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基于句间关系的汉语语义块省略恢复

中文信息学报 2008年第6期22卷 33-37页

作者：贾宁张全中国科学院研究生院北京100039 中国科学院声学研究所北京100190

语义块是句子的语义构成单位,句子内发生的省略现象可以归结为语义块的省略。该文在句类分析的基础上,从小句间语义块共享关系的角度分析语义块的省略。将语义块的省略分为语义块整块共享形成的省略和语义块部分共享形成的省略,分析了... 详细信息

语义块是句子的语义构成单位,句子内发生的省略现象可以归结为语义块的省略。该文在句类分析的基础上,从小句间语义块共享关系的角度分析语义块的省略。将语义块的省略分为语义块整块共享形成的省略和语义块部分共享形成的省略,分析了两种情况的特点,并给出了相应的处理算法。测试表明,该算法对于两种省略均有很好的处理效果。

关键词：计算机应用中文信息处理省略语义块共享句间关系

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第四节句间关系的理解和层次的分析

语文教学通讯（高中）（A） 2001年第14期 71-73页

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中文篇章级句间关系分析

中文篇章级句间关系分析

作者：姬建辉哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

篇章通过将实体、事件等信息按照一定的结构组织起来来表达一种语义。因此为了理解篇章的语义，我们不仅需要获取篇章中包含的信息，还需要理解篇章中信息的组织结构方式。而篇章级句间关系分析是在词汇分析、信息抽取的基础上分析篇章... 详细信息

篇章通过将实体、事件等信息按照一定的结构组织起来来表达一种语义。因此为了理解篇章的语义，我们不仅需要获取篇章中包含的信息，还需要理解篇章中信息的组织结构方式。而篇章级句间关系分析是在词汇分析、信息抽取的基础上分析篇章中句子之间的内在逻辑结构关系，希望以此来理解整个篇章的组成架构。篇章级句间关系分析对情感分析、文本连贯性等任务在篇章结构理解层面提供了有力支持。篇章级句间关系分析包括两部分内容：将篇章切分为基本语义单元以及识别语义单元之间的逻辑语义关系，即句间关系的识别。目前篇章级句间关系分析研究大都面向的是英文语料;而且集中在识别人工标注的语义单元之间的句间关系。本文在发布中文篇章级句间关系语料库（HIT-CDTB）的基础上探索了面向中文的篇章级句间关系自动分析，完成了包括篇章基本语义单元的自动切分、中文连词识别以及语义单元之间的句间关系识别等三部分内容。针对基本语义单元的切分，本文首先分析了使用逗号进行分割的优缺点以及能够达到的准确率，同时本文实现了基于短语结构分析的语义单元自动切分方法，实验表明该方法的准确率明显优于使用逗号能够达到的准确率。针对中文连词识别，本文首先构建了中文连词词典，并在连词词典基础上实现了基于SVM分类的中文连词识别方法。针对显式句间关系识别，本文分析了使用中文连词词典能够取得的效果并在此基础上开发了基于规则和SVM分类的识别方法。针对隐式句间关系识别，我们实现了基于SVM分类的识别模型，并在词向量的基础上完成了对基本语义单元的量化表示，将语义单元之间的逻辑语义关系识别转化为向量操作，有效的提升了隐式句间关系的识别效果。最后，为了方便学术界进行中文篇章级句间关系研究，本文将标注的中文篇章级句间关系语料放在网上供大家免费下载(哈工大中文篇章关系语料库，HIT-CDTB，http://***/hit-cdtb)，并开发了一个句间关系分析展示网站。

关键词：句间关系语料库篇章分析基本语义单元连词句间关系

梳理句间关系理清行文思路——以《纪念白求恩》为例

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教育实践与研究 2022年第35期 16-18页

作者：王小东田贺书迁西县第三中学河北唐山064400 唐山市教育局河北唐山063000

统编语文七年级上册第四单元的教学要求是“在整体把握文意的基础上,学会通过划分段落层次、抓关键语句等方法,理清作者思路。”因此,在教学过程中,教师要帮助学生弄明白自然段间的关系、每段文字要表达的主要内容以及句间关系,从而帮... 详细信息

统编语文七年级上册第四单元的教学要求是“在整体把握文意的基础上,学会通过划分段落层次、抓关键语句等方法,理清作者思路。”因此,在教学过程中,教师要帮助学生弄明白自然段间的关系、每段文字要表达的主要内容以及句间关系,从而帮助学生顺利梳理文章内容,理清行文思路,抓住文章主旨。

关键词：初中语文句间关系行文思路

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从语篇角度谈句间关系

中文信息 2016年第10期 143-143页

作者：潘云南京理工大学江苏南京210094

语篇可以指任何一段口头的或书面的、有意义、传达一个完整信息、逻辑连贯、语言衔接、有一定交际目的和功能的语言单位或交际事件.语篇可长可短可以是一个字一个句子甚至一篇文章.句间关系指语篇中句子与句子之间在结构与语义上的联系... 详细信息

语篇可以指任何一段口头的或书面的、有意义、传达一个完整信息、逻辑连贯、语言衔接、有一定交际目的和功能的语言单位或交际事件.语篇可长可短可以是一个字一个句子甚至一篇文章.句间关系指语篇中句子与句子之间在结构与语义上的联系,可能是显性的,可能是隐性的,使该语篇具有语篇的特征.句间关系主要有:并列,顺序,转折,因果,对比,递进.本文将从语篇角度出发分析句间关系.

关键词：语篇句间关系分析

来源：评论

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析选材命题规律,悟七选五之道

教学考试 2024年第23期 20-24页

作者：叶欣莹广东省佛山市顺德区乐从中学

一、引言在英语高考试题中,“七选五”归属于阅读板块,在一篇约300词的文章中设置5个空白处,考生在七个选项中选择五个填入空白处的最佳选项,使补全后的文章前后连贯,结构完整,上下文意思通顺。“七选五”题型主要考查学生的语篇分析能... 详细信息

一、引言在英语高考试题中,“七选五”归属于阅读板块,在一篇约300词的文章中设置5个空白处,考生在七个选项中选择五个填入空白处的最佳选项,使补全后的文章前后连贯,结构完整,上下文意思通顺。“七选五”题型主要考查学生的语篇分析能力,检测学生对语篇的整体结构和上下文逻辑意义的理解与掌握,学生在解题过程中需要具备语篇意识,结合语篇结构、衔接手段把握句间关系与段间关系。

关键词：命题规律七选五解题过程衔接手段语篇意识语篇结构句间关系整体结构

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中文篇章级句间语义关系体系及标注

中文信息学报 2014年第2期28卷 28-36页

作者：张牧宇秦兵刘挺哈尔滨工业大学黑龙江哈尔滨150001

篇章句间关系(Discourse Relation)是篇章级语义分析的重要内容,该文在英文篇章句间关系研究的基础上分析了中英文间的差异,总结了中文篇章级语义分析的特点,并在此基础上提出面向中文篇章句间关系的层次化语义关系体系,对句间关系类型... 详细信息

篇章句间关系(Discourse Relation)是篇章级语义分析的重要内容,该文在英文篇章句间关系研究的基础上分析了中英文间的差异,总结了中文篇章级语义分析的特点,并在此基础上提出面向中文篇章句间关系的层次化语义关系体系,对句间关系类型进行详细描述。为了验证体系的合理性和完备性,我们在互联网新闻语料上进行了标注实践,分析了标注中遇到的难点并给出解决方案,为进一步的中文篇章级语义分析工作奠定基础。

关键词：中文篇章级语义分析句间关系语义体系语料标注

基于LIBSVM的“就是”句句间关系判别方法

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计算机应用 2015年第7期35卷 1950-1954页

作者：周建成吴铤王荣波常若愚杭州电子科技大学认知与智能计算研究所杭州310018 杭州电子科技大学浙江保密学院杭州310018

针对使用规则和机器学习方法判别句间关系时出现因机器学习多次迭代而导致规则权值削弱现象,进而导致判别正确率偏低的问题,提出了在规则和机器学习相结合过程中对导入的明显规则特征进行加强处理的方法。首先,抽取依存词汇、语义、句... 详细信息

针对使用规则和机器学习方法判别句间关系时出现因机器学习多次迭代而导致规则权值削弱现象,进而导致判别正确率偏低的问题,提出了在规则和机器学习相结合过程中对导入的明显规则特征进行加强处理的方法。首先,抽取依存词汇、语义、句子结构等具有明显规则的特有特征;然后,基于一些句间关系指示词提取普适的特征;其次,将特征写入待输入的数据向量,并且增加一维向量用来存储出现的明显规则特征;最后,运用LIBSVM模型结合规则和机器学习进行实验。实验结果表明,加强后的实验正确率较之加强前平均提高了两个百分点,各句间关系准确率、召回率、F1值整体上都取得了较好的结果,平均值达到了82.02%、88.95%、84.76%。实验思路和方法对研究句子间联系紧密度具有重要价值。

关键词：句间关系 LIBSVM 机器学习 kappa值依存词汇

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中文句间关系识别及其应用研究

中文句间关系识别及其应用研究

作者：宋原哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展，底层信息抽取技术发展的日趋成熟，搜索引擎等互联网应用也对文本分析提出了更高的要求，不仅仅希望理解一个句子，更希望理解篇章，篇章语义分析逐渐引起了大家的重视。句间关系对篇章语义的分析具有重要的作用... 详细信息

随着互联网的飞速发展，底层信息抽取技术发展的日趋成熟，搜索引擎等互联网应用也对文本分析提出了更高的要求，不仅仅希望理解一个句子，更希望理解篇章，篇章语义分析逐渐引起了大家的重视。句间关系对篇章语义的分析具有重要的作用，在自然语言处理和信息检索的各个领域都有着重要的作用。句间关系中的因果关系对于问答系统的应用显而易见。所谓句间关系就是指在一个篇章中两个文本单元之间具有的语义关联。本文针对中文句间关系进行系统性的研究。首先我们构建了由1096篇文本构成的句间关系语料，针对语料库的标注内容进行了数据分析，用以挖掘中文句间关系的语言表述特点。分析句间关系各关系之间语义歧义性等问题。句间关系可以分为显示句间关系和隐式句间关系两大类，本文分别针对这两类关系根据其语言特点进行了识别研究。显示句间关系是指具有明显关联词词连接的两个文本单元之间的关系，通过对语料的分析发现关联词对于句间关系具有很强的代表性，因此利用关联词规则的方法对显式句间关系识别进行了研究，研究发现利用关联词规则的方法针对显式关系的识别取得了较好的效果，更近一步利用机器学习与规则结合的方法取得了更为理想的效果，其中条件关系的F值达到了94.93%。隐式句间关系相对于显式关系则相对具有更大的难度和挑战性，因为没有明显的关联词来关联两个文本单元。所以采用了基于机器学习的方法进行识别研究。分别利用最大熵模型和SVM模型进行建模，针对隐式关系抽取了相应的特征，实验发现SVM模型取得了更好的实验结果，最高扩展关系的F值达到了72.36%。同时针对实验所用特征进行了特征分析，其中关键词特征的表现最为出色，对各个关系都起到了很大的表征作用。由于有指导的构建训练语料对语料数量的限制，本文利用过滤后的显式关联词针对因果关系抽取了大量的关系实例，去掉关联词后构成了隐式关系，加入到训练语料中，实验结果表明此种方法使得实验结果的F值有了较为明显的提高。最后，本文考察了句间关系在事件关系识别问题上的应用，以事件因果关系为例，发现加入句间关系特征后事件因果关系的识别效果要比传统的方法实验效果有明显的提升。

关键词：句间关系显式关系隐式关系语料库事件关系