检索结果-南通市图书馆

作者：府婷婷浙江工业大学

学位级别：硕士

古代汉语中的很多单音词发展到现代已不能独立使用,只能充当现代汉语复合词和成语中的构词语素,这种语素常常保留了古义。这是汉语学界的共识,但已有著述对此大多只加以揭示却语焉不详。本文尝试对现代汉语复合词语中这种古语古义留存... 详细信息

古代汉语中的很多单音词发展到现代已不能独立使用,只能充当现代汉语复合词和成语中的构词语素,这种语素常常保留了古义。这是汉语学界的共识,但已有著述对此大多只加以揭示却语焉不详。本文尝试对现代汉语复合词语中这种古语古义留存现象进行初步的探析。全文分为五章。首先,追溯本课题研究的历史,把本课题研究分为前期和后期两个阶段,总结所取得的成绩,指出存在的不足和有待解决的问题。其次,提出了“古义语素”的概念,并从理论上对其内涵和外延进行剖析和界定。将古义语素定义为:现代汉语复合词语中由古代汉语单音词转化而来的具有古义的不成词语素。根据意义的不同情况,把古义语素划分为两大类别:意义古今有别和意义古有今无。再次,以《现代汉语词典》(第6版)为样本,以该词典所收词语为语料,用两章的篇幅,较为全面地调查了现代汉语复合词中古义语素的基本状况。概括古义语素留存于现代汉语复合词中的义项特点,归纳古义语素在不同结构类型复合词中的分布情况,从而大致反映了古义语素在现代汉语复合词中的数量、范围和特点。最后,是对本课题研究理论意义和实用价值的阐述。认为其理论意义是有助于深化汉语词汇理论(包括古今词汇继承与发展关系、词的内部形式等)研究;其实用价值在于沟通古今词义,以古释今、由今知古,更好地推进古代汉语、现代汉语教学,提高国民的汉语素养。

关键词：现代汉语复合词语古义语素

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汉语并列式合义复合词语的文化心理意识——基于《现代汉语词典》的研究[1]

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现代语文（上旬．文学研究） 2015年第11期 127-129页

作者：艾东门南昌工学院民族教育学院一分院语文教研室江西南昌330108

文章以《现代汉语词典》的相关词语为基础语料,探讨汉语中并列式合义复合词语的文化心理意识。文章通过对"动词""名词""形容词"和"成语"等四大类词语的分析,得出汉语中并列式合义复合词语的构词体现了"尊卑""先行后果"推动下的"时间顺... 详细信息

文章以《现代汉语词典》的相关词语为基础语料,探讨汉语中并列式合义复合词语的文化心理意识。文章通过对"动词""名词""形容词"和"成语"等四大类词语的分析,得出汉语中并列式合义复合词语的构词体现了"尊卑""先行后果"推动下的"时间顺延""对举"等文化心理意识。

关键词：现代汉语并列式复合词语文化心理

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基于海量文本的企业行为识别及行为关系发现

基于海量文本的企业行为识别及行为关系发现

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作者：邓雄文电子科技大学

学位级别：硕士

实体在自然语言处理中表示语言描述的对象,例如商业新闻中的企业和旅行游记中的景点等。隐藏在文本中的实体关系具有极大的价值,例如企业关系可以辅助决策,景点关系可以帮助推荐等。因此从文本中发现实体关系成为了一项极具管理意义的... 详细信息

实体在自然语言处理中表示语言描述的对象,例如商业新闻中的企业和旅行游记中的景点等。隐藏在文本中的实体关系具有极大的价值,例如企业关系可以辅助决策,景点关系可以帮助推荐等。因此从文本中发现实体关系成为了一项极具管理意义的工作。在传统的实体关系抽取研究中,研究者们主要是依据实体之间的共现关系进行。这样抽取出的关系是异质的,即抽取出的关系不一定是同一类关系,然而更紧密的同质关系更能体现实体间的联系。假设我们建立企业的关系是因为他们的某种具体行为,而不是仅仅因为他们出现在同一篇新闻稿中。那么在构建出的网络中,实体的关系将更加紧密,从而使得后续分类或预测工作的准确度更高。抽取同质关系主要面临三个挑战:首先,同质关系在网络文本中的存在很稀疏。其次,文档包含的实体未知。最后,语料包含的关系集合和文档对应的标签也未知。针对以上挑战,本文着手在互联网的海量文本中进行企业关系的预测。我们需要分别解决实体识别和行为抽取两个问题,并以此来对实体的同质关系进行建模。本文关注的第一个问题是实体名识别——需要去探究文档中字(词)元素组成实体名的可能性。本文将该问题转化为一个复合词识别问题。本文提出了一种度量候选样本元素分布的方法。根据分布,样本被分为四组,然后对每一组分别使用八十余种关联度进行识别。实验验证了本文提出的分组策略会提升复合词识别的准确程度。另外,针对识别效果不理想的组别,本文还提出了AMIS(Association Meassurement Introduction Strategy)算法进行改进。本文关注的第二个问题是行为的抽取。本文提出了一个“聚类+标注+分类”的框架。实验表明,本文的提出的方法在识别行为的效果上,优于其他传统表征结合经典的分类方法,除此之外还能够识别出稀有的企业行为。本文以实体为节点,特定的行为为边构建企业的行为关系网络。本文关注的第三个问题是,在给定现有关系网络的情况下,判断原本没有关系(边连接)的企业之间建立关系(边)的可能性。本文改进Node2Vec模型训练节点向量,得到一个适合的模型进行预测。实验证实了改进后的Node2Vec确实会得到更好的效果。本文的主要贡献是提供了从互联网语料中挖掘和使用企业同质关系的技术路线。本文针对实体名识别提出的样本分布度量方法、分组策略以及AMIS算法,针对企业行为识别提出的“聚类+标注+分类”的框架,以及针对关系预测改进的Node2Vec模型,为该技术路线中的关键步骤所面临的问题提出了良好的解决方案。

关键词：企业关系复合词语行为抽取关系发现

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说“以”

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淮北职业技术学院学报 2013年第2期12卷 80-85页

作者：郭辉郭海峰淮北职业技术学院旅游管理系安徽淮北235000 淮北师范大学文学院安徽淮北235000

"以"是个极常用的文言词,它本义为动词,可引申为名词,假借为代词,虚化为副词、介词、连词、助词、语气词,其虚化的路径是:动词→介词→副词→连词→助词→语气词;又通"已";"以"还有复合用法。

关键词：以实词虚词复合词语 “以”的虚化过程

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