中国科学技术大学。

2、电子科技大学硕士学位论文目录摘要第章绪论课题背景及研究意义课题背景研究意义课题研究现状本文研究内容本文组织结构第章语义组块分析概述汉语语义组块定义语义组块分析应用语义组块识别系统语义组块识别流程语义组块识别语料库语义组块识别验证方法语义组块识别评测标准本章小结第章语义组块识别语义组块标注方式传统标注方式标注法基于语义组块识别方法模型简介特征抽取与特征模板基于语义组块识别方法模型简介标注模型构造对比系统万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文实验结果及讨论本章小结第章语义分析技术与语义组块识别语义信息在语义组块识别中应用语义分析语义组块识别语义信息选取基于语义信息语义组块识别原理同义词词林语义特征对语义组块识别影响实验及讨论实验设计实验结果及分析本章小结第章总结与展望本文总结工作展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论自。

3、可靠性分析，具有实际可实验性其次，大规模语料库在不断更新中也体现了自然语言演变，特别是在目前网络词语层出不穷情况下，使用真实语料进行研究比添加新自然语言规则在可行性上要好多最后，基于语料库方法不仅可以统计语言特征数量，还能够对真实文本定量模式进行定性功能解释。在基于统计自然语言处理中，句子语法分析向是重点和难点。经过不断研究发展，在分析大规模真实语料时，完全句法分析在实现中依然不理想。在此前提下，些研究人员转变思路，将“分治”思想运用到句法分析中，以浅层分析策略来降低完全句法分析难度。浅层句法分析又称之为组块分析，由率先提出，他把句法分析问题，丁伟伟，常宝宝基于语义组块分析汉语语义角色标注中文信息学报,刘海霞，黄德根语义信息与结合汉语功能块自动识别中文信息学报王鑫，孙薇薇，穗志方基于浅层句法分析中文语义角色标注研究中文信息学报何赛克语义角。

4、理方法认为自然语言知识系统来源于大规模真实语料，因此这种研究方法又称为语料库语言学，它具备几种特性首先，计算机可以存储大规模文本语料，并对其进行致性和可靠性分析，具有实际可实验性其次，大规模语料库在不断更新中也体现了自然语言演变，特别是在目前网络词语层出不穷情况下，使用真实语料进行研究比添加新自然语言规则在可行性上要好多最后，基于语料库方法不仅可以统计语言特征数量，还能够对真实文本定量模式进行定性功能解释。在基于统计自然语言处理中，句子语法分析向是重点和难点。经过不断研究发展，在分析大规模真实语料时，完全句法分析在实现中依然不理想。在此前提下，些研究人员转变思路，将“分治”思想运用到句法分析中，以浅层分析策略来降低完全句法分析难度。浅层句法分析又称之为组块分析，由率先提出，他把句法分析问题,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州。

5、身作为种语法，认为自然语言是由文法规则产生，这就带来了两个问题首先，对于现实应用中真实文本，文法规则哪怕只覆盖小部分，也会产生非常复杂大量规则，而且文法规则到最后会出现很多互相矛盾情况其次，假设能写出覆盖所有自然语言现象文法规则，由于其错综复杂结构，用计算机进行解析也是非常困难。可以看到，基于规则自然语言处理方法复杂度太高，特别是在语义分析层面，词语多义性非常依赖上下文，依靠规则很难分辨词语歧义。在世纪年代，自然语言处理研究者们开始更多关注实用化解决方法，研究角度从单纯句子语法分析和语义分析，转向了更贴近应用机器翻译语音识别和知识获取等，出现了基于统计自然语言处理研究方法。基于统计自然语言处理方法认为自然语言知识系统来源于大规模真实语料，因此这种研究方法又称为语料库语言学，它具备几种特性首先，计算机可以存储大规模文本语料，并对其进行致性和。

6、谭键语料库及语料库语言学发展与应用西北工业大学学报社会科学版黄昌宁，靳光靳从宾州中文树库观察三个汉语语法问题语言科学万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文袁毓林论元角色层级关系和语义特征世界汉语教学李航统计学习方法北京清华大学出版社，冯文贺，姬东鸿命题库分析与展望外语电化教学汪海燕，黎建辉，杨风雷支持向量机理论及算法研究综述计算机应用研究刘挺，车万翔，李生基于最大熵分类器语义角色标注软件学报，刘群等译自然语言理解北京电子工业出版社李明琴，李涓子，王作英语义分析和结构化语言模型软件学报梅家驹同义词词林上海上海辞书出版社万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文附录主要术语对照表语义组块组块分析语义角色标注，机器学习，宾州汉语树库，宾州命题库，自动问答，信息检索，隐马尔科夫模型，最大熵，条件随机场，支持向量机，神经网络，深度学习，作者在读期间发表学术。

7、然语言处理，作为探索计算机与自然语言通信方法和理论，在当今信息社会有着重要作用。近年来，随着计算机技术特别是互联网蓬勃发展，使自然语言处理得到了空前重视并逐步发展成为相对独立学科。通过对自然语言完全句法和语义分析，可以实现计算机与自然语言无障碍交流。然而，人们在多年研究之后，依然无法解决这难题，因此出现了浅层句法和语义分析技术。本文研究语义组块识别就是该技术种实现。课题背景及研究意义课题背景自然语言是信息重要载体，计算机普及和互联网迅速发展带给人们海量信息，这些庞大信息需要些自动化计算机技术辅助处理，自然语言处理在机器翻译，人机交互，信息检索，等信息处理领域实用价值使其成为这技术合适选择。自然语言处理研究般涉及语法语义和语用三个层次。语法层面侧重于研究语言中组成句子序列规则和句子结构成分相互之间联系，通俗来讲就是研究句子到底如何说语义层面。

8、和理解自然语言为目，在实现中复杂且困难基于统计方法以浅层处理自然语言为目，便于利用计算机实现。语义组块分析技术是自然语言处理中浅层语义分析和句法分析代表，旨在解释自然语言中语法和语义之间关联。组块长度介于句子和单词之间，在各种自然语言中有着不同划分，本文主要在汉语上展开相关研究工作。汉语组块分析并没有统描述体系，因研究目不同，研究者们各自提出了不同组块分析体系。组块分析是浅层句法分析技术，基于对汉语句子语法和语义综合考虑进行分析目，本文在组块分析相关任务语义角色标注问题上，沿用前人对语义组块定义，对语义组块识别阶段关键技术进行了深入研究。语义组块分析是自然语言处理中浅层语义分析和句法分析重要内容，本文针对汉语语义组块识别中普遍存在召回率不高这问题，提出了种新标注方式标注法，并利用支持向量机模型二类分类特性充分地发挥了该标注法只有两种标识优。

9、侧重于研究语言含义，覆盖语言中各级单元词词组句子和段落等，通俗来讲就是研究这个语言单元说得是什么语用层面是从语言使用者角度来研究他们对语言使用和传递过程中互相之间影响，这方面研究大多是从语言学角度考虑。以上三个层面中，对语法和语义层面研究是目前利用计算机进行自然语言处理所关注问题，语用层面更多是被语言学家关注。对自然语言进行语法和语义层面研究般有两种方法理性主义和经验主义，也是自然语言处理中两种基本研究策略。理性主义着力于规则，经验主义着力于统计。在世纪年代，研究者们对理解自然语言探索主要是依靠规则分析句子语法和获取语义，这实际上是受传统语言学研究方法影响惯性思维，而自然语言语法规则又可以很方便地利用计算机算法来描述，因此，到世纪年代为止，基于规则研究方法是自然语言处理主流。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于规则自然语言处理将语言本。

10、文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着当今社会信息化进程加快以及互联网飞速发展，自然语言处理技术被广泛应用于机器翻译信息检索和人机交互等信息处理领域。经过多年发展，自然语言处理逐渐由基于规则方法过渡到基于统计方法。基于规则方法以深层分析。

11、势，在语义组块识别阶段极大地提高了召回率进而提升了值。同时，本文也使用条件随机场模型对语义组块按标识进行了序列标注研究。实验结果表明，在汉语宾州命题库上，结合标注法基于支持向量机语义组块识别系统可以取得最好性能，将值提高到了，高于采取其它标注法系统，实验还进步表明不同标注法对语义组块识别系统性能影响。本文具体组织结构如下首先，介绍了语义组块识别流程及评价方法，从中可知，经过语义组块识别后，句子中各成分被标注了不同标识，表征该成分是否是语义组块，本文以标注方式作为切入点，提出了种全新标注法，将其应用到语义组块识别阶段，并与传统标注方式做出比较其次，结合标注法，使用统计机器学习方法和建立统计模型，分别将语义组块识别作为序列标注问题和二元分类问题进行研究，实验结果与对比系统进行了比较，验证了在语义组块识别这问题上，基于模型语义组块识别方法在万方。

12、论文及参加科研项目学术论文常若愚,吴铤,王荣波基于标注和汉语语义组块识别研究计算机应用研究已录用科研项目国家自然科学基金浙江省自然科学基金教育部人文社会科学研究项目青年基金万方数据汉语语义组块识别研究作者常若愚学位授予单位杭州电子科技大学引用本文格式常若愚汉语语义组块识别研究学位论文硕士,硕士学位论文题目汉语语义组块识别研究研究生常若愚专业计算机软件与理论指导教师吴铤教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文汉语语义组块识别研究研究生常若愚指导教师吴铤教授年月万方数据,万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得成果。除文中已经注明引用内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过作品或成果。对本文研究做出重要贡献个人和集体，均已在。

参考资料：

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[11]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号39（第23页，发表于2022-06-25）

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[16]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号43（第23页，发表于2022-06-25）

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[18]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号52（第23页，发表于2022-06-25）

[19]低血糖休克护理知识查房PPT课件（医疗课件） 编号35（第23页，发表于2022-06-25）

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