本文介绍了一种基于实体属性语义知识库的中文分析方法。这种方法通过构建包含四种类型数据库的知识库来实现对中文的理解与分析，这四种数据库分别是情境动词数据库、实体数据库、属性数据库和属性值数据库。这些数据库中的术语根据实体与属性之间的关系被组织成一个网络结构。中文分析的过程可以概括为三个步骤：
第一步是分句分析。这一步骤中，首先利用知识库中的术语对给定的句子进行分词，为每个词标记可能的语义类别，并根据属性词和属性值词之间的匹配关系为每个属性值词指定可能的属性分配信息。
第二步是实体识别。利用实例实体的属性命名规则来识别实体，并根据标记的属性信息来确定属性值词的属性分配信息。
第三步是确定搭配中的主体。通过搭配框架中存储的情境动词的槽信息来确定搭配的主体，并标记这些搭配的主体。
这种分析方法的过程与人们理解语言的方式高度一致，每个词的分析结果都与人脑理解的结果相一致。提出的这种方法重现了语言理解的完整过程，可以很好地应用于语言分析。
文章还强调，知识库包括实体数据库、属性数据库、属性值数据库以及情境动词数据库四个部分。知识库的构建基于实体与属性之间的关系，术语被组织成网络形式。通过这样的网络结构，可以更方便地进行语义分析和实体识别。
知识库中的实体数据库存储了实体的各种信息，如实体名称、类别等；属性数据库则包含了实体属性的相关信息；属性值数据库则是各种属性值的集合；情境动词数据库则存储了动词所处的特定语境信息，它可以帮助确定词义在不同语境中的具体含义。
文章指出，中文分析的每一个步骤都试图模仿人类大脑处理语言的方式，这使得分析结果与人类的语言理解高度一致。例如，在分词阶段，文章提出的方法能够有效地识别词义，并根据上下文推断出词的可能属性，这类似于人类在阅读或听别人说话时大脑的自然处理过程。
实体识别步骤进一步细化了分词阶段的初步分析，通过识别特定的实体和属性，分析程序能够更精确地理解句子中每个词语的功能和含义。这一点非常关键，因为实体是语句中的核心元素，它们携带了文本中的主要信息。
文章还提到了搭配主体的确定，这是分析句子结构和确定语义关系的重要步骤。通过识别哪些词是与情境动词搭配的主体，分析程序能够构建出一个准确的句子语义框架，这是理解句子意义和意图的关键。
总而言之，基于实体属性语义知识库的中文分析方法是一种模仿人脑处理语言信息的方式，通过构建一个详尽的语义知识网络来对中文进行分词、实体识别、属性分配和句子结构分析。这种方法能高度一致地复现语言理解的整个过程，从而为中文处理和分析提供了一个强大的工具。这项工作展示了人工智能技术在自然语言处理领域的深入应用，也为中文语言分析技术的研究和开发提供了新的思路。
