汉语语义分析模型研究述评

这篇述评的目的是为汉语语义处理的研究工作提供参考。我们首先分别分析了三种语义分析模型———词语依存(WD)、概念依存(CD)和核心依存(KD)的理论基础和表达方式;然后,重点从功能和可操作性方面比较三者在语义表示方面的特点。结论是(1)词语依存可操作性好但功能弱,概念依存功能强但可操作性差,二者的缺点都是极难解决的问题,核心依存兼顾词语和概念,可能是最适合汉语语义处理需要的;(2)要使模型达到实用要求,需要在句法标注、词典编纂和规范化方面做大量复杂的工作。

中小企业高管教育背景与R&D投资决策——基于深市上市公司的实证研究

中小企业是推动我国国民经济发展、促进社会稳定的基础力量,其技术创新已成为国家创新的重要组成部分。以2005—2010年深市中小企业板和创业板上市公司为研究对象,实证分析企业CEO和R&D负责人的教育背景等因素对企业R&D投资决策的影响。研究结果发现,CEO和研发负责人的学历水平对企业R&D投资金额和R&D投资强度均有显著的正向影响,说明企业高管以及R&D负责人的受教育程度越高,企业越有可能作出更高数额和更高比重的R&D投资决策。最后,得出了研究结论和相关启示。

基于情感分析和VIKOR多属性决策法的电子商务顾客满意感测度

在电子商务环境下，赢得顾客满意是建立和保持长期客户关系的关键，因此需要建立有效的模型对顾客满意感进行评价和测量。本文以在线商品评论为数据来源，采取基于框架的情感语义分析方法，得出顾客满意感的评价属性、属性值及权重数据，与以往研究普遍采用的问卷方法相比，情感语义分析得到的信息更真实，数据处理效率更高；在情感分析的基础上采用VIKOR多属性决策法测量顾客满意感水平，该方法能够反映评价者的主观偏好，平衡考虑群体最大效用和个体遗憾，从而得出最优的评价方案。最后，通过一个真实数据的实验，验证了方法的可行性与有效性。

汉语动词-动词搭配规则与分布特征

搭配是汉语自动句法分析的重要知识源,而动词是句法分析的核心和前提。论文面向中文信息处理,通过对真实文本的统计分析归纳了用于自动获取搭配的规则,研究了动词-动词搭配中各关系类型的分布特征以及搭配词语的位置分布特征,在此基础上提出了抽取动宾、动补、连谓和并列四种关系的动词-动词搭配的适宜观察窗口。

框架与Petri网相结合的中文情境知识表示方法研究

本文选取汉语框架语义知识库中的框架信息作为情境知识的内容来源,采用善于处理异步状态变迁和并发事件的计算机语言Petri网对其进行形式化表示,使之成为计算机可读、可理解的情境知识资源,从而有利于实现智能化语义推理功能。

基于商品评论语义分析的情感知识图谱构建与查询应用

[目的/意义]知识图谱具有强大的语义理解能力和开放互联能力,建立中文情感知识图谱可以实现智能化的情感信息检索,从而协助用户优化其购买决策,也有助于产品和服务质量的改进。[方法/过程]基于框架语义理论建立细粒度的情感分类词典和语义角色分析模型,通过在线评论的情感语义标注构建情感知识图谱,在此基础上应用本体查询工具,实现情感知识的个性化、智能化查询。[结果/结论]以手机商品评论为实验数据,实现了基于概念的综合查询和语义推理,展示了情感知识图谱在智能化检索服务中的应用优势。

基于规则的中文框架元素自动标注方法研究

计算机自动语义分析是当前制约自然语言信息检索、信息抽取与机器翻译等应用技术发展的一个瓶颈问题.语义角色标注是语义分析的一种主要实现方式,而目前语义角色的自动标注主要采用基于统计的方法,由于训练数据的规模有限、语义角色类型多,面临严重的数据稀疏问题,处理结果一致性差.本文则采取基于规则的方法,选择汉语框架语义知识库(CFN)所提供的框架和框架元素作为语义标注体系,利用CFN的语义标注句子库,根据短语类型、句法功能以及短语内部构成和外部语境等其他句法语义特征分析框架元素的实现规律,构建语义标注规则,经测试取得了令人满意的结果,为解决语义分析问题探索了一条可行的路线.

汉语框架语义知识库非核心框架元素识别规则研究——以介词结构为例

中文信息处理句法层面的研究是前一阶段的重点，而语义层面的研究尚处于起步阶段，但它对计算机语言理解来说更为关键；就一个句子的语义来说，非核心框架元素涵盖事件发生的时间、地点、方式等信息，在信息检索、信息提取和问答系统等应用领域是解决问题的重要依据。本文即根据中文框架元素实现规律的分析，研究非核心框架元素标注规则的构建方法。以认知语义领域介词结构的框架元素标注为例，构建了212条非核心框架元素标注规则，并通过实验分析了规则的使用效果和存在的问题，为计算机自动语义分析提供有效的方法。

基于框架语义的在线医生服务评价主题识别

[目的/意义]基于在线医疗评论数据识别医生服务评价主题,为医疗服务质量管理提供参考。[方法/过程]基于框架语义理论建立细粒度情感语义分类词典,基于框架和语义角色构建医生服务质量评价主题知识库;对评论文本进行框架语义标注,结合语义相似度算法,将文本中的语义信息与评价主题知识库相匹配,从而识别在线评论中的评价主题。[结果/结论]通过医疗评论数据测试,获得了较高的正确率和召回率,证明了研究方法的有效性和科学性,是情感分析在医疗健康领域的一次有益探索。

基于框架语义的在线医疗评论情感分析

[目的/意义]随着"互联网+"在医疗服务行业的应用与发展,积累了大量的医疗评价信息,利用情感分析技术可以对其进行有效地挖掘和利用,从而为医疗管理提供决策参考。[方法/过程]基于框架语义理论建立医疗情感语义分类词典;采用词典和规则相结合的方法进行在线医疗评论的情感语义分析,标注情感类别、情感主题、极性和强度等信息。[结果/结论]通过在线医疗评论数据测试,验证了研究方法的有效性和科学性,是情感分析向医疗健康领域纵深发展的一次有益探索。

融合自注意力机制和语义词典的危机情绪分类研究

[目的/意义]在社会危机事件发生后,及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类,有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系,采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型,实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例,通过不同参数的组合以及模型对比实验,获得了较高的准确率,验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持,同时为相关领域的研究提供语义资源。

“无论”类连词在句法分析中的标记功能——面向信息处理的现代汉语语法研究

目前可供信息处理用的语言知识还很不够 ,而现代汉语的句法单位类型和句法功能、语义关系的对应情况又比较复杂 ,针对这一情况 ,文章提出了由格式标记驱动的自然语言分析方法 ,并以“无论”类连词为例 ,做了具体分析。文章对“无论”类连词的句法分布情况做了比较细致的描述 ,在此基础上得出了一系列标记性框架 。

汉语框架语义知识库概述

介绍了汉语框架语义知识库(Chinese FrameNet,简称CFN)的语义描述体系。CFN是一个以Fillmore的框架语义学为理论基础、以伯克利FrameNet为参照、以汉语语料事实为依据的供计算机使用的汉语词汇语义知识库,它包括框架库、句子库和词汇库三部分。经过三年的努力,目前已取得了阶段性成果。CFN构建工程量大,难度很高,目前课题组只能在有限目标下开展工作,但是,已经探索了一条可行的技术路径,为实现语义Web中的语义知识共享以及智能化、个性化的Web服务提供了基础资源。

基于框架语义分析的社交网络药品不良事件抽取

目的/意义基于社交网络评论文本抽取药品不良事件,为药品研发和安全监管提供参考。方法/过程采用框架语义理论,结合《监管活动医学词典》术语集构建药品不良事件分类词表;基于词典和规则匹配的方法识别事件类别和框架元素,利用语义信息实现药品不良事件框架填充。结果/结论选取社交网络药品评价实例进行药品不良事件信息抽取可行有效,有助于框架语义分析方法在医疗专业领域的深度应用和价值实现。

基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计

该文借助汉语框架网(Chinese Frame Net,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结合的方式为查询问句分类,然后提出基于CFN的问句分析策略,通过CFN语义分析得到问句中三元组:语义谓词、语义主体和语义客体,在问句分析的基础上从旅游本体知识库中对答案进行抽取并对答案处理,同时用本体编辑工具Protégé编码,实验证实方法是有效的。

As(Ⅲ)暴露对紫贻贝抗氧化酶活性和脂质过氧化的影响

为探讨As(Ⅲ)对紫贻贝(Mytilus galloprovincialis)肝胰腺和鳃组织抗氧化能力的影响,测定了1、10、100μg/LAs(Ⅲ)暴露30天后,肝胰腺和鳃组织超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)、谷胱甘肽巯基转移酶(GST)的活性变化以及谷胱甘肽(GSH)和丙二醛(MDA)含量的变化。结果发现:As(Ⅲ)暴露对紫贻贝肝胰腺CAT、SOD、GST活性以及GSH含量无显著影响,高浓度As(Ⅲ)暴露可诱导MDA含量的显著升高;对鳃组织而言,中等剂量暴露组CAT活性以及GSH含量较对照组水平极显著升高,高剂量As(Ⅲ)暴露组MDA含量较对照组也显著升高。研究结果表明,低浓度As(Ⅲ)长期暴露即可导致紫贻贝产生氧化胁迫,导致肝胰腺和鳃组织的脂质过氧化,且As(Ⅲ)对紫贻贝鳃组织的影响较肝胰腺组织更加显著。

中小企业盈利能力与R&D投入关系实证研究——基于深市制造业上市公司的数据分析

以2009年底以前在深市中小板和创业板上市的制造业企业为样本,以企业利润率代表其盈利能力,分别以滞后一期和滞后二期的R&D资金投入强度和R&D人员投入强度为被解释变量,实证分析了中小企业盈利能力对其R&D投入的影响。研究证明,企业盈利能力对滞后一期和滞后二期的R&D资金投入的影响均为正,说明企业盈利能力越强,其R&D资金投入越多;盈利能力对R&D人员投入的影响也为正,但对滞后二期的影响比滞后一期显著,说明企业R&D人员投入的增长需要较长周期。

中文阅读理解语料库构建技术研究

阅读理解问答系统指的是能够自动分析一个自然语言文章,并且根据文中的信息为每个问题生成一个答案的系统,具有很高的研究价值。然而,缺乏中文阅读理解语料库已经成为制约汉语阅读理解问答系统发展的主要障碍。本文对于中文阅读理解语料库的构建过程进行了详细的介绍,包括语料选材、编写问句,标注答案句、语料加工和评测机制,尤其是基于汉语框架语义知识库对语料进行了框架元素、短语类型和句法功能三个层面标注的深加工技术。

浅谈FrameNet框架汉译时的译者术语意识

汉语框架网的建设需要参照FrameNet,因而FrameNet框架汉译是其中必要的一步。由于FrameNet框架会涉及众多"概念名称",所以在FrameNet框架汉译时,译者术语意识通过提供一定程度上的理论指导来加强控制汉语框架网的框架质量。

面向核心依存分析的介词短语自动识别

面向核心依存分析,运用规则和统计相结合的方法,在指定谓词的前提下,识别该谓词所支配的介词短语。首先,根据介词和介词短语右边界的规律抽取搭配模板,从训练语料中自动提取搭配关系,并用这些搭配关系在一定的搭配策略下对介词短语进行识别。然后,用基于词性的边界选择模型和规则方法相结合的技术对其它介词短语进行识别。