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中文机构名识别的设计与实现课题背景随着互联网的大规模普及和社会信息化程度的提高，文本信息的快速积累使公司、政府和科研机构在信息处理和使用中面临前所未有的挑战。
一方面, 互联网和各种信息机构每天都不断产生大量的有价值的文本数据；而另一方面, 因为技术手段的落后，从这些文本数据资源中获取需要的信息十分困难。
人们迫切需要研究出方便有效的工具去从大规模文本信息资源中提取符合需要的简洁、精炼、可理解的知识，文本挖掘就是为解决这个问题而产生的研究方向.文本挖掘也称为文本数据挖掘或文本知识发现，它是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程, 同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。
【2】文本挖掘的主要目的是从非结构化的文本文档中提取有趣的、重要的模式和知识。
所以它可以看成是基于数据库的数据挖掘或知识发现的扩展。
但与传统的数据挖掘相比, 文本挖掘有其独特之处, 主要表现在: 文档本身是半结构化或非结构化的, 无确定形式并且缺乏机器可理解的语义；而数据挖掘的对象以数据库中的结构化数据为主, 并利用关系表等存储结构来发现知识.直观地说, 当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。
文本挖掘在许多方面具有广泛的应用,例如:主动信息服务方面、信息检索系统方面、专利信息分析方面等等。
选题意义文本挖掘最基础、最重要的步骤就是命名实体的识别,识别出文本中的人名、机构名称等。
命名实体识别（NE)是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
其中机构名称泛指机关、团体或其他企事业单位，包括学校、公司、医院、研究所和政府机关等的名称。
机构名称是专有名词的一个子集,数目也特别庞大.与人名地名相比，机构名称这类专有名词还很不稳定．随着社会的发展，新机构不断涌现,旧机构不断被淘汰、改组或更名。
此外，机构名称的组成还没有国家统一规范，绝大多数未能收入词典【1】。
基于角色标注的中文机构名识别（俞鸿魁1,2张华平1刘群1,31中国科学院计算技术研究所软件研究室北京1000802北京化工大学信息科学与技术学院北京1000293北京大学信息学院计算机系计算语言所北京100871E-mail：yhk@摘要：中文机构名自动识别是命名实体识别的重点和难点，目前各种解决方案的实际效果还难以满足人们的实际需求。
本文提出了一种基于角色标注的中文机构名自动识别方法，其差不多思想是：依照在机构名识别中的作用，采取Viterbi算法对切分结果进行角色标注，在角色序列的基础上，进行字符串识别，最终实现中文机构名的识别。
识别过程中我们只需要某个词作为特点角色的概率以及角色之间的转移概率。
该方法的有用性还在于：这些角色信息完全能够从真实语料库中自动抽取得到。
通过对大规模真实语料库的封闭测试中，该方法取得了接近90%的召回率和准确率，即使在开放测试中，准确率也高达88%。
不同实验从各个角色说明：基于角色标注的机构名识别算法是行之有效的。
关键词：中文机构名识别；未登录词识别；角色标注；Viterbi算法RecognitionofChineseOrganizationNameBasedonRoleTaggingYUHong-Kui1,2ZHANGHua-Ping1LIUQun1,31InstituteofComputingTechnology,TheChineseAcademyofSciences,Beijing,100080China2Informationscience&technologycollege,BeijingUniversityofChemicalTechnology,Beijing,100029China 3Inst.ofComputationalLinguistics,PekingUniversity,Beijing,1000871ChinaE-mail:yhk@Abstract:automaticrecognitionoforganizationnameisemphasisanddifficultyfornamedentityidentificati on.Becauseoftheirinherentdeficiencies,previoussolutionsarenotsatisfactory.Thispaperpresentsanappr oachfororganizationnamerecognitionbasedonroletagging.Thatis:tokensaftersegmentationaretaggedusing Viterbialgorithmwithdifferentrolesaccordingtotheirfunctionsinthegenerationoforganizationname;thep ossiblenamesarerecognizedafterstingidentificationontherolessequence.Duringtherecognitionprocess,o nlythepossibilitiesoftokensbeingspecificrolesandthetransitionpossibilitiesbetweenrolesarerequired .Thesignificanceisthatsuchlexicalknowledgecanbetotallyextractedfromcorpusautomatically.Inbothclos eandopentestonlargerealisticcorpus,itsrecallingrateandprecisionisnearly90%,andprecisionisnearly88 %inopentest.Variousexperimentsshowthat:ourrole-basedalgorithmiseffectivefororganizationrecognitio n.Keywords:organizationnamerecognition;unknownwordsrecognition;roletagging;Viterbialgorithm.1.引言命名实体识别是自然语言处理中的一项差不多工作，命名实体的识别也是句法分析、机器翻译、信息抽取等任务的一个特别重要的预处理模块。
中文命名实体识别的研究的开题报告一、选题背景随着信息技术的发展，大量的文本信息涌现出来，如何高效地处理和利用这些信息成为了一个非常重要的课题。
其中，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个基础任务。
命名实体指具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别的目的是在文本中自动识别出这些命名实体，并将其分类，如将人名认定为人物类命名实体、地名认定为地点类命名实体等。
中文命名实体识别一直是自然语言处理领域研究的热点之一。
在中文文本中，由于不同汉字之间没有明显的边界，因此中文命名实体识别的难度较大。
同时，中文命名实体具有丰富的表述方式，如褒贬词语、时间点、数词等，也增加了命名实体识别的难度。
二、研究目的本文选取中文命名实体识别作为研究对象，探讨如何利用自然语言处理算法识别中文文本中的命名实体。
具体研究目的如下：1. 实现中文命名实体识别的自动化处理，提高文本处理的效率。
2. 探究中文命名实体的表达方式，分析常见的命名实体类型及其特征。
3. 比较不同的中文命名实体识别算法，评估其性能和适用场景。
三、研究内容中文命名实体识别主要包括以下内容：1. 中文分词：中文分词是中文文本处理的基础，将中文文本切分成词语序列，为后续的命名实体识别提供基础。
2. 特征提取：针对文本中可能存在的命名实体类型，选取相应的特征进行提取，如词性、字面值、上下文关系等。
3. 模型训练和测试：采用机器学习算法或深度学习算法，构建命名实体识别模型，通过大量的训练数据进行模型训练，并进行测试和评估。
4. 性能分析和优化：分析不同算法的性能并进行比较，针对性能低下的问题进行优化。
四、研究方法本文将采用以下研究方法：1. 文献调研：对现有的中文命名实体识别算法及其研究方法进行调研和总结，了解目前研究领域的最新进展。
2. 数据预处理：对预先选定的中文文本进行数据预处理，包括中文分词和特征提取等。
基于深度学习的中文命名实体识别研究的开题报告1.研究背景目前，由于互联网技术的不断发展和普及，文本信息的数量呈指数增长。
然而，大量的文本信息中包含着各种实体，例如人名、地名、组织机构等。
对这些实体进行自动识别并抽取出有用信息，不仅可以大大提高人们的信息检索效率，而且对于自然语言处理、知识图谱构建等领域也具有重要意义。
因此，中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition，CNER）成为了自然语言处理研究中的一个核心问题。
该问题的解决对于机器理解文本的能力有很大帮助。
随着深度学习技术的兴起，其在该领域中也取得了很多进展。
因此，本研究将重点基于深度学习技术对中文命名实体识别算法进行研究和探讨。
2.研究目的本研究旨在探究基于深度学习的中文命名实体识别算法，通过对中文文本中的命名实体进行自动识别提取出有用信息，提高文本信息检索的效率和精度。
3.研究内容（1）中文命名实体识别的基本概念和算法；（2）深度学习技术在中文命名实体识别中的应用现状和发展趋势；（3）基于深度学习的中文命名实体识别算法的研究和探讨，包括基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的模型和基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的模型；（4）基于公开数据集的实验和分析，对比不同模型在中文命名实体识别任务上的效果；（5）对研究结果进行总结和分析，提出未来研究的方向和深度学习在自然语言处理领域的应用前景。
4.研究方法本研究将主要采用如下方法：（1）数据预处理：收集、清洗并进行标注的数据集；（2）模型设计：基于深度学习方法，设计一些常用模型，如RNN、CNN等等；（3）模型训练：通过已经标注好的数据集进行训练，并结合优化方法进行模型的快速迭代；（4）模型评估：通过公开数据集进行模型的效果评估，比较不同模型在中文命名实体识别任务中的表现；（5）结果分析：分析研究结果，发掘深度学习在中文命名实体识别中的应用前景。
基于深度学习的中文命名实体识别技术研究—开题报告一、研究背景与意义随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来，海量的文本数据需要被高效地处理和分析。
在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项重要的基础任务，其旨在从文本中识别出具有特定意义的实体名称，如人名、地名、组织机构名等。
而中文作为世界上使用人数最多的语言之一，中文命名实体识别技术的研究具有重要意义。
传统的基于规则和特征工程的命名实体识别方法在面对复杂多变的中文语境时存在一定局限性，而深度学习技术的兴起为命名实体识别带来了新的机遇。
基于深度学习的中文命名实体识别技术研究将探索如何利用深度神经网络结合大规模标注数据来提升中文NER任务的准确性和泛化能力，为信息提取、知识图谱构建等应用领域提供更可靠的支撑。
二、研究内容与方法本研究将以中文命名实体识别为核心任务，主要包括以下内容：构建中文命名实体识别数据集：收集并整理包含各类命名实体标注信息的中文语料库，构建适用于深度学习模型训练的数据集。
深度学习模型设计：探索基于深度学习的中文NER模型设计，包括双向长短时记忆网络（BiLSTM）、注意力机制（Attention）、Transformer等结构在内，提升模型对上下文信息和语义关联的理解能力。
模型训练与优化：采用大规模标注数据对模型进行训练，并结合迁移学习、数据增强等方法优化模型性能，提高在真实场景下的泛化能力。
实验评估与比较：通过在公开数据集上进行实验评估，并与传统方法进行对比分析，验证所提出方法在中文NER任务上的有效性和优越性。
三、预期成果与创新点本研究预期可以取得以下成果：提出一种基于深度学习的中文命名实体识别技术框架，能够有效处理中文语境下各类命名实体。
构建高质量的中文NER数据集，并在该数据集上验证所提出方法的有效性。
实现一个性能优越且具有较强泛化能力的中文NER模型，在公开评测数据集上取得领先水平。
中文文本姓名识别的研究的开题报告
题目：
基于深度学习的中文文本姓名识别研究
研究背景：
中文文本中涉及到许多和人名相关的文本，如新闻报道、社交媒体等。
在处理这些文本时，常常需要识别其中的人名，并对其进行更深入的处理。
姓名识别技术是文本处理中的基础技术之一，其目的是从文本中自动识别并提取出人名。
目前，利用深度学习技术来解决姓名识别问题已成为研究的热点。
研究目的：
本研究旨在探索在深度学习框架下，通过分析中文文本中的语言特征和人名的规律，实现中文文本姓名的自动识别。
研究方法：
本研究将采用深度学习方法进行姓名识别，包括以下几个方面的内容：
（1）数据采集和预处理：从网络上爬取大量的中文文本数据，并进行处理，去除噪音和冗余信息。
（2）人名特征提取：通过分析中文文本中人名的特征，提取出影响人名识别的特征因子。
（3）深度学习模型构建：采用神经网络模型进行姓名识别，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责将输入的人名特征映射到神经网络中。
隐藏层根据映射的特征进行分类，输出层输出识别结果。
（4）模型训练和测试：将提取的数据集分为训练集和测试集进行模型训练和测试，并对模型进行优化和改进。
研究意义：
本研究将对中文文本中的人名识别问题进行探讨和研究，提出一种深度学习方法来解决中文文本中的姓名识别问题，为相关领域的研究者提供参考和借鉴。
这对社交媒体、新闻报道等领域有着很大的应用价值。
汉语并列结构的自动识别的开题报告题目：汉语并列结构的自动识别背景：并列结构在汉语句子中经常出现，意为多个词语或短语并列在一起，表达同等关系。
在自然语言处理中，对并列结构的正确识别对于句子的分析和语义理解至关重要。
然而，在实际应用中，由于汉语并列结构的复杂性和多样性，自动识别存在着一定的困难。
因此，研究汉语并列结构的自动识别，具有一定的理论和实际意义。
目的：本文旨在研究汉语并列结构的自动识别方法，并提出有效的并列结构自动识别模型，为自然语言处理领域的相关应用提供支持。
研究内容：1. 综述汉语并列结构的基本语法特征和多种并列结构类型。
2. 分析并列结构自动识别的难点和挑战。
3. 提出一种基于机器学习的并列结构自动识别算法，通过对汉语句子中并列结构的深入挖掘，建立特征向量，并采用分类器进行并列结构的自动分析。
4. 对所提出的自动识别算法进行评估和实验，比较其与其他现有方法的优缺点。
意义：1. 补充并完善汉语自动分析的技术体系。
2. 为汉语句子分析、语义理解等自然语言处理领域的相关应用提供重要支持。
3. 为中文学习者提供更好的句子分析和理解工具。
研究方法：主要采用机器学习、统计分析、自然语言处理等方法，并结合大规模语料库进行模型训练和特征提取。
同时，考虑到目前汉语并列结构自动识别领域的研究还处于起步阶段，本文也将进行实验探索和创新性尝试。
预期结果：本文预计能够提出一种较好的汉语并列结构自动识别算法，并将其实现为一款工具或接口。
同时，也希望能够对汉语并列结构自动识别算法的应用场景和未来发展方向进行一些探讨和总结。
文字识别论文的开题报告参考文字识别论文的开题报告参考1. 国内外研究现状及课题意义文字图像信息是人类获取外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多的利用图像信息来识别和判断事物，解决实际问题。
例如：由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量地面和空间的照片，人们要分析照片，获得地球资源、全球气象和污染情况等；在医学上，医生可以通过X射线分析照像，观察到人体个部位的多次现象；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产；生活中，交通管理部门也要利用文字图像识别技术确定违章车辆的牌照，对其进行监督管理，由此可见文字图像信息的重要性【1】。
获得文字图像信息非常重要，但更重要的是对文字图像进行处理，从中找到我们所需要的信息，因此在当今科学技术迅速发展的时代，对文字图像的处理技术提出了更高的要求，能够更加快速准确的获得有用信息。
1.1国内外研究现状20世纪20年代文字图像处理首次得到应用。
20世纪60年代中期，电子计算机的发展得到普遍应用，文字图像处理技术也不断完善，逐渐成为一个新兴的科学。
从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理技术也向更高、更深的层次迈进。
到了20世纪90年代，机器人技术已经成为工业的三大支柱之一，人们已经开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统来理解外部世界，这被称为图像理解活计算机视觉。
很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力道这项研究，取得了不少重要的研究成果。
数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提取有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。
目前，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。
数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故事一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。
从事中文命名实体识别项目的社会实践报告下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别研究的开题报告一、研究背景随着信息时代的到来，数据量的不断增加，如何从海量数据中提取有效信息成为了计算机自然语言处理领域的一个重要问题。
而命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理领域中最基础、最关键的任务之一，其作用在于对文本中具有特定意义的实体进行识别和分类，例如人名、地名、组织机构名等。
中文命名实体识别由于中文语言的特殊性和复杂性，其任务相对于英文命名实体识别更为困难。
因此，本研究旨在基于统计机器学习的方法，研究中文命名实体识别的两阶段方法，提高中文命名实体识别的准确性和效率。
二、研究内容本研究将采用基于统计机器学习的方法，研究中文命名实体识别的两阶段方法，具体内容如下：1. 分词和词性标注中文命名实体识别的第一步是对文本进行中文分词，将句子拆分成一系列基本的语义单元，以便后续对文本进行处理。
然后对分词结果进行词性标注，将不同类型的词汇进行分类，提高词汇的分类准确性和实体的准确性。
2. 特征提取和分类器构建在命名实体识别的第二阶段中，需要根据已标注好的数据集进行特征提取和分类器的构建。
在特征提取方面，将利用一些特征工程方法，如词性、词义、词长、位置等特征进行提取，然后利用一些机器学习算法，如CRF、SVM等方法进行分类器的构建。
3. 实验分析和结果评估为了验证模型的有效性，将利用公开数据集对模型进行实验，对实验结果进行分析和评估。
同时，对模型中存在的问题进行分析，并对改进方法进行探讨。
三、研究成果通过本次研究，我们将向学术界和工业界提供基于统计机器学习的中文命名实体识别技术，提高中文命名实体识别的准确性和效率，具有很好的应用前景和推广价值。
四、研究意义本研究将有助于中文命名实体识别的应用推广和开发，具有以下几方面的应用价值：1. 社交媒体挖掘。
中文命名实体识别可以应用于社交媒体的挖掘，如对微博、朋友圈等文本进行自动处理和分析。
中文机构名识别的设计与实现
课题背景
随着互联网的大规模普及和社会信息化程度的提高, 文本信息的快速积累使公司、政府和科研机构在信息处理和使用中面临前所未有的挑战。
一方面, 互联网和各种信息机构每天都不断产生大量的有价值的文本数据; 而另一方面, 因为技术手段的落后, 从这些文本数据资源中获取需要的信息十分困难。
人们迫切需要研究出方便有效的工具去从大规模文本信息资源中提取符合需要的简洁、精炼、可理解的知识, 文本挖掘就是为解决这个问题而产生的研究方向。
文本挖掘也称为文本数据挖掘或文本知识发现, 它是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程, 同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。
【2】
文本挖掘的主要目的是从非结构化的文本文档中提取有趣的、重要的模式和知识。
所以它可以看成是基于数据库的数据挖掘或知识发现的扩展。
但与传统的数据挖掘相比, 文本挖掘有其独特之处, 主要表现在: 文档本身是半结构化或非结构化的, 无确定形式并且缺乏机器可理解的语义; 而数据挖掘的对象以数据库中的结构化数据为主, 并利用关系表等存储结构来发现知识。
直观地说, 当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时, 这个过程就称为文本挖掘。
文本挖掘在许多方面具有广泛的应用，例如：主动信息服务方面、信息检索系统方面、专利信息分析方面等等。
选题意义
文本挖掘最基础、最重要的步骤就是命名实体的识别，识别出文本中的人名、机构名称等。
命名实体识别（NE）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
其中机构名称泛指机关、团体或其他企事业单位，包括学校、公司、医院、研究所和政府机关等的名称。
机构名称是专有名词的一个子集，数目也特别庞大。
与人名地名相比，机构名称这类专有名词还很不稳定．随着社会的发展，新机构不断涌现，旧机构不断被淘汰、改组或更名。
此外，机构名称的组成还没有国家统一规范，绝大多数未能收入词典【1】。
这些事实都说明机构名称的识别与分析是一个很值得研究的问题，对中文输入、机器翻译、人机对话和文本挖掘的其他的应用等自然语言处理领域都具有相当大的实用价值。
关于国内外的研究动态
目前英文的命名实体的识别已经达到了较高的水平，中文由于一些限制，识别命名实体
更加困难。
中文命名实体识别的难点主要存在于：（1）中文文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词；（2）中文分词和命名实体识别互相影响；（3）除了英语中定义的实体，外国人名译名和地名译名是存在于中文中的两类特殊实体类型；（4）现代中文文本，尤其是网络中文文本，常出现中英文交替使用，这时中文命名实体识别的任务还包括识别其中的英文命名实体；（5）不同的命名实体具有不同的内部特征，不可能用一个统一的模型来刻画所有的实体内部特征。
中文命名实体识别的特点是数量众多和构成规律复杂，其中机构名的识别最为困难。
机构名的种类繁多，各有其独特的命名方式，用词相当广泛，只在结尾用词相当集中。
长度和边界难以确定使得机构名更难识别。
命名实体识别的主要方法分为：基于规则的方法和基于统计的方法。
隐马尔可夫模型作为一种统计分析模型，是用于命名实体识别的常用方法。
其中，隐马尔可夫模型（Hidden Marka Model ,HMM）是一种统计模型【3】，自20世纪60年代被提出后，成功地应用于语音识别、生物信息、词性标注等领域，具有研究透彻、算法成熟、效率高、效果好、易于训练的优点。
因此，我们将HMM应用于机构名识别，可以根据机构名的种类、命名方式、用词、长度和边界的不同，形成不同的隐马尔可夫链或函数集，能达到较好的识别效果。
三、研究目标及内容
（一）系统目标
本系统采用隐马尔科夫模型来实现，最终达到识别中文机构名的目标。
不仅可以使我们有效地识别中文机构名，还可以提高中文机构名识别的准确性，降低中文机构名识别的复杂度，加深对中文机构名识别的了解和研究。
具体要求如下：实现股票交易所、国际组织、商业组织、公私企业、电视台或广播台、政党、宗教组织、乐队或音乐组织、政府实体、运动队、军队等各类机构名的识别。
（二）毕业设计内容
1、理论部分
本系统采用隐马尔科夫模型来实现，通过对机构名的标注来实现机构名的识别。
其中，机构名的标注分为基于分词基础上的机构名标注和不分词的机构名标注两种。
基于分词基础上的机构名标注是根据词性的不同，先将文本进行切分，再进行标注；而不分词标注是将机构名看成一个整体进行标注。
本系统根据在机构名识别中的作用，采用Viterbi算法【4】
对切分结果进行角色标注，在角色序列的基础上，进行字符串识别，最终实现中文机构名的识别。
识别过程中我们只需要某个词作为特点角色的概率以及角色之间的转移概率。
该方法的实用性还在于：这些角色信息完全可以从真实语料库中自动抽取得到。
此方法在人名和地名识别的基础上，对机构名内部构成角色进行有选择的分类，然后采用隐马尔科夫模型，对分词结果进行机构名构成角色的标注，最后，在角色序列上进行模式串识别，并最终识别出机构名。
2、系统的实现
a．基本框架
b．结果的输出
例如：“在/p １９９８年/t 来临/v 之际/f ，/w 通过/p [中央/n 人民/n 广播/vn 电台/n]nt 向/p 全国/n 各族/r 人民/n 致以/v 诚挚/a 的/u 问候/vn 和/c 良好/a 的/u 祝愿/vn ！/w”
通过标注后就变为：“在/Z １９９８年/Z 来临/Z 之际/Z ，/Z 通过/A 中央/I 人民/I 广播/C 电台/D 向/Z 全国/Z 各族/Z 人民/Z 致以/Z 诚挚/Z 的/Z 问候/Z 和/Z 良好/Z 的/Z 祝愿/Z ！/Z”。
参考文献
【1】张小衡，王玲玲.中文机构名称的识别与分析[N].中文信息学报,1997,第l1卷第4期.
【2】肖建国.试论文本挖掘及其应用[R].2008 (4)
【3】王达，张坤.隐马尔可夫模型在命名实体中的应用[J].科学信息.
【4】罗智勇，宋柔. 现代汉语自动分词中专名的一体化、快速识别方法.2001国际中文电脑学术会议论文集.p323-p328。
