复句关系词自动标识中规则引擎的实现策略研究

摘要

复句关系词自动标识系统主要完成对复句的处理，标识复句中隐藏的关系词、关系词搭配以及语义。早期研究汉语复句的专家学者都是依靠自己的学识和思维，讨论并总结复句中隐藏的特征信息，人工标识复句。近年来人工智能的研究取得了丰硕的成果，其成果应用到各个方面，为复句处理带来了全新的思路与途径。本文将尝试将规则引擎用于复句关系词自动标识中，以提高复句关系词识别的效率与准确率。
　　本文探讨适用于复句关系词自动标识中规则引擎的策略及实现。其内容包括规则引擎中模式匹配算法，规则冲突消解以及最终结果的选取。对于规则引擎中模式匹配问题，采用单对多匹配策略，提取关系标记中与规则库中的相匹配规则的关系搭配。一条关系标记可能有多条规则，规则的结构就会有异同，进而存在冲突。为了消除规则冲突，提出针对冲突规则集（含两条或两条以上的规则）中的规则约束条件存在包含关系的规则，剔除约束条件存在包含关系的规则，进而解决规则冲突，称该策略为消除包含最大化策略。最终结果的判定可能存在多条规则，为了提高标识的准确性，本文提出多规则标记的正覆盖策略，既考虑规则的优先级，又考虑原匹配结果的标记，双重结合给出最优结果值。
　　最后对文中提出的策略，将实例验证得出的结果与用手动推导实例结果向比对，证明了其结果的正确性和有效性。表明了文中提出的策略是可行的，有效的。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题的背景

1．2 研究现状

1．3 研究目标及内容

1．4 论文的组织结构

第二章 基于规则引擎的关系词自动标识系统框架

2．1 复句关系词自动标识系统框架分析

2．2 复句关系词自动标识系统的基本框架

2．3 复句关系词自动标识系统的总体流程

第三章 规则引擎的实现策略

3．1 规则引擎的原理与机制

3．2 RETE算法

3．2．1 基本思想

3．2．2 RETE网络的基本框架

3．3 规则引擎的模式匹配算法

3．3．1 基本原理

3．3．2 算法思想

3．3．3 算法

3．4 规则冲突与消解策略

3．4．1 规则冲突

3．4．2 最大化策略

3．4．3 算法流程

3．5 最优值选取策略

第四章 实验结果及分析

4．1 规则引擎实验结果及分析

4．2 其他实验结果及分析

第五章 总结和展望

5．1 全文总结

5．2 进一步的研究工作

参考文献

校期间参加的科研项目和发表的论文

致谢