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汉语让转复句的预期类型与常识发现研究
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语言科学 2024年 第4期23卷 337-353页
作者: 卢达威 袁毓林 中国人民大学文学院/数字人文研究院 北京100872 澳门大学人文学院 中国澳门999078 北京大学中文系/中国语言学研究中心 北京100871
自然语言有关表达中潜藏了丰富的预期和常识,让转复句“虽然A,但是B”格式是其中的代表。从语言学知识应用于人工智能的角度来看,挖掘语言中的常识有助于构建常识库,支持常识推理。研究过程是通过构建“取反→简化→补全→泛化→联结”... 详细信息
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正则表达式在对外汉语教学与研究中的应用
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国际汉语 2024年 128-137+167页
作者: 卢达威 中国人民大学文学院/中国人民大学数字人文研究院
本文首先介绍正则表达式的概念、原理和匹配规则,并结合对外汉语教学和研究的需求,阐述正则表达式的使用环境,以及利用正则表达式进行语料检索和语料整理的方法,包括离合词、日期表达、“X来X去”、“动词+了”的检索方法和句号句换行... 详细信息
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汉语话头话身关系分析影响因素研究
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语言文字学 2024年 第4期
作者: 卢达威
话头话身关系主要指标点句间的话头共享关系,话头话身关系分析目的是补全标点句的缺失话头,或称话头识别。基于语料库的研究发现,话头识别涉及句法、语义、常识、百科知识以及语境等因素。其中,语义特征话头识别中最基本的影响因素... 详细信息
来源: 人大复印报刊资料 评论
汉语话头话身关系分析影响因素研究
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学术研究 2023年 第12期 169-176,178页
作者: 卢达威 中国人民大学文学院 中国人民大学数字人文研究院 北京100872
话头话身关系主要指标点句间的话头共享关系,话头话身关系分析目的是补全标点句的缺失话头,或称话头识别。基于语料库的研究发现,话头识别涉及句法、语义、常识、百科知识以及语境等因素。其中,语义特征话头识别中最基本的影响因素,包... 详细信息
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留学生书面语小句复合体话头话身结构偏误研究
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语言教学与研究 2023年 第1期 12-23页
作者: 游豪 卢达威 北京大学中文系 100871 中国人民大学文学院 100872
留学生作文出现的语篇偏误会造成单看句子语法语义正确但前后句连起来却难以理解的情况。以往的研究主要依赖语感识别语篇偏误,容易疏漏。本文对比了几种常见的语篇分析理论,认为小句复合体理论作为一种语篇形式化的模型,能对语篇偏误... 详细信息
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新支话题的句法成分和语义角色研究
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中文信息学报 2021年 第10期35卷 21-31页
作者: 卢达威 中国人民大学文学院/数字人文研究中心 北京100872
话题的延续和转换是篇章中重要的语用功能。该文从句首话题共享的角度对话题延续和转换进行了分类,分为句首话题延续、句中子话题延续、完全话题转换、兼语话题转换、新支话题转换五种,进而对话题转换的特殊情况——新支话题展开研究。... 详细信息
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汉语国际教育信息化的发展与展望
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语言教学与研究 2013年 第6期 23-31页
作者: 卢达威 洪炜 北京语言大学语言信息处理研究所 100083 中山大学国际汉语学院 中山大学国际汉语教材研发与培训基地 510275
本文讨论的汉语国际教育信息化不仅包括传统意义上的计算机辅助汉语课堂教学和多媒体教学资源开发,还包括各种汉语学习、汉语传播平台及辅助汉语教学研究的各类数字化资源建设。我们将汉语国际教育信息化发展划分为起步、全面发展、国... 详细信息
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汉语母语者对英语量化词语义辖域的习得研究
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外语教学与研究 2018年 第4期50卷 542-555页
作者: 吕骏 卢达威 纽约州立大学石溪分校 中国人民大学文学院 北京市100872
二语习得研究领域中有关语义辖域的研究学者鲜有触及。有研究表明,与英语不同,汉语难以接受量化词的逆序辖域解读。既然如此,以汉语为母语的英语学习者,其逻辑式结构表征是否受母语影响,同样不允准逆序辖域解读呢?为回答此问题,本研究... 详细信息
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亲属关系推理系统研究与实现
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中国社会科学 2019年 第11期 25-43,204,205页
作者: 卢达威 袁毓林 中国人民大学文学院 北京100872 北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室 北京100871
从亲属关系知识表示和亲属关系推理规则两个方面看,现有亲属关系推理系统缺乏对亲属关系及其形式结构方面的理论探讨。亲属关系推理具有复杂性:亲属关系推理的实质是血缘关系的推理;血缘关系结构是一个以"父亲"、"母亲"、"孩子"组成基... 详细信息
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怎样利用语言知识资源进行语义理解和常识推理
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中文信息学报 2018年 第12期32卷 11-23页
作者: 袁毓林 卢达威 北京大学中文系中国语言学研究中心计算语言学教育部重点实验室 北京100871 中国人民大学文学院 北京100872
该文讨论怎样利用语言知识资源来帮助机器进行语义理解和常识推理。首先,指出人类生活在常识和意义世界中,人工智能机器人必须理解自然语言的意义,能够在此基础上进行常识推理。接着,简单梳理了基于知识和基于统计两种自然语言处理路线... 详细信息
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