個人信息論文

開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇個人信息論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。

第1篇

關(guān)鍵詞：信息處理 N元模型 語音識別 句法分析

一、中文信息處理的特點(diǎn)

（一）漢字的特殊性

我們都知道，英語在計算機(jī)信息處理方面的優(yōu)勢就是其字母數(shù)量有限，因而可以很容易的進(jìn)行輸入輸出以及信息的加工和處理，而中文的漢字則數(shù)量龐大，且字形相對復(fù)雜，這就給漢字的編碼帶來了不小的困擾。因此我們根據(jù)漢字信息處理過程中的不同要求對漢字進(jìn)行了不同形式的編碼，總結(jié)來說有以下幾種方案，即漢字輸入編碼，漢字標(biāo)準(zhǔn)編碼，漢字內(nèi)碼和漢字形碼。

（二）書面漢語的特殊性

漢語的另一個特征是在書面表達(dá)中，詞語和記號之間沒有明顯的分隔標(biāo)記，這就使自動分詞在書面漢語分析中成立一個難題。分詞需要將連續(xù)的字按照一定的規(guī)范進(jìn)行有序的組合，比較英文我們會發(fā)現(xiàn)，英文單詞之間都是用空格來做分隔符，而中文則是習(xí)慣通過字、整句以及段落進(jìn)行簡單的劃分，而這其中的一個難點(diǎn)就是對詞語的劃分，我們都知道，英語中也有短語劃分的問題，但是由于中文的詞語遠(yuǎn)比英語的數(shù)量和范圍要龐大，因而處理起來更為困難。

（三）漢語語音的特殊性

在語音方面，漢語的特征是音節(jié)結(jié)構(gòu)相對簡單，音節(jié)劃分界限比較清晰，但是聲調(diào)和變調(diào)是中文與英文的顯著區(qū)別，因而在語音識別和語音合成方面來講這是一個劣勢，但是總體上來說漢語語音的處理比之其他方面來說還是相對容易的。

（四）漢語語法的特殊性

在語法方面，漢語詞匯的句法功能相對來說難以判斷，這與英語語言上的多變形態(tài)有著截然不同的表現(xiàn)。漢語主要依靠詞序和虛詞來表達(dá)不同的含義，因此如果不能很好的掌握句法，就特別容易產(chǎn)生歧義，因此漢語語句自動分析這一重要技術(shù)是一項(xiàng)難以攻克的技術(shù)。

二、中文信息處理的若干技術(shù)

（一）N元模型

設(shè)wi是文本中的任意一個詞，如果已知它在該文本中的前兩個詞wi-2w-1，便可以用條件概率P（wi|wi-2w-1）來預(yù)測wi出現(xiàn)的概率。這就 是統(tǒng)計語言模型的概念。一般來說，如果用變量W代表文本中一個任意的詞序列，它由順序排列的n個詞組成，即W=w1w2。。。wn，則統(tǒng)計語言模型就是該 詞序列W在文本中出現(xiàn)的概率P（W）。利用概率的乘積公式，P（W）可展開為：P（W）=P（w1）P（w2|w1）P（w3|w1 w2）。。。 P（wn|w1 w2。。。wn-1）不難看出，為了預(yù)測詞w n的出現(xiàn)概率，必須知道它前面所有詞的出現(xiàn)概率。從計算上來看，這種方法太復(fù)雜了。如果任 意一個詞wi的出現(xiàn)概率只同它前面的兩個詞有關(guān)，問題就可以得到極大的簡化。這時的語言模型叫做三元模型（tri- gram）：P（W）≈P（w1）P（w2|w1）∏i（i=3，。。。，nP（wi|wi-2w-1） 轉(zhuǎn)貼于 中國論文下載中

符號∏i i=3，…，n P（…）表示概率的連乘。一般來說，N元模型就是假設(shè)當(dāng)前詞的出現(xiàn)概率只同它前面的N-1個詞有關(guān)。重要的是這些概率參數(shù)都是可以通過大規(guī)模語料庫來計算的。比如三元概率有P（wi|wi-2wi-1）≈count（wi-2wi-1wi）/count（wi-2wi-1）式中count（…）表示一個特定詞序列在整個語料庫中出現(xiàn)的累計次數(shù)。

（二）語音識別

語音識別的最終目標(biāo)是使人類與計算機(jī)之間實(shí)現(xiàn)真正意義上的自由交流，使機(jī)器聽懂人類的語言，并及時的做出準(zhǔn)確的反饋。語音識別技術(shù)包括了信號處理、模式 識別、概率論和信息論、發(fā)聲機(jī)原理和聽覺原理、人工智能等主要內(nèi)容。語音識別技術(shù)主要包括特征提取技術(shù)、模式匹配準(zhǔn)則和模型訓(xùn)練技術(shù)3個方面，另外還涉及 到語音識別單元的選取，在這個問題上我們通常采用的是以音節(jié)為識別單元。另外，在特征參數(shù)的提取技術(shù)方面，由于語音符號中含有大量的信息，它們通常被稱為 聲學(xué)特征。特征參數(shù)是決定語音識別質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)，因此我們應(yīng)該極可能的采集所要傳播語言的語義信息，剔除掉說話人的個人信息干擾，這樣才能保證特征參數(shù) 的有效性和準(zhǔn)確性。

（三）句法分析

句法分析是以漢語的語法特征為分析方法，對句子、段落中的短語結(jié)構(gòu)樹進(jìn)行各個句子成分 關(guān)系的分析，分析的主要內(nèi)容包括：句子中所有的單句，每個單句在句法中的作用是什么，在單句以上更大的語法結(jié)構(gòu)是什么，句子中的短語或詞組類型是什么，在 句子中起了什么作用，最后，所有這些成分是如何有機(jī)組合或附著在整個句子中的，這些就是句法結(jié)構(gòu)分析的主要內(nèi)容，這叫做線圖分析法。值得說明的是，英語語言結(jié)構(gòu)中主語必須置于謂語之前，否則所表達(dá)的意思就完全變化了，當(dāng)然，在一些特定情況下，如倒裝句結(jié)構(gòu)中這種情況還是普遍存在的。這一點(diǎn)是與漢語有著顯著的區(qū)別的。

三、結(jié)語

中文信息處理技術(shù)有著重要的意義，它是語言學(xué)與信息技術(shù)的有機(jī)融合，旨在對中文的音、形、義等輸入計算機(jī)，進(jìn)而進(jìn)行必要的信息加工與處理，在這一過程中涉及到了計算機(jī)科學(xué)、信息學(xué)、聲學(xué)等大量學(xué)科的交叉知識。具體來說，語言信息處理是將自然語 言的各個部分，包括詞語、句子、段落以至篇章進(jìn)行文本、聲音和圖像各種方式的信息化加工，然后對這些信息進(jìn)行輸入輸出、壓縮、存儲以及檢索等等各項(xiàng)處理。 我們都知道，自然語言是我們?nèi)粘Ｗ钪匾慕涣鳒贤üぞ撸侨祟愡M(jìn)行思維活動、文化傳播的有效載體，因此語言信息處理這種技術(shù)有著重要的意義，本文專門分析 了利用計算機(jī)處理中文信息，即漢語信息處理技術(shù)，希望本文能夠?qū)ν袀冇兴鶈⑹荆€望能夠多多交流學(xué)習(xí)，更好的完善這項(xiàng)技術(shù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]曹邦偉，高傳善.計算機(jī)與信息處理[M].上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2001.