让计算机像人类一样拥有语言功能，是人类一直努力的方向。

　　HNC理论及技术

　　让计算机拥有像人类一样的语言智能、理解人类的语言，是自然语言理解的宏伟目标，也是当今信息时代面临的一项重大科学难题。这一目标一旦获得突破，就相当于掌握了制造语言超人的能力。这个语言超人可以不眠不休，一天24小时，一目万行阅读资料，从中提取有用的知识。这将有力推进信息时代的发展，从当前以数据处理为中心的初级阶段演进到以知识处理为中心的高级阶段，形成巨大的语言知识处理和知识服务产业，并深刻影响计算机科学与技术的发展。　　

　　随着因特网的发展，网络上电子文本急速增长，高效准确地从因特网的海量信息中获取有效信息已成为社会生活中的迫切需求。中国科学院声学研究所研究员黄曾先生响应这一时代的号召，面向整个自然语言处理的一系列问题创立了概念层次网络（简称HNC）理论，并发展形成了深入语义内容计算的HNC语言理解处理技术。HNC是这一理论与技术的统称。HNC的出发点就是运用局部联想脉络和全局联想脉络来“帮助”计算机理解自然语言，HNC通过交互引擎的研制来实现计算机对语言的理解过程。　　

　　下面将HNC与传统的自然语言理解处理作一个简单对比。　　

　　HNC的研究在多个国家级项目的资助下不断深化，不仅应用于实际的网络信息处理服务，而且在评测中展示出优越的性能。2009年中文信息学会组织了句法评测(CIPS-Pars Eval-2009)，共有来自美国、欧洲、中国大陆和香港地区的24支队伍参加。HNC参加了汉语事件描述单元识别和汉语功能块分析两项目的开放评测，尽管语言理论体系上存在比较大的差异，但是仍然取得了第一名和第二名的成绩。