【導(dǎo)讀】性能比較穩(wěn)定，抗干擾能力強(qiáng)、靈敏度高、安全可靠。這種防盜器安裝隱蔽，不易被盜賊發(fā)現(xiàn)，同。時(shí)它的信號(hào)經(jīng)過(guò)單片機(jī)系統(tǒng)處理后方便和PC機(jī)通信，便于多用戶統(tǒng)一管理。件設(shè)計(jì)兩個(gè)部分。硬件部分包括單片機(jī)控制電路、紅外探頭電路、驅(qū)動(dòng)執(zhí)行報(bào)警電路、LED控制電。處理器采用51系列單片機(jī)AT89C51，整個(gè)系統(tǒng)是在系統(tǒng)軟件控制下工作的。產(chǎn)的保護(hù)意識(shí)在不斷的增強(qiáng)，因而對(duì)防盜措施提出了新的要求。本設(shè)計(jì)就是為了滿足現(xiàn)代住宅防盜。不可見(jiàn)光，有很強(qiáng)的隱蔽性和保密性，因此在防盜、警戒等安保裝置中得到了廣泛的應(yīng)用。紅外傳感器既可用于防盜報(bào)警裝置，也可用于制動(dòng)控制、接近開(kāi)關(guān)、遙測(cè)等領(lǐng)域。用戶終端完成信息采集、處理、數(shù)據(jù)傳送、功能設(shè)定、本地報(bào)警等功能。當(dāng)人員外出時(shí)，可把報(bào)警系統(tǒng)設(shè)置在外出布防狀態(tài)，探測(cè)器工作起來(lái),當(dāng)。類(lèi)裝置設(shè)計(jì)的要點(diǎn)：其一是能有效判斷是否有人員進(jìn)入；其二是盡可能大地增加防護(hù)范圍。

　　

【正文】 術(shù)采用的是美國(guó)一家名叫Basis Technology（ 科技（ 中文分詞技術(shù) 中文分詞技術(shù)屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)范疇，對(duì)于一句話，人可以通過(guò)自己的知識(shí)來(lái)明白哪些是詞，哪些不是詞，但如何讓計(jì)算機(jī)也能理解？其處理過(guò)程就是分詞算法。 現(xiàn)有的 分詞算法可分為三大類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法。 基于字符串匹配的分詞方法 這種方法又叫做機(jī)械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個(gè)“充分大的”機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功（識(shí)別出一個(gè)詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長(zhǎng)度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長(zhǎng)）匹配和最小（最短）匹配；按照是否與詞性標(biāo)注過(guò)程相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標(biāo)注相結(jié)合的一體化方法。常用的幾 種機(jī)械分詞方法如下： 1）正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3）最少切分（使每一句中切出的詞數(shù)最小）。 還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來(lái)構(gòu)成雙向匹配法。由于漢語(yǔ)單字成詞的特點(diǎn)，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般說(shuō)來(lái)，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現(xiàn)象也較少。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為 1/169，單純使用逆向最大匹配的錯(cuò)誤率為 1/245。但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿 足實(shí)際的需要。實(shí)際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機(jī)械分詞作為一種初分手段，還需通過(guò)利用各種其它的語(yǔ)言信息來(lái)進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。 一種方法是改進(jìn)掃描方式，稱(chēng)為特征掃描或標(biāo)志切分，優(yōu)先在待分析字符串中識(shí)別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點(diǎn)，可將原字符串分為較小的串再來(lái)進(jìn)機(jī)械分詞，從而減少匹配的錯(cuò)誤率。另一種方法是將分詞和詞類(lèi)標(biāo)注結(jié)合起來(lái)，利用豐富的詞類(lèi)信息對(duì)分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過(guò)程中又反過(guò)來(lái)對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、調(diào)整，從而極大地提高切分的準(zhǔn)確率。 對(duì)于機(jī)械分詞方法，可以建立一個(gè)一般的模型， 在這方面有專(zhuān)業(yè)的學(xué)術(shù)論文，這里不做詳細(xì)論述。 基于理解的分詞方法 這種分詞方法是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息來(lái)處理歧義現(xiàn)象。它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統(tǒng)、句法語(yǔ)義子系統(tǒng)、總控部分。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語(yǔ)義信息來(lái)對(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷，即它模擬了人對(duì)句子的理解過(guò)程。這種分詞方法需要使用大量的語(yǔ)言知識(shí)和信息。由于漢語(yǔ)語(yǔ)言知識(shí)的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語(yǔ)言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形 式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。 基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法 從形式上看，詞是穩(wěn)定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個(gè)詞。因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度。可以對(duì)語(yǔ)料中相鄰共現(xiàn)的各個(gè)字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算它們的互現(xiàn)信息。定義兩個(gè)字的互現(xiàn)信息，計(jì)算兩個(gè)漢字 X、 Y 的相鄰共現(xiàn)概率?；ガF(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。當(dāng)緊密程度高于某一個(gè)閾值時(shí)，便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個(gè)詞。這種方法只需對(duì)語(yǔ)料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不需要切分詞典， 因而又叫做無(wú)詞典分詞法或統(tǒng)計(jì)取詞方法。但這種方法也有一定的局限性，會(huì)經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”、“我的”、“許多的”等，并且對(duì)常用詞的識(shí)別精度差，時(shí)空開(kāi)銷(xiāo)大。實(shí)際應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)分詞系統(tǒng)都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進(jìn)行串匹配分詞，同時(shí)使用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別一些新的詞，即將串頻統(tǒng)計(jì)和串匹配結(jié)合起來(lái)，既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點(diǎn)，又利用了無(wú)詞典分詞結(jié)合上下文識(shí)別生詞、自動(dòng)消除歧義的優(yōu)點(diǎn)。 到底哪種分詞算法的準(zhǔn)確度更高，目前并無(wú)定論。對(duì)于任何一個(gè)成熟的 分詞系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不可能單獨(dú)依靠某一種算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，都需要綜合不同的算法。筆者了解，海量科技的分詞算法就采用“復(fù)方分詞法”，所謂復(fù)方，相當(dāng)于用中藥中的復(fù)方概念，即用不同的藥才綜合起來(lái)去醫(yī)治疾病，同樣，對(duì)于中文詞的識(shí)別，需要多種算法來(lái)處理不同的問(wèn)題。 分詞中的難題 有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文分詞的問(wèn)題呢？事實(shí)遠(yuǎn)非如此。中文是一種十分復(fù)雜的語(yǔ)言，讓計(jì)算機(jī)理解中文語(yǔ)言更是困難。在中文分詞過(guò)程中，有兩大難題一直沒(méi)有完全突破。 歧義識(shí)別 歧義是指同樣的一句話，可能有兩種或者更多的切分方法。例如：表面的，因?yàn)?“表面”和“面的”都是詞，那么這個(gè)短語(yǔ)就可以分成“表面 的”和“表 面的”。這種稱(chēng)為交叉歧義。像這種交叉歧義十分常見(jiàn)，前面舉的“和服”的例子，其實(shí)就是因?yàn)榻徊嫫缌x引起的錯(cuò)誤?！盎瘖y和服裝”可以分成“化妝 和 服裝”或者“化妝 和服 裝”。由于沒(méi)有人的知識(shí)去理解，計(jì)算機(jī)很難知道到底哪個(gè)方案正確。 交叉歧義相對(duì)組合歧義來(lái)說(shuō)是還算比較容易處理，組合歧義就必需根據(jù)整個(gè)句子來(lái)判斷了。例如，在句子“這個(gè)門(mén)把手壞了”中，“把手”是個(gè)詞，但在句子“請(qǐng)把手拿開(kāi)”中，“把手”就不是一個(gè)詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將 ”是個(gè)詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長(zhǎng)兩倍”中，“中將”就不再是詞。這些詞計(jì)算機(jī)又如何去識(shí)別 ? 如果交叉歧義和組合歧義計(jì)算機(jī)都能解決的話，在歧義中還有一個(gè)難題，是真歧義。真歧義意思是給出一句話，由人去判斷也不知道哪個(gè)應(yīng)該是詞，哪個(gè)應(yīng)該不是詞。例如：“乒乓球拍賣(mài)完了”，可以切分成“乒乓 球拍 賣(mài) 完 了”、也可切分成“乒乓球 拍賣(mài) 完 了”，如果沒(méi)有上下文其他的句子，恐怕誰(shuí)也不知道“拍賣(mài)”在這里算不算一個(gè)詞。 新詞識(shí)別 新詞，專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)稱(chēng)為未登錄詞。也就是那些在字典中都沒(méi)有收錄過(guò)，但又確實(shí)能稱(chēng)為詞的那 些詞。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王軍虎去廣州了”中，“王軍虎”是個(gè)詞，因?yàn)槭且粋€(gè)人的名字，但要是讓計(jì)算機(jī)去識(shí)別就困難了。如果把“王軍虎”做為一個(gè)詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時(shí)每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項(xiàng)巨大的工程。即使這項(xiàng)工作可以完成，還是會(huì)存在問(wèn)題，例如：在句子“王軍虎頭虎腦的”中，“王軍虎”還能不能算詞？ 新詞中除了人名以外，還有機(jī)構(gòu)名、地名、產(chǎn)品名、商標(biāo)名、簡(jiǎn)稱(chēng)、省略語(yǔ)等都是很難處理的問(wèn)題，而且這些又正好是人們經(jīng)常使用的詞，因此對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)，分詞系統(tǒng)中的 新詞識(shí)別十分重要。目前新詞識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)成為評(píng)價(jià)一個(gè)分詞系統(tǒng)好壞的重要標(biāo)志之一。 中文分詞的應(yīng)用 目前在自然語(yǔ)言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很大一段距離，許多西文的處理方法中文不能直接采用，就是因?yàn)橹形谋匦栌蟹衷~這道工序。中文分詞是其他中文信息處理的基礎(chǔ)，搜索引擎只是中文分詞的一個(gè)應(yīng)用。其他的比如機(jī)器翻譯（ MT）、語(yǔ)音合成、自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)摘要、自動(dòng)校對(duì)等等，都需要用到分詞。因?yàn)橹形男枰衷~，可能會(huì)影響一些研究，但同時(shí)也為一些企業(yè)帶來(lái)機(jī)會(huì)，因?yàn)閲?guó)外的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)要想進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，首先也是要解 決中文分詞問(wèn)題。在中文研究方面，相比外國(guó)人來(lái)說(shuō)，中國(guó)人有十分明顯的優(yōu)勢(shì)。 分詞準(zhǔn)確性對(duì)搜索引擎來(lái)說(shuō)十分重要，但如果分詞速度太慢，即使準(zhǔn)確性再高，對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)也是不可用的，因?yàn)樗阉饕嫘枰幚頂?shù)以億計(jì)的網(wǎng)頁(yè)，如果分詞耗用的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，會(huì)嚴(yán)重影響搜索引擎內(nèi)容更新的速度。因此對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)，分詞的準(zhǔn)確性和速度，二者都需要達(dá)到很高的要求。目前研究中文分詞的大多是科研院校，清華、北大、中科院、北京語(yǔ)言學(xué)院、東北大學(xué)、 IBM 研究院、微軟中國(guó)研究院等都有自己的研究隊(duì)伍，而真正專(zhuān)業(yè)研究中文分詞的商業(yè)公司除了海量科技以外 ，幾乎沒(méi)有了?？蒲性盒Ｑ芯康募夹g(shù)，大部分不能很快產(chǎn)品化，而一個(gè)專(zhuān)業(yè)公司的力量畢竟有限，看來(lái)中文分詞技術(shù)要想更好的服務(wù)于更多的產(chǎn)品，還有很長(zhǎng)一段路。 The information rapid growth, causes the search engine to bee the people to search the information the first choice tool, Google, hundred degree, China searches and so on the largescale search engine always is a topic which the people with searches the market value the unceasing increase, more and more many panies develop own search engine, the Ali anxiously opportunity search, 8848 shopping searches and so on also one after another appear on the market, the nature, the search engine technology also bees the hot spot which the technical personnel pays attention. The search engine technology research, overseas pared to China must early in the recent ten years, from earliest Archie, to afterwards Excite, as well as search engine appearing on the market and so on altvista, overture, google, search engine development until now, already some several years history, but domestic starts to study the search engine is in on century39。s end the beginning many domains, all is the overseas product and the technology monopolizes, when specially some kind of technology but domestic only then starts in overseas research many years in example operating system, character processing software, browser and so on, but the search engines are actually an already starts in the overseas search engine technology to study, but in domestic emerges the outstanding search engine one after another, looks like hundred degrees ( and so present in Chinese search engine domain, the domestic search engine already and in the overseas search engine effect differed not reason that can form such aspect, some important reason lies in Chinese and English two language own writing way is different, this the technology which involves regarding the puter is Chinese participle. Any is Chinese participle It is well known, English is take the word as the unit, between the word and the word is depends on the blank space to separate, but Chinese is take the character as the unit, in the sentence all characters links can describe a example, English sentence I am a student, with Chinese is: “I am a student”.The puter may through the blank space know very simply student is a word, but cannot very easy understand “study”, “l(fā)ives” two characters to gather only then expresses a Chinese Chinese character sequence has the significance word, is Chinese participle, some people are also called cut the am a student, the participle result am: I am a student. Chinese participle and sear