语义理解算法

Ⅰ 循环语句的语法分析及语义分析程序设计

目 录
1 课程任务书····································（2）
1问题描述·······································（3）
2文法及属性文法的描述···························（3）
2.1 while-do循环语句的文法·····················（3）
2.2while-do循环语句的结构翻译·················（3）
3语法分析及中间代码形式的描述···················（4）
3.1 语法分析方法·······························（4）
3.2 中间代码形式描述···························（4）
4简要的分析与概要设计···························（5）
4.1词法分析··································（5）
4.2递归下降翻译器的设计·······················（5）
4.3语法制导翻译·······························（5）
5 详细的算法描述································（6）
5.1 文法·······································（6）
5.2 查错·······································（6）
6 测试方法和测试结果···························（9）
6.1测试方法··································（9）
6.2测试结果··································（10）
7 设计的特点、不足、收获与体会·················（10）
7.1 设计的特点································（10）
7.2 不足、收获与体会··························（11）
8 参考文献·····································（11）

课程设计任务书
题 目: 循环语句的语法分析及语义分析程序设计（递归下降法）
1．目的
通过设计、编制、调试一个语法及语义分析程序，加深对语法及语义分析原理的理解。

2.设计内容及要求
WHILE〈布尔表达式〉DO〈赋值语句〉
其中
（1）学号29至32的同学按顺序分别选择递归下降法、LL（1）、算符优先分析法（或简单优先法）、LR法完成以上任务，中间代码选用四元式。
（2）如1题写出符合分析方法要求的文法，给出分析方法的思想，完成分析程序设计。
（3）编制好分析程序后，设计若干用例，上机测试并通过所设计的分析程序。

3.课程设计报告书的内容应包括：
1.设计题目、班级、学号、姓名、完成日期；
2.给出语法分析方法及中间代码形式的描述、文法和属性文法的设计；或者词法分析方法
3.及符号表和TOKEN代码的设计。
4.简要的分析与概要设计；
5.详细的算法描述；
6.源程序清单；
7.给出软件的测试方法和测试结果；
8.设计的评价、收获与体会。

4.时间安排：
第17周，周1-周4上午，周五全天

指导教师签名： 年 月 日
系主任（或责任教师）签名： 年 月 日

1问题描述
设计一个WHILE〈布尔表达式〉DO〈赋值语句〉循环语句的词法﹑语法及语义分析程序，语法分析选择递归下降法，采用用语法制导翻译输出中间代码四元式。
2文法及属性文法的描述。
2.1 while-do循环语句的文法
产生式为S-> while E do A，为便于语法制导翻译将其改写如下：
文法G(s)如下：
S-->WEDG （意思是while E do G）
G-->c=R
R-->dTe|d
T-->+|-|*|/
E-->aFb
F--> >|==|<

2.2 whlie-do循环语句的结构翻译：

3.语法分析方法及中间代码形式的描述
3.1语法分析方法
递归下降法的实现思想是为文法的每个非终结符号设计一个相对应的递归子程序，识别程序由一组这样的子程序组成。
它的优点是简单直观，易于构造，很多编译系统所实现
缺点是对文法要求很高，由于递归调用多，影响分析器的效率
其文法可以表示为：
E→T│E+T
T→F│T*F
F→i│（E）
可以用语法图来表示语言的文法，如图：

E

T

F

3.2中间代码形式描述
中间代码采用四元式输出，一个四元式是一个带有四个域的记录结构，这四个域分别称为op﹑arg1﹑arg2及result。域op包含一个代表运算符的内部码。语句while a<b do a=a+b的四元式输出形式如下：
100 ( <, a , b , 102 )
101 ( j , _ , _ , 105 )
102 ( + , a , b , n )
103 ( = , n , _ , a )
104 ( j , _ , _ , 100)
105
4．简要的分析与概要设计
4.1词法分析
词法分析程序的任务是：从左至右逐个字符地对源程序进行扫描，产生一个个的单词符号，把作为字符串的源程序改造成为单词符号的中间程序。词法分析检查的错误主要是挑出源程序中出现的非法符号。所谓非法符号是指不是程序设计语言中允许出现的符号，就像自然语句中的错字。
4.2递归下降翻译器的设计
1.：对每个非终结符A构造一个函数过程，对A的每个继承属性设置一个形式参数，函数的返回值为A的综合属性，A对应的函数过程中，为出现在A的产生式中的每一个文法符号的每一个属性都设置一个局部变量。非终结符A对应的函数过程中，根据当前的输入符号决定使用哪个产生式候选。
2：每个产生式对应的程序代码中，按照从左到右的次序，对于单词符号，非3：终结符和语义动作分别做以下工作。
（1）对于带有综合属性x的终结符X，把x的值存入为X，x设置的变量中。然后产生一个匹配X的调用，并继续读入一个输入符号。
（2）对于每个非终结符号B，产生一个右边带有函数调用的赋值语句c=B(b1,b2,…，bk)
（3）对于语义动作，把动作的代码抄进分析器中，用代表属性的变量来代替对应属性的每一次引用。
4.3语法制导翻译
在语法分析过程中，随着分析的步步进展，根据每个产生式所对应的语义子程序（或语义规则描述的语义动作）进行翻译。属性文法的每个符号有属性，所以每个符号入栈时，必须连属性一起入栈，这样，栈符号就由文法符号及存放该符号属性的域所组成。由于属性类型不同，属性域存放的内容就要根据属性的类型来定。有的可能直接存放属性值，也有的存放的是指向属性值的指针。对于综合属性，其属性域不存放其属性值，而是存放一个指针，指向存贮该属性值的单元。对于继承属性，其属性域直接保存其属性值。继承属性的属性域刚入栈时为空，但是在该栈符号变成栈顶符号之前的某一时刻，它们必须接受相应的属性值，即在成为栈顶时，继承属性的属性域必须有值。
5详细的算法描述
5.1 文法
/*
文法G(s)
s-->WEDG
G-->c=R
R-->dTe|d
T -> +|-|*|/|%E-->aFb
F--> >|==|<
*/
5.2 查错
按照递归下降法求Wa<bDa=a+b，程序的执行顺序应该是S()W()EF()D()G()R()T()
S()
void S()
{
printf("%d\tS-->WEDG\n",total);total++;
W();
E();
}

W()
void W()
{
if(ch!='W')
{
printf("有非法字符%c请按回车返回!!",ch);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
}

E()
void E()
{
ch=a[++i1];
if(ch!='a')
{
printf("有非法字符%c %c请按回车返回!!",ch);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
printf("%d\tE-->aFb\n",total);total++;
F();
}

F()
void F()
{
int i;
ch=a[++i1];
i=i1+1;
if(a[i]!='b')
{
printf("有非法字符%c请按回车返回!!",a[i]);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
switch(ch)
{
case '>':
printf("%d\tF-->>\n",total);total++;
break;
case '==':
printf("%d\tF-->==\n",total);total++;
break;
default:
printf("%d\tF--><\n",total);total++;
break;
}
D();
G();
}

D()
void D()
{
++i1;
ch=a[++i1];
if(ch!='D')
{
printf("有非法字符%c请按回车返回!!",ch);
getchar();
getchar();
exit(1);}
ch=a[++i1];
}

G()
void G()
{
int i=i1+1;
if(ch!='c'&&a[i]!='=')
{
printf("有非法字符%c %c请按回车返回!!",ch,a[i]);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
printf("%d\tG-->c=R\n",total);total++;
R();
}

R()
void R()
{
int i;
i=i1+1;
i1=i1+2;
ch=a[i1];
if(a[i]!='='&&ch!='d')
{
printf("有非法字符%c %c请按回车返回!!",a[i],ch);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
else
{
if((a[i1+1]=='+')||(a[i1+1]=='-')||(a[i1+1]=='*')||(a[i1+1]=='/'))
{
printf("%d\tR-->dTe\n",total);total++;
T();
}
else
{
printf("%d\tR-->d\n",total);total++;
W();
E();
}
}
}

T()
void T()
{
ch=a[++i1];
switch(ch)
{
case '+':
printf("%d\tT-->+\n",total);total++;
break;
case '-':
printf("%d\tT-->-\n",total);total++;
break;
case '*':
printf("%d\tT-->*\n",total);total++;
break;
default:
printf("%d\tT-->/\n",total);total++;
break;
}
ch='#';
}

6测试方法和测试结果
6.1测试方法
在C++环境下，设计几个有代表的用例，进行测试，例如：输入语句Wa<bDa=a+b#(其中d表示do ,w表示while)。若得出的不是预期的结果，那么程序就出现问题。如果有问题的话就进行单步调试找到程序中出现的逻辑问题。

6.2测试结果
测试结果如下：

7设计的特点、不足、收获与体会
7.1设计的特点
本次设计是采用递归下降的方法对输入的while--do 循环语句进行语法，语义分析，并输出四元式。因此程序中充分体现了递归下降的思想。

7.2设计的不足，收获与体会
本次的设计的不足主要是我没将程序一般化，实现不了用户自动输入代码进行词法分析的四元式输出，此程序只能实现对Wa<bDa=a+b#的分析与四元式输出，由于我所设计的栈中只能一个字符一个字符的存放，因此只能用D W分别表示do while；而且我对语法制导翻译这一块很不熟悉，因此我始终不能用程序实现语法制导翻译输出四元式，于是根据自己的理解，直接把四元式写了出来。
本次课程设计巩固了我所学习的关于递归下降法这一方面的知识，并且使我对WHILE—DO循环语句也有了更深刻的理解,提高了我的动手能力。

8 课程设计参考资料
1张幸儿 《编译原理》（第二版）清华大学出版社
2何炎祥 《编译原理》华中理工大学出版社
3陈火旺 《程序设计语言编译原理》（第3版）国防工业出版社

本科生课程设计成绩评定表
班级：软件0701姓名：周璐萍学号：0120710680129
序号 评分项目 满分 实得分
1 学习态度认真、遵守纪律 10
2 设计分析合理性 10
3 设计方案正确性、可行性、创造性 20
4 设计结果正确性 40
5 设计报告的规范性 10
6 设计验收 10
总得分/等级
评语：

注：最终成绩以五级分制记。优（90-100分）、良（80-89分）、中（70-79分）、
及格（60-69分）、60分以下为不及格
源程序
#include <stdio.h>
#include<dos.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>

char a[50],g[50][50];
char ch;
int n1,i1=0,i2=0;
int total=0;

void S();
void D();
void G();
void W();
void E();
void R();
void T();
void F();

void main()
{
int j=0;

printf("文法G(s)为:\n");
printf("s-->DGWE\n");
printf("G-->c=R\n");
printf("R-->dTe|d\n");
printf("T-->+|-|*|/\n");
printf("E-->aFb\n");
printf("F--> >|==|<\n");

printf("请输入while-do语句(D代表do,W代表while),并以#结束:\n");
do{
scanf("%c",&ch);
a[j]=ch;
j++;
}while(ch!='#');
n1=j;
ch=a[0];

S();
printf("\n");

if (ch=='#')
{ printf("输出四元式为：\n");
printf("100 (<,a,b,102)\n");
printf("101 (j,_,_,105)\n");
printf("102 (+,a,b,n)\n");
printf("103 (=,n,_,a)\n");
printf("104 (j,_,_,100)\n");
printf("105 \n");

}

else {

printf("error\n");

printf("press any key to continue..\n");

getchar();getchar();

return;

}

printf("\n");

printf("press any key to continue..\n");

getchar();
getchar();
}

/*出错情况分析*/

void S()
{
printf("%d\tS-->WEDG\n",total);total++;
W();
E();
}

void W()
{

if(ch!='W')
{
printf("有非法字符%c请按回车返回!!",ch);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
}

void E()
{
ch=a[++i1];
if(ch!='a')
{
printf("有非法字符%c %c请按回车返回!!",ch);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
printf("%d\tE-->aFb\n",total);total++;
F();
}

void F()
{
int i;
ch=a[++i1];
i=i1+1;
if(a[i]!='b')
{
printf("有非法字符%c请按回车返回!!",a[i]);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
switch(ch)
{
case '>':
printf("%d\tF-->>\n",total);total++;

break;
case '==':
printf("%d\tF-->==\n",total);total++;

break;
default:
printf("%d\tF--><\n",total);total++;

break;

}
D();
G();
}

void D()
{ ++i1;
ch=a[++i1];
if(ch!='D')
{ printf("有非法字符%c请按回车返回!!",ch);
getchar();
getchar();
exit(1);}
ch=a[++i1];

}

void G()
{ int i=i1+1;

if(ch!='c'&&a[i]!='=')
{ printf("有非法字符%c %c请按回车返回!!",ch,a[i]);
getchar();
getchar();
exit(1);}
printf("%d\tG-->c=R\n",total);total++;
R();
}

void R()
{
int i;
i=i1+1;
i1=i1+2;
ch=a[i1];
if(a[i]!='='&&ch!='d')
{
printf("有非法字符%c %c请按回车返回!!",a[i],ch);
getchar();
getchar();
exit(1);
}
else
{
if((a[i1+1]=='+')||(a[i1+1]=='-')||(a[i1+1]=='*')||(a[i1+1]=='/'))
{
printf("%d\tR-->dTe\n",total);total++;

T();

}
else
{
printf("%d\tR-->d\n",total);total++;

W();
E();
}
}

}

void T()
{
ch=a[++i1];
switch(ch)
{
case '+':
printf("%d\tT-->+\n",total);total++;

break;
case '-':
printf("%d\tT-->-\n",total);total++;

break;
case '*':
printf("%d\tT-->*\n",total);total++;

break;

default:
printf("%d\tT-->/\n",total);total++;

break;
}
ch='#';

}

指导教师签名：
2010 年月日

Ⅱ 在C#中使用语义分析解析文字进行搜索，该怎么做，有什么什么好的算法推荐一下

这种搜索一般都是数据库中控制的.
已sqlserver为例:
搜索带有"你好"的所有文章. 条件就是 select * from 文章表 where 文章名称 like '%你好%'

Ⅲ 论文查重用了什么算法

知网查重的算法是

使用计算机开展知网查重识别的研究首先要对数字文档进行分析处理,而数字文档又可分为两种类别,即:自然语言文本和形式语言文本。形式语言文本比较典型的是计算机程序源代码,虽然抄袭的案例较多,但因其具有规范的语法和语句结构特点,相对比较容易分析处理,针对此类抄袭识别的研究也较早。而自然语言文本(如:论文等)复制检测原理的出现比程序复制检测晚了20年。
②1993年,美国亚利桑那大学的Manber提出了“近似指纹”概念,基于此提出了sif工具,用基于字符串匹配的方法来度量文件之间的相似性。美国斯坦福大学的Brin等人首次提出了COPS系统与相应算法,其后提出的SCAM原型对此进行了改进了。SCAM借鉴了信息检索技术中的向量空间模型,使用基于词频统计的方法来度量文本相似性。香港理工大学的Si和Leong等人采用统计关键词的方法来度量文本相似性,建立了CHECK原型,并首次在相似性度量中引入文档的结构信息。到了2000年,Monostori等人用后缀树来搜寻字符串之间的最大子串,建立了MDR原型。在此之前,全美国的教育工作者们现已懂得综合运用课堂书写段落样本、互联网搜索工具和反剽窃技术三结合手段遏制欺骗的源头。
③ 对于中文论文的抄袭识别,存在更大的困难。汉语与英文不同,它以字为基本的书写单位,词与词之间没有明显的区分标记,因此,中文分词是汉语文档处理的基础。汉语文本抄袭识别系统首先需要分词作为其最基本的模块,因此,中文文本自动分词的好坏在一定程度上影响抄袭识别的准确性。同时计算机在自然语言理解方面有欠缺,而抄袭又不仅仅局限于照抄照搬式的,很难达到准确的抄袭识别。所以解决中文论文抄袭识别问题还不能全盘照搬国外技术。北京邮电大学张焕炯等用编码理论中汉明距离的计算公式计算文本相似度。中科院计算所以属性论为理论依据,计算向量之间的匹配距离,从而得到文本相似度。程玉柱等以汉字数学表达式理论为基础,将文本相似度计算转换为空间坐标系中向量夹角余弦的计算问题。西安交通大学的宋擒豹等人开发了CDSDG系统,采用基于词频统计的重叠度度量算法在不同粒度计算总体语义重叠度和结构重叠度。此算法不但能检测数字正文整体非法复制行为,而且还能检测诸如子集复制和移位局部复制等部分非法复制行为。晋耀红基于语境框架的相似度计算算法,考虑了对象之间的语义关系,从语义的角度给出文本之间的相似关系。大连理工大学的金博、史彦军、滕弘飞针对学术论文的特有结构,对学术论文进行篇章结构分析,再通过数字指纹和词频统计等方法计算出学术论文之间的相似度。张明辉针对重复网页问题提出了基于段落的分段签名近似镜像新算法。鲍军鹏等基于网格的文本复制检测系统提出了语义序列核方法的复制检测原理。金博、史彦军、滕弘飞少给出了一个基于语义理解的复制检测系统架构,其核心是以知网词语相似度计算为基础,并将应用范围扩大到段落。聂规划等基于本体的论文复制检测系统利用语义网本体技术构建论文本体和计算论文相似度。
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Ⅳ nlp算法是什么呢

1、nlp算法是自然语言处理算法。自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

2、自然语言处理（nlp）是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。

3、自然语言处理（nlp）并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

4、自然语言处理（nlp）主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

5、自然语言（nlp）的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。

Ⅳ 人工智能专业主要的课程是什么呀

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

Ⅵ nlp算法是什么

nlp算法是自然语言处理。

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

相关信息：

自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理的相关研究始于人类对机器翻译的探索。

虽然自然语言处理涉及语音、语法、语义、语用等多维度的操作，但简单而言，自然语言处理的基本任务是基于本体词典、词频统计、上下文语义分析等方式对待处理语料进行分词，形成以最小词性为单位，且富含语义的词项单元。

Ⅶ 如何度量两个词之间的语义相似度

如何度量句子的语义相似度，很容易想到的是向量空间模型（VSM）和编辑距离的方法，比如A：“我爸是李刚”，B：“我儿子是李刚”，利用VSM方法A（我，爸，是，李刚）B（我，儿子，是，李刚），计算两个向量的夹角余弦值，不赘述；编辑距离就更好说了将“爸”，“儿子”分别替换掉，D（A,B）= replace_cost；

这是两种相当呆的方法，属于baseline中的baseline，换两个例子看一下就知道A：“楼房如何建造？”，B：“高尔夫球怎么打？”，C:“房子怎么盖？”，如果用VSM算很明显由于B，C中有共同的词“怎么”，所以BC相似度高于AC；编辑距离同理；

解决这种问题方法也不难，只要通过同义词词典对所有句子进行扩展，“如何”、“怎么”，“楼房”、“房子”都是同义词或者近义词，扩展后再算vsm或者edit distance对这一问题即可正解。这种方法一定程度上解决了召回率低的问题，但是扩展后引入噪声在所难免，尤其若原句中含有多义词时。例如：“打酱油”、“打毛衣”。在汉字中有些单字词表达了相当多的意义，在董振东先生的知网（hownet）中对这种类型汉字有很好的语义关系解释，通过hownet中词语到义元的树状结构可以对对词语粒度的形似度进行度量。

问题到这里似乎得到了不错的解答，但实际中远远不够。VSM的方法把句子中的词语看做相互独立的特征，忽略了句子序列关系、位置关系对句子语义的影响；Edit Distance考虑了句子中词语顺序关系，但是这种关系是机械的置换、移动、删除、添加，实际中每个词语表达了不同的信息量，同样的词语在不同词语组合中包含的信息量或者说表达的语义信息大不相同。What about 句法分析，计算句法树的相似度？这个比前两种方法更靠谱些，因为句法树很好的描述了词语在句子中的地位。实际效果要待实验证实。

对了，还有一种方法translation model，IBM在机器翻译领域的一大创举，需要有大量的语料库进行训练才能得到理想的翻译结果。当然包括中间词语对齐结果，如果能够利用web资源建立一个高质量的语料库对两两相似句对通过EM迭代词语对齐，由词语对齐生成句子相似度，这个。。想想还是不错的方法！

Ⅷ 在自然语言理解模型中，以下哪些算法

OK向左转|向右转

Ⅸ 网络爬虫采用的是哪种算法策略

在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：

1.深度优先遍历策略

深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。我们以下面的图为例： 遍历的路径：A-F-G E-H-I B C D 2.宽度优先遍历策略 宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。还是以上面的图为例： 遍历路径：A-B-C-D-E-F G H I 3.反向链接数策略 反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其他人的推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后顺序。 在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。 4.Partial PageRank策略 Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。 如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。下面举例说明： 5.OPIC策略策略 该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。 6.大站优先策略 对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。