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《动词：体貌与因果结构》介绍

当代语言学 2015年第2期17卷 235-239页

作者： William Croft 孙志农不详安徽农业大学外国语学院安徽省合肥市长江西路130号230036

《动词：体貌与因果结构》（Verbs：Aspect and Causal Structure）是著名语言学家William Croft的最新力作,系统阐释了作者所创建的有关事件结构和论元实现的全新理论,是作者关于动词和句法近三十年研究的成果总结。该书2012年由牛津... 详细信息

《动词：体貌与因果结构》（Verbs：Aspect and Causal Structure）是著名语言学家William Croft的最新力作,系统阐释了作者所创建的有关事件结构和论元实现的全新理论,是作者关于动词和句法近三十年研究的成果总结。该书2012年由牛津大学出版社出版,共计448＋xvii页,分为十个章节,书末并附有术语表。

关键词：术语表牛津大学出版社动态理论因果关系句法表现有界性空间模型语义框架完成体语言表征

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基于语义推理和表示的机器阅读理解研究

基于语义推理和表示的机器阅读理解研究

作者：李晨瑞华东师范大学

学位级别：硕士

问答系统是自然语言处理领域的研究热点之一。该任务的研究成果可以在一定程度上反映出机器对于语言文本的理解水平。其中,全领域的问答系统更加具有挑战性,它要求机器具备理解并回答来自各个领域的问题的能力。语义推理和语义表示是问... 详细信息

问答系统是自然语言处理领域的研究热点之一。该任务的研究成果可以在一定程度上反映出机器对于语言文本的理解水平。其中,全领域的问答系统更加具有挑战性,它要求机器具备理解并回答来自各个领域的问题的能力。语义推理和语义表示是问答系统的两个重要组成部分,本文是对基于这两部分内容的问答系统研究,目标是进一步提升全领域问答系统的性能。首先,传统的答案推理方式是直接通过计算问题答案对与文档整体的相似度来进行答案选取,缺少细粒度的推理过程,例如,文档中只有少数的句子是与问题相关的,利用上述文档整体式的匹配方法会造成文档中多数非相关的句子对答案推理产生干扰。隐变量模型可以较好的捕捉到文本的潜在信息,其首先从文档中找到与问题的相关句,再在相关句上进行答案推理,而一个好的隐变量组织结构则可以更好的发掘问题与文档之间的潜在关系。本文提出了两种新的隐变量组织结构(依存句法树和语义框架)来提高机器对于文本的深层次的语义推理能力,并在MCTest阅读理解数据集中进行实验验证,取得当前世界领先水平。其次,分布式词向量(Distributed Word Representation)是一种能够刻画单词语义的重要表示,与传统的独热式表示(One-Hot Representation)相比,它能够通过向量之间的相似度(如余弦距离、向量点积等)衡量单词语义之间的相似度。分布式词向量也是神经网络模型解决问答系统任务的主要输入特征,一般的做法是将文档和问题句子的词向量特征输入到神经网络进行编码表示,再通过计算文档和问题的编码表示的相似度来进行答案推理。但这种方法缺少了文档与问题之间的交互表示。本文实现了一种基于多层级语义表示的神经网络模型,通过多层次的神经网络编码得到问题和文档之间的交互式表示,以此来增强模型的语义表示能力,并在SQuAD机器问答数据集上进行实验验证,验证了多层级的语义交互表示对于提高机器的文本理解能力的有效性。

关键词：机器问答语义推理语义表示隐变量模型神经网络依存句法树语义框架

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多用户异构软件需求映射的相关研究

多用户异构软件需求映射的相关研究

作者：苏柏桦上海交通大学

学位级别：硕士

在软件工程领域,领域共性以及可变性模型的建模已经成为一个热点问题。在软件产品线以及软件即服务(SaaS)中,我们希望能够快速为不同更多用户提供多样的定制化服务,所以领域共性以及可变性的建模具有非常重要的意义。由于用户在采用自... 详细信息

在软件工程领域,领域共性以及可变性模型的建模已经成为一个热点问题。在软件产品线以及软件即服务(SaaS)中,我们希望能够快速为不同更多用户提供多样的定制化服务,所以领域共性以及可变性的建模具有非常重要的意义。由于用户在采用自然语言描述自己的需求时,往往表述的形式多种多样,这给采用机器进行自动建模带来了很大的难度。为了解决上面的问题,非常有必要对于多用户的异构需求间的(半)自动映射进行研究,来为领域需求分析提供自动化的辅助手段。我们将软件用例之间的映射归结为用例描述之间的相似度比较来进行研究,本文中涉及到两部分的工作:首先,针对文本语义相似度的问题,我们采用STS-2012中的数据集,对于支持向量机(SVM)模型中的调参、降维等问题进行了讨论,通过实验模型进行了优化。然后,基于电子商务领域中的软件需求用例,我们设计实现了该领域本体,并且构造了领域概念词表;对于语料中的谓语动词,构造其对应的语义框架,并通过使用规则的方法提取用例句子中的语义框架元素;针对抽取的框架元素,设计实现了依托于本体网络的概念相似度算法,进而根据句子中对应的语义元素之间的相似度实现了用例句子的语义相似度算法,完成了用例描述之间的(半)自动化映射。

关键词：软件工程自然语言处理机器学习语义框架支持向量机模型

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现代汉语新兴类词缀分类研究

现代汉语新兴类词缀分类研究

作者：梁嗣辰黑龙江大学

学位级别：硕士

本文以二十一世纪以来陆续出现的新兴类词缀为主要研究对象,综合运用现代汉语词汇及现代语法理论方面的相关知识和研究成果,将描写与解释、静态与动态、共时与历时相结合,试图在对现代汉语类词缀本质问题认识加深的基础上对现代汉语类... 详细信息

本文以二十一世纪以来陆续出现的新兴类词缀为主要研究对象,综合运用现代汉语词汇及现代语法理论方面的相关知识和研究成果,将描写与解释、静态与动态、共时与历时相结合,试图在对现代汉语类词缀本质问题认识加深的基础上对现代汉语类词缀从不同角度进行分析、描述,以便更清楚地了解汉语词汇及其构词法的发展变化,为汉语构词法研究提供一定的理论依据,并为特定时期的语言文化研究提供词汇方面的素材,为进一步完善词典编纂和提高对外汉语词汇教学质量提供一定帮助。全文共分五部分,其中第一部分为绪论,其余前三部分为正文,最后是结语。绪论介绍了前辈学者对于现代汉语旧有类词缀的研究成果及研究现状,对于新兴类词缀的研究意义,使用的研究方法及语料来源。第一章为关于现代汉语类词缀的特点与界定的一些思考。补充分析了现代汉语类词缀的意义虚化、定位性、能产性的特点。并在言词与言语词、语义虚化是基础、语义虚化的标准、词法结构模式和语义结构模式方面提出了一些关于类词缀界定方式的思考。第二章为现代汉语新兴指人类词缀。对现代汉语旧有指人类词缀进行了统计,并总结了旧有指人类词缀的特点。对现代汉语新兴指人类词缀进行了搜集并描写,分析了现代汉语新兴指人类词缀的语义演变、构词方式及语义框架。并分析了现代汉语新兴指人类词缀的特点。第三章为现代汉语新兴非指人类词缀。对现代汉语旧有非指人类词缀进行了统计,并总结了旧有非指人类词缀的特点。对现代汉语新兴非指人类词缀进行了搜集并描写,分析了现代汉语新兴非指人类词缀的语义演变、构词方式及语义框架。并分析了现代汉语新兴类非指人类词缀的特点。

关键词：现代汉语新兴类词缀语义分类语义框架类词缀界定

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全球突发公共卫生危机与国家紧急话语建构

中国语言战略 2020年第2期7卷 61-73页

作者：黄齐东河海大学

危机事件下的国家紧急话语体系是指国家在解决危机事件过程中所形成的代表国家战略的话语表达体系%本研究以新冠肺炎为个案,从宏观语义框架的角度,研究全球公共卫生危机下中国国家话语的紧急应对策略和实施模式,探讨紧急话语体系的传播... 详细信息

危机事件下的国家紧急话语体系是指国家在解决危机事件过程中所形成的代表国家战略的话语表达体系%本研究以新冠肺炎为个案,从宏观语义框架的角度,研究全球公共卫生危机下中国国家话语的紧急应对策略和实施模式,探讨紧急话语体系的传播机制和表达效果,研究如何增加互信和缓解冲突,推动危机事件向好发展.本研究在宏观语义框架的范围内,追溯危机事件的发展路径,推进国家紧急语言体系的成长.

关键词：紧急话语语义框架公共卫生危机事件

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基于受限领域本体的中文问句分析

计算机应用 2013年第A01期33卷 94-97页

作者：李炜卓魏秀丽黎槟华申宇铭王驹广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004 广西师范大学数学科学学院广西桂林541004

基于受限领域本体的中文问句的研究方法多数都是将构建的领域本体作为存储知识的知识库,针对问句进行语法、语义相似度的计算或者将它与句型模板进行匹配,再利用本体的查询和推理规则来反馈答案。但上述方法对问句自身语义的处理以及本... 详细信息

基于受限领域本体的中文问句的研究方法多数都是将构建的领域本体作为存储知识的知识库,针对问句进行语法、语义相似度的计算或者将它与句型模板进行匹配,再利用本体的查询和推理规则来反馈答案。但上述方法对问句自身语义的处理以及本体查询的精度存在缺陷。为了克服上述不足,侧重用汉语中词的词性和中词来增强问句的结构描述,采用基于形式化的语义框架来刻画问句的语义,并在Jena技术的基础上进行了二次开发。通过分析网络本体语言(OWL)文件中关于本体的属性和等价类的表达规律,将知识的外延与内涵完整地反馈给用户。实验表明,该方法在受限领域本体的问句测试中返回的结果更为精确、合理,扩展性强且无需高成本的语料进行模型的训练,可以有效地应用于网络教学等领域。

关键词：领域本体中词结构描述形式化语义框架 Jena技术

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自适应的RDF流处理架构研究

自适应的RDF流处理架构研究

作者：赵博天津大学

学位级别：硕士

在RDF流数据的处理上,现有的RDF流处理语言大部分都是基于连续查询语言的处理模型,它们通过扩展SPARQL的功能实现了对RDF流数据的查询,但是都缺乏语义层的定义。对于RDF流处理的语义实际上缺乏一种通用的形式化表示。其次,现有的RDF流... 详细信息

在RDF流数据的处理上,现有的RDF流处理语言大部分都是基于连续查询语言的处理模型,它们通过扩展SPARQL的功能实现了对RDF流数据的查询,但是都缺乏语义层的定义。对于RDF流处理的语义实际上缺乏一种通用的形式化表示。其次,现有的RDF流处理引擎普适性较差,都只能满足流处理的部分需求,而且难以支持异构数据的混合查询。本文提出了一种新的连续查询语言CT-SPARQL,为连续查询定义了统一的形式化语义。绝大多数RDF流查询语言都可以在此形式化语义框架下比较其不同的语法语义,然后转换为CT-SPARQL查询。基于该语义,本文提出了自适应RDF流处理框架SRSP,可以在统一的框架下对当今主流的RDF流处理语言进行评估。进一步,本文对SRSP框架进行了扩展,提出了SRSPG框架。SRSPG在SPARQL引擎查询时使用GPU进行协同处理来提高RDF流处理的查询效率。此外,本文还从应用需求的角度考虑提出了一个混合数据查询框架FedQL,用于处理RDF流数据和关系数据查询相结合的场景。最后,本文对提出的三个框架在标准测试数据集和真实数据集上设计了大量的对比实验。实验结果表明SRSP和SRSPG既能够很好的支持当前主流的查询语言在统一的框架下进行处理,同时能够利用GPU的计算能力提高查询的效率。FedQL可以支持混合数据的查询处理,满足实际应用层面上的需求。综上所述,本文定义的形式化语义框架保证了RDF流查询的正确性,提出的流处理框架具备较强的普适性,且能支持混合数据的查询处理。

关键词： RDF流语义框架 CT-SPARQL SRSP FedQL

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论葛浩文翻译中的区域激活现象

论葛浩文翻译中的区域激活现象

作者：周鸿鹄南京大学

学位级别：硕士

翻译学在经历文化转向以后,学者们在研究中更倾向于关注外部因素,例如社会元素和政治元素,从宏观角度来检视翻译。我们有必要从微观角度来探究翻译中的具体问题。于是注意力须转移到运用语言学最新的进展尤其是认知语言学方面来。翻译... 详细信息

翻译学在经历文化转向以后,学者们在研究中更倾向于关注外部因素,例如社会元素和政治元素,从宏观角度来检视翻译。我们有必要从微观角度来探究翻译中的具体问题。于是注意力须转移到运用语言学最新的进展尤其是认知语言学方面来。翻译时源文本中的元素在目标文本中常常找不到对等的元素。这种现象不可以理所当然地认为是两种相关语言很难达到绝对的对等。然而,可以尝试采取认知语言学尤其是兰盖克的认知语法中的区域激活理论来解释这一现象。作为源于这一理论的翻译方法,区域激活可以用来描述源文本和目标文本之间的转化过程,在本研究中,对应的分别是中文和英文。根据认知语言学中的区域激活概念,本对比性研究目的在于审视区域激活在汉英翻译中如何进行。通过比较中文源文本和对应的英文目标文本的认知结构,可以寻绎出原文和译文之间存在的认知结构差异。本研究数据包括三本当代中文小说及其对应的英文译本：莫言的《红高粱家族》,毕飞宇的《玉米》和《青衣》,均由葛浩文先生翻译。书中所选的全部例子都根据区域激活的类型来划分。通过细致的比较和分析,汉英翻译中的区域激活可以分为四类,即身体性区域激活、感知性区域激活、经验性区域激活和文化性区域激活。此外,本研究还根据激活区域和被激活区域之间的距离以及被激活的区域个数将中英翻译中的跨语言区域激活划分为近距激活、远距激活、一元激活和多元激活。本研究的意义在于在汉英翻译中运用认知语言学概念,即首次在汉英翻译中运用区域激活理论,加深了对区域激活概念的理解,验证了认知语言学中区域激活理论的有效性。特别重要的是,有利于发现翻译中运用区域激活作为翻译手段的潜力。因此,本研究既有理论启示,也有实践意义。由于资源和能力有限,葛浩文英译中的区域激活现象仅划分为四类。将来应该给出更多的区域激活种类以及更细致的分析。希望未来能在翻译中更多地运用认知语言学理论。

关键词：汉英翻译区域激活语义框架

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基于框架匹配的网络文本分析

基于框架匹配的网络文本分析

作者：曲泷玉北方工业大学

学位级别：硕士

随着互联网的飞速发展,信息过滤已成为信息系统科学领域的技术焦点。从过滤技术角度来看,传统文本过滤技术绝大多数是基于关键字的过滤技术和基于词频统计方法的过滤技术。这两种过滤方法比较简单实用,但仅仅停留在文本结构层次上而无... 详细信息

随着互联网的飞速发展,信息过滤已成为信息系统科学领域的技术焦点。从过滤技术角度来看,传统文本过滤技术绝大多数是基于关键字的过滤技术和基于词频统计方法的过滤技术。这两种过滤方法比较简单实用,但仅仅停留在文本结构层次上而无法体现文本语义,故过滤效果很难实现智能化。为解决上述问题,本文提出一种基于语义框架匹配的文本过滤算法。该算法的核心内容包括：对目标文本进行分词、词性标注、特征提取、语义框架提取和语义框架问的相似度计算。在提取关键文本阶段,根据网页元素对正文主题支撑程度的不同,本文将网页分为两层,其中标题作为第一层,正文作为第二层,层次较高的元素权重也相对较大。在进行文本处理阶段,首先对语句进行分词及词性标注。然后,借助语法规则库与分词结果中存储的词性和词在句子中的位置信息,区分出关键词(主谓宾)并填充语义框架,最后将待过滤文本的语义框架同样本的语义框架进行相似度计算。其中,在进行相似度计算时,该算法对权重计算策略进行了改进和优化,主要综合考虑三种因素,即框架元素与行为动词之间的语义距离、框架元素的相关度与层级结构。试验结果表明,与传统算法相比较,该算法在对文本进行有效的降维处理基础之上,使文本的查全率和查准率得到有效的提高。基于上述文本过滤算法,本文设计实现了基于语义框架匹配的短文本过滤系统。试验表明,本系统的性能和过滤效果得到有效的提高。

关键词：文本过滤语义框架层次结构相似度计算