基于句法规则与情感词的隐式特征提取

针对当前句法关系研究存在过多考虑主谓关系、情感词识别能力有限、忽视隐式特征提取等方面的不足,提出一种基于句法规则与情感词的隐式特征提取方法。借助中文情感词典资源,基于外部语料与实验语料训练的词向量分别构建混合情感词典和产品特征词典,通过词典和定义的句法规则提取显式特征及情感词,根据其共现关系提取隐式特征。在相机评论语料集上进行实验并与现有方法进行对比,实验结果表明,该方法能有效提取显式及隐式特征,在获取全面特征信息上具有较好的性能。

智能型俄汉机器翻译系统的句法规则库的设计原则

本文提出了建立智能型俄汉机器翻译系统句法规则库的６条原则：以谓语动词作为句子结构关系的中心；语法、语义信息一体化；常见词序优先；以函数形式反映俄语句法的制约关系；强制性认定及源语言分析与目标语生成同步进行。

汉语句法规则的自动构造方法研究

本文对汉语句法规则的自动构造方法进行了一些探索。通过对汉语句法规律的总结和提炼，提出了一套简单灵活的汉语句法元规则描述体系，包括结构元规则集、标记特征表和中心标记表等部件，在此基础上，构造了一个有效的元规则解释器，取得了较好实验效果。

一种基于句法规则的文本挖掘技术的设计

文本挖掘是数据挖掘技术的一个重要方面,本文根据句法规则的特征,利用文本挖掘技术,提出基于句法规则的文本知识挖掘设计模型,从数据准备、句法规则构造、文本预处理、文本知识挖掘、挖掘结果评价等方面对工作原理进行了分析,重点阐述了句法规则的构造过程,最后通过实验验证了该模型,该设计对实现文本知识的智能化挖掘具有一定的研究意义和应用价值。

二元属性文法及汉语的句法规则体系

本文在全面分析汉语语言特点的基础上 ,采用了二元属性文法作为描述形式用于汉语的计算机处理。对汉语短语句法规则进行符号化形式化的分析 ,给出了句法模型 ,定义了一整套汉语的句法规则体系及相应的语义处理方案。该文法体系已成功应用于本人设计的汉语句法分析器中。

一种新的按句法规则心电信号分析方法的研究

本文介绍一种新的心电信号分析方法。讨论当前用心电信号分析存在的问题，提出一种组合特征提取/分类法与句法分类法的心电分析方法。

彼得·艾森曼建筑话语的句法规则

现代语言学包括三个组成部分:句法学或语法学、语义学、语用学,其中句法学是研究语言符号之间的结构关系。彼得·艾森曼虽然在不在断地批判自身,却始终醉心于句法学的研究,并提出一套自己的句法规则,运用于其建筑作品中, 该文讨论了他在建筑话语中用过的几个句法规则,探讨其中的哲学背景及其对时代特征的回应。

融合句法规则和CNN的旅游评论情感分析

旅游评论文本冗长且句式复杂,现有的旅游类情感分析算法较少考虑文本特点和句法变化规则,导致分类准确率降低。针对该问题,提出融合句法规则和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的旅游评论情感分析算法SCNN(syntactic rules for convolutional neural network)。建立4个词典,根据词典对文本进行直接分类词、总结句和转折句的初步提取,通过CNN进行分类。实验结果表明,与传统的CNN算法相比,SCNN算法在准确率、召回率和F1值上分别平均提升了3.9%、4.2%和4.6%,AUC值提升了13%。

利用“句法规则”自动识别非分句

在计算机进行现代汉语复句书读前后非分句语言片段的自动识别过程中,我们发现并总结出一些可形式化后供其执行的句法规则。这些规则的效用如何,我们还没来得及进行试验,本文也暂时未做分析。我们的设想是:待计算机工作人员将它们形式化为可供计算机理解和执行的语言后,在训练集内进行小规模的试验,再进而把试验范围扩大到整个语料库,从中不断改进和完善规则。

基于句法规则和HowNet的商品评论细粒度观点分析

该文提出一种基于句法规则和HowNet词典的商品评论细粒度观点分析方法,主要包括三个模块:评价对象抽取、评价对象-评价词对抽取、评价对象总体观点得分计算。具体思路为:首先,结合词性标注和频繁项集方法构建一个初始的评价对象词典,便于重用和修正商品的总体评价维度;其次,基于爬取的电商评论文本真实数据设计了评价对象-评价词对抽取规则;最后,借助HowNet词典分别计算不同评价维度的观点综合得分,进而对比同一商品不同品牌在各个维度下的总体观点评价,该方法在商品评论语料集上验证了有效性。

基于句法规则和面向对象的乐谱识别系统

本文提出一个完整的系统将多声部乐谱原文转换成可编辑的乐谱文本。系统首先在乐符检测阶段将谱段划分为个别对象，在识别阶段用非均匀密度特征和句法规则将这些对象识别出来，并将其登记，构成语义编码，然后由乐谱恢复模块将其恢复成乐谱原文。系统中使用的句法规则可根据乐谱类型重新定义或修改，具有很强的灵活性和适应性。系统对离散乐符的识别率达９８％以上，对谱段的识别率为９３％。

基于词表和句法规则的社会化标签分类研究

文章在概念层面上将标签分为事实型、主观型和个人化3类,根据相关元数据构建词表,并根据标签在用户生成内容中的句法构成制定识别规则,结合二者将标签进行分类。以中国最大的电影标注系统豆瓣网675351位用户的标签数据为例进行实验,实验的召回率为95.01%、准确率为96.19%、F1-measure为95.32%,结果表明这种方法可以较好地实现标签自动分类工作。

小学低年级学生掌握汉语句法与词性概念和规则的教学实验研究

一、研究目的现代教学心理学比较明确地阐明了学生掌握概念与规则(或原理)的心理过程,揭示了影响概念和规则学习的各种因素,包括学生自身的和教学情境的因素。但这些研究的结果多半来自数学或自然学科领域,而且往往只能在这些学科中加以运用,因为在这样的学科中,概念和规则一般有明确的定义或表述。教材中明确规定了一节课或一个教学单元应教授的概念或规则。只要教师自觉运用教学心理学中有关概念与规则教学的原理进行教学,其效果十分明显。我们在小学几何概念和规则方面的教学实验也证实了这一点。

“词组本位”语法观的具体阐释——《汉语句法规则》读后

随着语法研究的深入,人们越来越关注汉语的特点,注意汉语与印欧语的不同之处."纵观90年的汉语语法研究,每一位语法学家的成就,每一个语法论著的价值都跟他们对汉语语法特点的探索相联系着的."描写汉语句法,建立汉语语法体系应该以什么为基点,这成了汉语句法研究中一个十分重要的问题.

基于句法规则和社会网络分析的网络舆情热点主题可视化及演化研究

【目的/意义】为直观、深入地认知网络舆情热点主题演化提供新的方法和视角。【方法/过程】基于句法规则和社会网络聚类提出了舆情热点主题发现和可视化分析框架,依据五条句法规则将舆情热点词关联,从而构建舆情生命周期内不同阶段的加权无向关系网络,然后进行主题聚类和可视化展示,最后从宏观和微观两个角度对热点主题的演化规律进行量化分析。【结果/结论】所提出的方法能够直观、全面、深入地揭示各个阶段舆情的热点主题及其演化规律。

基于词类信息的语标标示对汉语二语句法规则建构的影响研究

语言学理论认为,基于词类信息的语标标示能力具有人类语言加工的特异性。本研究采用以汉语注音字母编制的、近似汉语的视觉人工语法材料考察了基于词类信息的语标标示对汉语二语复杂句法规则建构的作用及影响轨迹。30名韩语母语者被随机分入两组,一组在学习前已获得词类信息(有词类信息组),另一组未获得(无词类信息组),两组被试均参加六个模块的人工语法学习,以建构具有长距离依存关系的复杂句法规则。实验结果表明,有词类信息组能以阶梯式增长模式成功建构出关键句法规则,而无词类信息组则不能,且无法对单词进行准确分类。本研究首次为汉语二语加工中基于词类信息的语标标示对复杂句法规则构建的重要性提供了直接证据,并揭示了相应的学习模式。

根情态与认识情态的句法区分规则及其标记性分析

汉语在情态动词句法方面的规则化程度不高,尤其是在推测型认识情态与非推测型根情态的句法区分方面体现出了规则上的诸多不一致。语法项目规则化程度低容易导致规则泛化之类的偏误,增加了习得难度。文章通过时体成分位置和否定词位置等方面的语法分析体现出两类情态在句法区分规则上的横向不一致性和纵向不一致性,并结合标记性理论对其标记性进行相应分析。

不规则句法现象的语义相似性

不规则句法现象是相同词类的词在相似句法构造里的不同表达,它普遍存在于语言之中。词类的语法特征隐含两种相关序列:句法结构与语义结构。语法特征制约句法结构,句法结构生成语义结构,最终语义结构促动句法结构。相关构造转换显示句法结构与语义结构之间具有一种相似性。[作者简介]郭熙煌(1963—),男,汉族,硕士,湖北大学外国语学院副教授,硕士生导师。

基于句法语义规则系统的比较句自动识别

针对汉语比较句的自动识别,提出一种基于句法语义规则的方法。将比较标记和比较结果做为识别比较句的关键因素,归纳汉语比较句的类别,书写比较句识别规则,同时设计4个模型进行分类识别。实验结果表明,规则系统可以有效地实现汉语比较句的句法分析和自动识别,为比较关系的抽取打下良好的基础。

向量空间模型中结合句法的文本表示研究

为增强向量空间模型(VSM)中项的语义描述性,克服VSM中各语义单元相互独立的缺陷,提出一种基于短语的特征粒度描述方法。该方法从文本的表示及特征项之间的组织方式入手,通过句法规则识别基本短语,构建特征与中心动词的关系树,利用基本短语代替BOW中的词。实验结果表明,采用基本短语的文本表示可提高分类的性能,增加项之间的联系,克服特征项相互独立的缺陷,在特征数量较少的情况下仍能保持良好的分类效果。