应用语言学 计算机语言学,机器应用语言学有哪些课题

本文探讨了自然语言处理领域的几个核心课题,包括实验语音学、机器翻译、情报检索和汉字信息处理。重点介绍了这些领域的研究进展和技术挑战。

研究如何利用电子计算机等先进工具来处理自然语言。有以下几个主要课题。

①实验语音学。运用电子计算机以后,语音实验从音素音节分析扩展到成句成章分析,同时超音段特征成了重要研究对象。除了语音分析,还有语音合成的工作要做。

②机器翻译。电子计算机和语言的最早结合开始于机器翻译。它开辟了计算机非数值应用的领域,同时又为许多语言学理论和方法及许多技术成果提供了一个广阔的试验场。不过就已有的成就来看,机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远;而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的。另外,在人类尚未明了人脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。这些都是制约机译质量提高的瓶颈。

③情报检索。情报检索中的关键是情报检索语言的建立。这种语言应能准确表达文献主题和提问主题所需的词汇语法,不应产生歧义,并且便于用程序运算方式进行检索。

④汉字信息处理。汉字字形繁复,字数庞杂,而且存在大量的一音多字、一字多音现象。这给编码输入带来很多麻烦。为了使编码简单易学、操作方便、输入迅速,需要对汉字进行多方面的研究。机器应用语言学除了以上这些课题外,还涉及自然语言理解,言语统计和少数民族语文的信息处理。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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