袁雨轩，李 放，陈科淇，韩 正

(1.大连东软信息学院 数字艺术与设计学院，辽宁 大连 116023;2.华威大学 华威商学院，考文垂 CV4 7AL)

0 引 言

自然语言处理技术是在程序设计中常用的人工智能算法，也是人工智能的热点研究方向。主要应用场景包括个性化推荐、搜索纠错等。神经网络是自然语言处理以及人工智能领域最重要的方法之一。为了让计算机理解自然世界的知识，可以根据具体研究对象的特征构建不同的神经网络结构，如适用于图像处理的卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)、适用于文本和序列数据的递归神经网络(recurrent neural networks，RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory neural networks，LSTM)等[1-2]。尽管这些网络结构在处理不同的任务时表现出不同的性能，对于具体任务仍很难确定使用哪种网络结构[3]，所使用模型的训练过程同样需要耗费大量时间。为了覆盖更多的语言场景，本系统依赖百度AI开放平台的自然语言处理技术接口。百度AI开放平台提供了全面的语言处理基础能力和语言处理应用技术，并以标准化的接口封装。且该平台的训练语料以中文为主，对中文输入的接受能力较强。

对自然语言处理技术来说，其最细的划分粒度是词语。而在计算机仿真领域中可以使用三维模型、图片等来模拟名词，使用动画、声音等交互系统模拟动词。由于中文的能指极其复杂，在自然语言处理技术难以解决的词语多义性问题上更是雪上加霜。文献[4]提出了中文句式的三个层级：(1)表层：形式结构，语言中语法项的线性配列式。……