发布时间：2023-02-28 10:55

中文信息学报

期刊级别：国家级期刊

周期：双月刊

国内统一刊号：11-2325/N

国际标准刊号：1003-0077

主办单位：中国中文信息学会;中国科学院软件研究所

主管单位：中国科学技术协会

　　《中文信息学报》基本信息：

　　主管单位：中国科学技术协会

　　主办单位：中国中文信息学会;中国科学院软件研究所

　　国内统一刊号：11-2325/N

　　国际标准刊号：1003-0077

　　国家级期刊

　　《中文信息学报》简介：

　　《中文信息学报》中文版于1986年创刊，是中国中文信息学会会刊。国内外公开发行。它及时反映我国中文信息处理的学术水平，重点刊登我国中文信息处理基础理论与应用技术研究的学术论文，以及相关的综述、研究成果、技术报告、书刊评论、专题讨论、国内外学术动态等。从该刊刊登的文章中可以及时了解我国最新的中文信息处理水平和学术动向。所刊登的文章多数得到了国家或省、部级重大科技项目、攻关项目及自然科学和社会科学基金的资助。

　　《中文信息学报》刊登内容有：计算语言学，包括：音位学、词法、句法、语义、知识本体和语用学;语言资源，包括：计算词汇学、术语、电子词典和语料库;机器翻译(MT)或机器辅助翻译(MAT);汉语和少数民族语言文字输入输出和处理;中文手写和印刷体识别(OCR);中文语音识别与合成以及文语转换(TTS);信息检索(IR)信息抽取(IE)及相关的语言技术;网上搜索引擎;数据挖掘、知识获取、神经网络、机器学习、专家系统、知识工程和其他人工智能(AI)技术。 读者主要是广大的计算机科学研究人员、工程技术人员、软件开发及应用人员、大专院校的教师及高年级学生、研究生等，是计算机界中文信息处理工作者的重要参考书。

　　《中文信息学报》收录情况

　　国家新闻出版总署收录　中国知网、维普中文期刊网、万方期刊数据库、龙源期刊网、日本科学技术振兴机构数据库、中国科学引文数据库收录

　　《中文信息学报》影响因子：

　　截止2014年万方：影响因子：0.764;总被引频次：1167

　　截止2014年知网：复合影响因子：1.122;综合影响因子：0.498

　　《中文信息学报》栏目设置

　　综述、研究成果、技术报告、书刊评论、专题讨论、国内外学术动态

　　《中文信息学报》投稿须知

　　1、来稿要求论点明确、数据可靠、逻辑严密、文字精炼，每篇论文必须包括题目、作者姓名、作者单位、单位所在地及邮政编码、摘要和关键词、正文、参考文献和第一作者及通讯作者(一般为导师)简介(包括姓名、性别、职称、出生年月、所获学位、目前主要从事的工作和研究方向)，在文稿的首页地脚处注明论文属何项目、何基金(编号)资助，没有的不注明。

　　2、论文摘要尽量写成报道性文摘，包括目的、方法、结果、结论4方面内容(100字左右)，应具有独立性与自含性，关键词选择贴近文义的规范性单词或组合词(3～5个)。

　　3、文稿篇幅(含图表)一般不超过5000字，一个版面2500字内。文中量和单位的使用请参照中华人民共和国法定计量单位最新标准。外文字符必须分清大、小写，正、斜体，黑、白体，上下角标应区别明显。

　　4、文中的图、表应有自明性。图片不超过2幅，图像要清晰，层次要分明。

　　5、参考文献的著录格式采用顺序编码制，请按文中出现的先后顺序编号。所引文献必须是作者直接阅读参考过的、最主要的、公开出版文献。未公开发表的、且很有必要引用的，请采用脚注方式标明，参考文献不少于3条。

　　6、来稿勿一稿多投。收到稿件之后，5个工作日内审稿，电子邮件回复作者。重点稿件将送同行专家审阅。如果10日内没有收到拟用稿通知(特别需要者可寄送纸质录用通知)，则请与本部联系确认。

　　7、来稿文责自负。所有作者应对稿件内容和署名无异议，稿件内容不得抄袭或重复发表。对来稿有权作技术性和文字性修改，杂志一个版面2500字，二个版面5000字左右。作者需要安排版面数，出刊日期，是否加急等情况，请在邮件投稿时作特别说明。

　　2017年《中文信息学报》02期投稿论文：

　　汉语介词短语自动识别研究综述李洪政;晋耀红;

　　词法、句法、语义

　　现代汉语隐喻式双音节名名复合词研究——基于生成词库理论赵青青;宋作艳;

　　面向文本信息处理的汉语句子和小句宋柔;葛诗利;尚英;卢达威;

　　语言分析与计算

　　基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法刘昊;洪宇;姚亮;刘乐;

　　基于特征加权重叠度的中文实体协同消歧方法线岩团;余正涛;洪旭东;张磊;

　　机器翻译

　　利用句法信息改进交互式机器翻译张亚鹏;叶娜;蔡东风;

　　基于网络搜索的英汉人名翻译刘颖;曹项;

　　收录论文：基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法

　　【摘要】：识别和定位特定领域双语网站,是基于Web自动构建特定领域双语语料库的关键。然而,特定领域双语网站之间的句对质量往往差异较大。相对于原有基于句对文本特征识别过滤质量较差句对的方法。该文从句对的来源(即特定领域双语网站)出发,依据领域权威性高的网站往往蕴含高质量平行句对这一假设,提出一种基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法。该方法通过网站之间的链接信息建立有向图模型,利用HITS算法度量网站的权威性,在此基础上,仅从权威性高的网站中抽取双语句对,用于训练特定领域机器翻译系统。

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