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面向中文开放领域的多元实体关系抽取研究 预览
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作者 姚贤明 甘健侯 徐坚 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期597-604,共8页
针对当前中文开放领域多元实体关系抽取研究较少的情况,借鉴国外已有的研究成果,结合中文自身的特点,提出了中文领域多元实体关系抽取的方法。该方法以句法分析结果的根节点作为入口,迭代地获取所有谓语的主语、宾语及其定语成分,再利... 针对当前中文开放领域多元实体关系抽取研究较少的情况,借鉴国外已有的研究成果,结合中文自身的特点,提出了中文领域多元实体关系抽取的方法。该方法以句法分析结果的根节点作为入口,迭代地获取所有谓语的主语、宾语及其定语成分,再利用句法分析结果对这些成分进行完善,最终获取句子中的多个实体之间的语义关系。该方法被应用在不同的领域并进行了对比分析,实验结果表明:其具有一定的参考价值。另外,对实验数据进行了详细的分析,归纳了错误的主要情形,为今后的研究工作指明了方向。 展开更多
关键词 中文、开放域 多元实体关系 依存句法分析 句法结构 关系抽取 语义关系 主谓宾
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情景间语义关系对语义关联判断的影响 预览
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作者 康廷虎 吴晨静 《心理与行为研究》 CSSCI 北大核心 2019年第1期1-7,共7页
通过两个实验探讨了情景间语义关系对语义关联判断的影响。实验1采用单因素被试内实验设计,以32名大学生为被试,对随机呈现的情景图片做有语义关联和无语义关联判断。实验2采用单因素被试内设计,比较27名大学生被试对不同语义关联情景... 通过两个实验探讨了情景间语义关系对语义关联判断的影响。实验1采用单因素被试内实验设计,以32名大学生为被试,对随机呈现的情景图片做有语义关联和无语义关联判断。实验2采用单因素被试内设计,比较27名大学生被试对不同语义关联情景进行判断时的眼动特征。结果发现:(1)与非语义关联情景相比,对语义关联情景材料的判断反应时较短;(2)主题关系条件下的瞳孔直径显著小于类别关系判断,凝视时间的变化与语义关联判断反应一致;(3)主题兴趣区与类别兴趣区的首次注视时间无显著差异,但不同兴趣区的回视次数和回视路径时间均存在显著差异。这表明情景间语义关系可以促进语义关联判断,而类别语义关系判断可能会受低水平视觉加工的干扰。 展开更多
关键词 真实情景 语义关系 语义关联判断 眼动
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双音复合名词结构方式考察——以《汉语国际教育用音节汉字词汇等级划分》高级词汇中名词为例 预览
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作者 王静 《淮南师范学院学报》 2019年第1期76-79,共4页
汉语复合词内部语素间的结构方式对于词义形成具有重要作用,词语结构包括语法关系和语义关系两个层面。通过对《汉语国际教育用音节汉字词汇等级划分》高级词汇中双音复合名词内部结构方式的考察发现:复合名词的语法结构方式有定中、联... 汉语复合词内部语素间的结构方式对于词义形成具有重要作用,词语结构包括语法关系和语义关系两个层面。通过对《汉语国际教育用音节汉字词汇等级划分》高级词汇中双音复合名词内部结构方式的考察发现:复合名词的语法结构方式有定中、联合、支配、状中、陈述、递续、缩略、重叠、意合9类,每类语法结构方式中均包含有复杂的语义结构关系。 展开更多
关键词 复合名词 汉语语素 结构方式 语法关系 语义关系 语素类
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基于时空相似性的跨域目标关联分析方法 预览
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作者 成磊峰 覃锋 +1 位作者 贾莹 张乾君 《电讯技术》 北大核心 2019年第4期426-430,共5页
多业务域目标聚合是情报分析的核心问题之一,为解决跨域目标关联分析工程化实现,提出了一种时空相似计算的分析方法。首先,对接收到的目标时空数据进行处理,形成元数据;其次,按照预定义的数据模型,从元数据中抽取目标信息;再次,通过时... 多业务域目标聚合是情报分析的核心问题之一,为解决跨域目标关联分析工程化实现,提出了一种时空相似计算的分析方法。首先,对接收到的目标时空数据进行处理,形成元数据;其次,按照预定义的数据模型,从元数据中抽取目标信息;再次,通过时空相似度计算,对目标间的时空信息进行分析,得到目标间的时空关系;最后,利用先验知识对目标时空关系进行约束,实现从时空关系到语义关系的转换。数值仿真验证了该方法能够简单有效地实现跨域目标关联分析。 展开更多
关键词 多业务域聚合 跨域目标关联分析 时空相似性 时空关系 语义关系
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谈词汇记忆软件在大学英语词汇教学中的运用 被引量:1
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作者 刘冬梅 《才智》 2019年第1期102-103,共2页
英语词汇记忆是高校大学生普遍感到吃力的学习事项之一,这也对大学英语词汇教学有非常大的影响。词汇记忆软件在大学英语词汇教学中的应用,不仅有助于提升大学生记忆英语词汇的效率,还能进一步加深大学生对所记忆英语词汇的理解。文章... 英语词汇记忆是高校大学生普遍感到吃力的学习事项之一,这也对大学英语词汇教学有非常大的影响。词汇记忆软件在大学英语词汇教学中的应用,不仅有助于提升大学生记忆英语词汇的效率,还能进一步加深大学生对所记忆英语词汇的理解。文章对大学传统英语词汇教学中存在的问题进行了分析,对词汇记忆软件在大学英语词汇教学中运用的优势进行了论述,进而探讨了词汇记忆软件在大学英语词汇教学中的具体应用措施,以供相关人员参考。 展开更多
关键词 词汇记忆软件 大学英语 词汇教学 语义关系 语料库
老外教你汉译英(四)--衔接手段的调整
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作者 许宏 《英语世界》 2019年第8期111-114,共4页
上篇说到文本的显性连贯主要依靠衔接手段实现,而且英语文本和汉语文本的衔接手段及其分类是基本一致的。根据韩礼德和哈桑在Cohesion in English(1976)中的分类,衔接手段分语法衔接和词汇衔接两大类。前者包括照应、替代、省略、连接四... 上篇说到文本的显性连贯主要依靠衔接手段实现,而且英语文本和汉语文本的衔接手段及其分类是基本一致的。根据韩礼德和哈桑在Cohesion in English(1976)中的分类,衔接手段分语法衔接和词汇衔接两大类。前者包括照应、替代、省略、连接四种,后者指用复现、近义词、上下义词及其他语义关系来实现连贯的效果。 展开更多
关键词 汉译英 调整 汉语文本 语义关系 分类 词汇 语法
心力衰竭知识图谱的构建 预览
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作者 沈柳 孙海霞 +1 位作者 王嘉阳 李姣 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2019年第5期1-5,共5页
目的:利用现有资源构建专病知识图谱,为临床决策提供知识与技术支持。方法:以心力衰竭为例,首先明确疾病、检查、手术、药物、科室、症状、解剖学7类顶层语义概念以及2类属性和14类语义关系,其次复用现有词表、本体按照语义概念类型分... 目的:利用现有资源构建专病知识图谱,为临床决策提供知识与技术支持。方法:以心力衰竭为例,首先明确疾病、检查、手术、药物、科室、症状、解剖学7类顶层语义概念以及2类属性和14类语义关系,其次复用现有词表、本体按照语义概念类型分别进行层级关系构建和同义术语归并,最后利用知识库资源进行语义关系抽取和同义术语归并。结果:形成包含524个概念、4 360对语义关系的心力衰竭知识图谱。结论:利用现有词表、本体和知识库资源采用知识融合的方法可以实现专病知识图谱的构建。 展开更多
关键词 知识图谱 语义关系 信息提取 知识融合 心力衰竭
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语义学视域下深层次英语词汇教学的交际能力培养和文化输入 预览
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作者 张文霞 《天津职业技术师范大学学报》 2019年第2期74-78,共5页
应用语义学理论从语义关系和语义特征两个角度,用描述分析的方法讨论了对英语词汇进行深层次教学的必要性。指出运用语义学的理论进行词汇教学不仅能使学生习得词汇,掌握词汇的本质意义,而且还能培养学生同义词辨析能力;对词汇的深度讲... 应用语义学理论从语义关系和语义特征两个角度,用描述分析的方法讨论了对英语词汇进行深层次教学的必要性。指出运用语义学的理论进行词汇教学不仅能使学生习得词汇,掌握词汇的本质意义,而且还能培养学生同义词辨析能力;对词汇的深度讲解可以提高学生驾驭语言的能力,通过正确措辞实现交际目的,培养交际能力;词汇所蕴含的文化内涵也培养了学生的跨文化意识,丰富了学生的文化背景知识。 展开更多
关键词 深层次英语词汇教学 语义关系 交际能力 文化背景知识
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基于组合类别空间的矩阵分解推荐算法 预览
9
作者 曹淑燕 肖春景 +1 位作者 谢聪 张宇翔 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2855-2860,共6页
为解决类别信息在推荐算法中因扁平或层次结构不能被充分利用的问题,提出一种基于组合类别空间的矩阵分解推荐算法。介绍项目组合类别空间,它是一种哈斯图结构,能更好组织类别信息;给出组合类别空间上的5种语义关系及距离度量,更好地描... 为解决类别信息在推荐算法中因扁平或层次结构不能被充分利用的问题,提出一种基于组合类别空间的矩阵分解推荐算法。介绍项目组合类别空间,它是一种哈斯图结构,能更好组织类别信息;给出组合类别空间上的5种语义关系及距离度量,更好地描述用户偏好的动态变化;结合组合空间上的语义关系、距离及跳转次数等信息分别建立基于用户和基于项目的隐含特征矩阵模型。实验结果表明,提出方法的性能优于其它方法。 展开更多
关键词 组合类别空间 语义关系 偏好距离 链接距离 矩阵分解
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现代汉语“哪怕/即使A,也B”句式比较分析 预览
10
作者 倪淑珺 《盐城师范学院学报:人文社会科学版》 2019年第2期68-72,共5页
“哪怕A,也B”与“即使A,也B”句式都是典型的让步转折句式,但两者在句式特征、A和B的语义关系以及句式的话语功能方面都存在一定差异。在句式特征上,它们的成分A有不同的句法属性,后分句中的关系词“也”在某些情况下可替换为其他词语... “哪怕A,也B”与“即使A,也B”句式都是典型的让步转折句式,但两者在句式特征、A和B的语义关系以及句式的话语功能方面都存在一定差异。在句式特征上,它们的成分A有不同的句法属性,后分句中的关系词“也”在某些情况下可替换为其他词语;在语义关系上,A、B两个分句间的语义关系分为三类,在不同句式中呈现不同的使用情况;在话语功能上,不同的语义关系导致了不同的功能。 展开更多
关键词 哪怕 即使 语义关系 话语功能
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基于词对建模的句子对齐研究 预览
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作者 丁颖 李军辉 周国栋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期211-217,共7页
句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通... 句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通过语义关系来确定源端句子和目标端句子是否对齐。对非单调文本进行对齐评估,结果表明,该方法F1值达到93.8%,有效提高了句子对齐的准确率。 展开更多
关键词 句子对齐 词对 双向循环神经网络 门关联网络 语义关系
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异质网络中基于节点影响力的相似度度量方法 预览
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作者 刘露 胡封晔 +1 位作者 牛亮 彭涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1929-1936,共8页
异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的... 异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的链接结构,也保留了网络中的语义信息,同时区分不同类型节点对异质网络的作用.在异质信息网络环境下,通过启发式规则区分并量化不同类型节点的影响力权值,并结合网络链接结构和节点间语义关系,解决了提高相似度学习准确性的问题.实验结果表明,该方法能够有效地对异质信息网络不同类型节点进行相似度度量,可以应用在网络搜索、推荐系统以及知识图谱构建等不同领域. 展开更多
关键词 数据挖掘 异质网络 推荐系统 知识图谱 网络搜索 节点影响力 链接结构 语义关系
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释“义”之辩 预览
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作者 吕靖 《牡丹江大学学报》 2019年第9期42-45,共4页
词典“释义”就是解释词语的意义,这似乎已成大众共识。然而这一共识却面临着两大挑战:一是,孤立的词语没有意义,只有语义潜势;二是,语义潜势的激活有赖于语义关系的锚定,关系定则语义出,反之则不然。故,释“义”不应只关注语义内容,还... 词典“释义”就是解释词语的意义,这似乎已成大众共识。然而这一共识却面临着两大挑战:一是,孤立的词语没有意义,只有语义潜势;二是,语义潜势的激活有赖于语义关系的锚定,关系定则语义出,反之则不然。故,释“义”不应只关注语义内容,还应重视词汇语义网络之间的“关系”。 展开更多
关键词 词典 释义 语义关系
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采用BI-LSTM-CRF模型的数值信息抽取 预览
14
作者 王竣平 白宇 蔡东风 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期138-144,共7页
数值信息是文本中的一种重要信息,含有主体、属性、属性值等元素。然而当前数值信息抽取方法对比较关系的表示比较单一,对于含有多个数值的句子,其数值信息抽取的效果不佳。根据文本中数量关系表述特征,提出一种数值信息表示方法和数值... 数值信息是文本中的一种重要信息,含有主体、属性、属性值等元素。然而当前数值信息抽取方法对比较关系的表示比较单一,对于含有多个数值的句子,其数值信息抽取的效果不佳。根据文本中数量关系表述特征,提出一种数值信息表示方法和数值信息抽取框架。根据数值信息中各个元素的特点,利用BI-LSTM-CRF模型对数值信息元素进行识别;利用语言特征判断属性值和其他元素之间的语义关系。该方法对数值信息抽取的准确率、召回率和F值分别达到0.775.0.752和0.763,优于现有的抽取的方法。 展开更多
关键词 数值信息表示 语义关系 BI-LSTM-CRF模型
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藏文“N1+G+N2”语义关系分析研究 预览
15
作者 多杰卓玛 《高原科学研究》 CSCD 2019年第1期102-108,共7页
藏语词汇和短语的研究是藏文信息处理中藏语语义知识库系统建立和实现的基础。为探寻藏语中的“名词+虚词+名词”型(“N1+G+N2”型)名词短语所蕴含的形式上的特性和语义上的功能,文章以举例分析的方法对“N1+G+N2”型短语的组成成分、... 藏语词汇和短语的研究是藏文信息处理中藏语语义知识库系统建立和实现的基础。为探寻藏语中的“名词+虚词+名词”型(“N1+G+N2”型)名词短语所蕴含的形式上的特性和语义上的功能,文章以举例分析的方法对“N1+G+N2”型短语的组成成分、句法结构、语义关系等方面进行解析,指出了“N1+G+N2”中N1和N2之间的语法规律和依存关系。 展开更多
关键词 藏文信息处理 藏语名词短语 "N1+G+N2"型 语义关系
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“多A多B”构式研究
16
作者 陈勇 《汉语学习》 CSSCI 北大核心 2019年第3期47-55,共9页
"多A多B"构式凝固性强,对可变项具有一定的压制性;其句法功能多样,主要充当主、谓、宾、定、状语等;A、B之间有多种语义关系,且二者有一定的排序规则;该构式的构式义丰富,如劝说、凸显程度、客观陈述、泛指义;其语用功能主要... "多A多B"构式凝固性强,对可变项具有一定的压制性;其句法功能多样,主要充当主、谓、宾、定、状语等;A、B之间有多种语义关系,且二者有一定的排序规则;该构式的构式义丰富,如劝说、凸显程度、客观陈述、泛指义;其语用功能主要为"劝言"。 展开更多
关键词 多A多B 语义关系 构式义 语用
语义关系视角的隐性评价机制研究 预览
17
作者 李淑晶 刘承宇 《东北大学学报:社会科学版》 CSSCI 北大核心 2019年第2期208-214,共7页
标记的识别是语篇评价分析过程中必不可少的环节。国内外研究者提出的隐性评价语言机制在一定程度上为之提供了依据,但是各个语言机制之间缺少联系,且对一些评价现象缺乏解释力。借鉴语义场理论和系统功能语法对语义关系的阐述,通过分... 标记的识别是语篇评价分析过程中必不可少的环节。国内外研究者提出的隐性评价语言机制在一定程度上为之提供了依据,但是各个语言机制之间缺少联系,且对一些评价现象缺乏解释力。借鉴语义场理论和系统功能语法对语义关系的阐述,通过分析马丁等提出的隐性评价语言机制来挖掘其底层共性,指出语义关系是隐性评价语言机制的基础,进而在此基础上发现语义关系错配、责任推定、逻辑推导等机制,并探讨了语境对语义关系选择的框定作用。 展开更多
关键词 隐性评价 语义关系 语言机制 语境
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英语移位修饰语结构形式及语义关系探讨 预览
18
作者 何敏惠 张国勇 《武陵学刊》 2019年第4期109-113,共5页
在英语专业的教学中,学生对于英语移位修饰语不合常理的用法很难理解接受。移位修饰语强调的是“移”,其作用在于通过超常规的搭配手段使语言产生变异,将人的情感、状态与事物联系起来,着重表现人特定的情绪或状态,在特定的语言环境中... 在英语专业的教学中,学生对于英语移位修饰语不合常理的用法很难理解接受。移位修饰语强调的是“移”,其作用在于通过超常规的搭配手段使语言产生变异,将人的情感、状态与事物联系起来,着重表现人特定的情绪或状态,在特定的语言环境中可以收到意想不到、别开生面的修辞效果。汉译英语移位修饰语的时候,需要理清修饰语与被修饰语之间平行、因果、修饰等复杂的语义关系,深刻理解移位修饰语所传递的深层意思,采用恰当的翻译技巧,才能使翻译做到信、达、雅。 展开更多
关键词 移位修饰语 结构形式 语义关系
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衣洞缀珠修华服——2013—2018年全国卷完形填空试题研究
19
作者 田本强 《教学考试》 2019年第3期43-45,共3页
一、题型简介完形填空,顾名思义,就是将有多处设空的不完整短文恢复为完整形式的一种填空题型。根据高考英语考试大纲规定,该题型是在一篇250词左右的短文中设置20个空格。
关键词 全国卷 语义关系 完形填空 记叙文
汉语双音节名名偏正复合词的语义关系——从平行构架理论的视角 预览
20
作者 陈昌勇 杨若娴 《现代语文》 2019年第3期44-48,共5页
名名复合是汉语中最能产的构词方式之一,它是语言学、心理学和计算机科学界关注的焦点。然而,由于名名复合词的内部结构错综复杂,前人的研究结果还未达成共识,颇有争议。以《现代汉语词典》(第7版)中的2395个汉语双音节名名偏正复合词... 名名复合是汉语中最能产的构词方式之一,它是语言学、心理学和计算机科学界关注的焦点。然而,由于名名复合词的内部结构错综复杂,前人的研究结果还未达成共识,颇有争议。以《现代汉语词典》(第7版)中的2395个汉语双音节名名偏正复合词为研究对象,运用Jackendoff平行构架理论,考察该类复合词的语义特征。研究发现,名名偏正复合词是一种紧缩结构,其内部隐含着16种类型的结构义。依据复合词内部的语义关系,通过恢复修饰语和中心词之间隐含的谓词,勾画出其语义图式,可以正确把握其结构义,有助于建立语文词典的释义模式。 展开更多
关键词 汉语名名复合词 平行构架 结构义 语义关系
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