基于MMTD的模糊語義量化研究.pdf

1、自然語言理解是人工智能領域的核心課題，其語義模糊特性深刻影響著自然語言理解研究。模糊語義的量化問題一直是計算機和語言學界關注的熱點，本文基于中介真值程度度量方法研究模糊語義的量化，力求提供一種處理模糊語義的新方法。
　　首先簡要介紹了自然語言理解、模糊語義量化算法的研究現狀，接著引入中介真值程度度量(measuring of medium truth degree，MMTD)的有關內容，并分別闡述了一維和n維兩種情形的中介真值程度

2、度量方法。
　　提出了基于MMTD的模糊語義量化算法的量化對象、量化步驟以及語法、語義規(guī)則。針對副詞在漢語語義中的作用，并根據英文副詞頻度數值研究的已有成果，建立了中文頻度副詞真值程度函數；在設定中文程度副詞語氣強弱的程度后，建立了程度副詞的真值程度函數；提出副詞連接概念；結合形容詞的褒貶區(qū)分并引入情感成分，對副詞連接的量化方法進行了研究；最終對漢語復句進行了真值程度度量。
　　此外，本文還建立了基于MMTD的模糊語義量化框