面向语言信息智能接口的线性文法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60141001
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    8.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份:
    2002
  • 批准年份:
    2001
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2002-01-01 至2002-12-31

项目摘要

Chinese information processing indubitably need to utilize Chinese grammar roperties. However, the system is basically copied from English. In addition, it is not suit computers but people who are studying Chinese and it is not suite the word neighborship processing but structure analysis. To improve performance of Chinese processing applications, we must change this situation, thoroughly think of the linguistics foundation of Chinese processing, and work over grammar that suits to process word neighborship in Chinese by computers. That is why we are studying Chinese linear grammar..We did research on the part-of-speech systems that are currently influential in the Mainland and Taiwan, and investigated the shortages in intelligent interface system of language information due to statistic dada sparseness. We tagged meta information of texts in a large scale Chinese novel corpus containing about one hundred million characters, developed the first retriever in the world for word attributes from Chinese raw corpus, improved and expanded the capacity of the general purpose word segmentation system GPWS, and tried to discover which word attributes required in the applications related to language processing. Based on all these works, as an original innovation, we brought forward the accidence design of linear grammar system based on word attributes. Research on this grammar system will lead to reestablishment of the linguistics foundation of the Chinese information processing and bring the distinct improvement in performance of the applications..
本项目研究面向汉语语言信息智能接口的线性方法,特别是适合于经性文法的汉语词类系统,以及使用词和词类为语言单位和统计语言模型。本项目的研究成果将缓解线性文法中数据稀疏的,提高汉语语言信息智能输入输出系统的准确性,推动我国计算机和网络的普及,推进我国经济和信息化的进程

结项摘要

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
现代汉语通用分词系统中的歧义切分技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗智勇;宋柔
  • 通讯作者:
    宋柔
基於詞彙語義的百科辭典知識提取實驗
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Computational Linguistics and Chinese Language Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许勇;宋柔
  • 通讯作者:
    宋柔

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其他文献

多语言信息交流平台的中间语言系统及支撑环境设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊文新;宋柔;袁琦
  • 通讯作者:
    袁琦
基于广义话题结构语料库的报告语体与小说语体对比研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尚英;宋柔
  • 通讯作者:
    宋柔
一种基于可信度的人名识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗智勇;宋柔
  • 通讯作者:
    宋柔
基于“固结词串”实例的中文分词研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    修驰;宋柔
  • 通讯作者:
    宋柔
面向信息处理的汉语句子和小句
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋柔;尚英;卢达威
  • 通讯作者:
    卢达威

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

宋柔的其他基金

基于广义话题的汉语篇章结构研究
  • 批准号:
    61171129
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汉语跨标点句句法分析方法研究
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    面上项目
线性文法及其在智能信息处理中的应用
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
现代汉语通用分词系统研究
  • 批准号:
    69882001
  • 批准年份:
    1998
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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