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词性标注中生词处理算法研究被引量：22: 2003年; 词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有很大的难度。文章基于隐马尔科夫模型(HMM),通过将生词的词性标注问题转化为求词汇发射概率,在词性标注中提出了一种生词处理的新方法。该方法除了用到一个标注好的单语语料库外,没使用任何其他资源(比如语法词典、语法规则等),封闭测试正确率达97%左右,开放测试正确率也达95%左右,基本上达到了实用的程度。同时还给出了与其他同样基于HMM的词性标注方法的测试比较结果,结果表明本文方法的标注正确率有较大的提高。; 张孝飞陈肇雄黄河燕蔡智; 关键词：中文信息处理自然语言理解隐马尔科夫模型语料库

中科大国祯网络入侵检测系统: 蔡庆生刘贵全钱权叶剑鸣方瑾蔡智郭辉章曙光张春阳郑军曾仍郑浩然罗菲菲王大泽; 系统采用人工智能技术，集成了网络监听监控、实时协议分析、入侵行为分析、国际标准告警模式及详细日志审计跟踪等功能，对黑客入侵进行全方位的检测，准确判断黑客的攻击方式，及时报警并采用阻断等措施，可在INTERNET与INTR...; 关键词：; 关键词：人工智能技术网络入侵检测系统

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蔡智