基于概念图的汉语语义计算改进与低存储空间LDPC译码研究

本篇论文研究主要探讨了在计算机工程与应用领域，特别是在中文信息处理中的低存储空间LDPC(低密度奇偶校验)译码算法在语义计算方面的应用。论文首先强调了语义分析在自然语言处理中的核心地位，它是理解语言的关键步骤，尤其对于非结构化信息的处理具有重要意义。当前，随着中文信息量的增长，对汉语语义理论，特别是汉语语义表示形式和计算方法的需求愈发迫切。 文章指出，传统的关键词搜索等方法不足以满足复杂的语义分析需求，因此提出了基于概念图的汉语语义计算方法。这种方法借鉴了国际上如Montague语义理论和国内如“函子”理论的思想，这些理论通过转化语言结构到逻辑表达或更高阶的逻辑形式，为语义计算提供了理论基础。同时，于江生的工作则构建了一个以动态语言理论和λ-演算为基础的语义学框架，为自然语言的语义表示提供了形式化描述。 概念图作为语义表示的一种形式，它结合了数学和逻辑特性，尤其在计算概念相似度方面有着广阔的应用前景。论文着重介绍了两种主要的计算概念相似度的方法：一是基于语义词典的方法，依赖于词典中的上下位关系和同义关系，可能存在词典不完备性和底层分析的误差；二是利用概率统计方法，通过大规模语料库进行计算，但计算量大且方法复杂。 论文的研究目标是设计一种在低存储空间条件下仍能有效执行的LDPC译码策略，以优化基于概念图的汉语语义计算过程。这种动态量化的方法旨在提高计算效率，减少对存储资源的需求，同时保持对语义信息的准确处理。通过实验验证，论文展示了这种方法在改进汉语语义计算准确性方面取得的成效。 总结来说，这篇论文探讨了在资源有限的环境下如何运用LDPC译码技术优化概念图驱动的汉语语义计算，这对于推动中文信息处理技术的发展，提升计算机对复杂语义的理解能力具有重要的实践价值。