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《庄子》中“一物多词”的认知分析
被引量:
1
1
作者
许芃
《西安联合大学学报》
2004年第6期49-51,共3页
《庄子》的用词可谓多姿多彩、变幻莫测,常常以多种不同的词语来描述同一事物、动作、状态等等,反映出对同一对象多向度的认知特色。因此,应立足于认知的角度对《庄子》的"一物多词"现象加以分析。
关键词
一物多词
认知
意象
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职称材料
语境寓与词汇意义
被引量:
2
2
作者
朱利亚
《齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)》
2005年第5期132-134,共3页
本文主要从词汇与语境关系的三个方面;语境假设与词汇意义,语境一词多义语境变化与一物多词,揭示词汇教学寄与语境知识传授的意义。如果教师将词汇教学融入语境知识之中,就有希望使学生在外语学习中摆脱机械的词汇和句式输入。
关键词
语境
语境变化
一
词
多义
一物多词
参照系
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职称材料
基于语义知识图谱的农业知识智能检索方法
被引量:
13
3
作者
张海瑜
陈庆龙
+3 位作者
张斯静
张子怡
杨帆
李鑫星
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期156-163,共8页
针对我国现存网络农业数据库同质异构、知识零散化、一物多词、歧义解析缺乏规范等问题,提出了基于语义知识图谱的农业知识智能检索方法。本文方法围绕农作物品种、农作物病虫害、农作物简介、模型方法4个要素,自顶向下构建模式层;通过...
针对我国现存网络农业数据库同质异构、知识零散化、一物多词、歧义解析缺乏规范等问题,提出了基于语义知识图谱的农业知识智能检索方法。本文方法围绕农作物品种、农作物病虫害、农作物简介、模型方法4个要素,自顶向下构建模式层;通过本体建模形成知识图谱的概念框架,自底向上构建数据层;通过数据获取、知识抽取、融合、存储建立实体间关联关系。针对语料中歧义字段问题,本文方法在构建知识图谱中收集大量专有词汇,并对其进行分词及词性标注。为了解决在农业知识中一物多词的问题,收集了数量庞大的主要农作物别名,并作为实体赋予明确属性,采用Bi-LSTM-CRF进行实体识别,并通过LSTM将问题进行分类,利用TF-IDF进行关键字提取,最后将知识存储于Neo4j图数据库中,从而对相关农业知识数据做规范分类,解决一物多词、一义多解问题。
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关键词
知识图谱
农业知识
农业
词
汇
一物多词
智能检索
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职称材料
题名
《庄子》中“一物多词”的认知分析
被引量:
1
1
作者
许芃
机构
山东大学文学院
出处
《西安联合大学学报》
2004年第6期49-51,共3页
文摘
《庄子》的用词可谓多姿多彩、变幻莫测,常常以多种不同的词语来描述同一事物、动作、状态等等,反映出对同一对象多向度的认知特色。因此,应立足于认知的角度对《庄子》的"一物多词"现象加以分析。
关键词
一物多词
认知
意象
Keywords
synonyms for one object
cognition
imagery
分类号
H13 [语言文字—汉语]
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职称材料
题名
语境寓与词汇意义
被引量:
2
2
作者
朱利亚
机构
集美大学外国语学院
出处
《齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)》
2005年第5期132-134,共3页
文摘
本文主要从词汇与语境关系的三个方面;语境假设与词汇意义,语境一词多义语境变化与一物多词,揭示词汇教学寄与语境知识传授的意义。如果教师将词汇教学融入语境知识之中,就有希望使学生在外语学习中摆脱机械的词汇和句式输入。
关键词
语境
语境变化
一
词
多义
一物多词
参照系
Keywords
context
contextual variation
semasiological variation
分类号
H313 [语言文字—英语]
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职称材料
题名
基于语义知识图谱的农业知识智能检索方法
被引量:
13
3
作者
张海瑜
陈庆龙
张斯静
张子怡
杨帆
李鑫星
机构
中国农业大学烟台研究院
中国农业大学工学院
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期156-163,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61802411)
文摘
针对我国现存网络农业数据库同质异构、知识零散化、一物多词、歧义解析缺乏规范等问题,提出了基于语义知识图谱的农业知识智能检索方法。本文方法围绕农作物品种、农作物病虫害、农作物简介、模型方法4个要素,自顶向下构建模式层;通过本体建模形成知识图谱的概念框架,自底向上构建数据层;通过数据获取、知识抽取、融合、存储建立实体间关联关系。针对语料中歧义字段问题,本文方法在构建知识图谱中收集大量专有词汇,并对其进行分词及词性标注。为了解决在农业知识中一物多词的问题,收集了数量庞大的主要农作物别名,并作为实体赋予明确属性,采用Bi-LSTM-CRF进行实体识别,并通过LSTM将问题进行分类,利用TF-IDF进行关键字提取,最后将知识存储于Neo4j图数据库中,从而对相关农业知识数据做规范分类,解决一物多词、一义多解问题。
关键词
知识图谱
农业知识
农业
词
汇
一物多词
智能检索
Keywords
knowledge graph
agricultural knowledge
agricultural word
multiple words with one meaning
intelligent retrieval
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
《庄子》中“一物多词”的认知分析
许芃
《西安联合大学学报》
2004
1
下载PDF
职称材料
2
语境寓与词汇意义
朱利亚
《齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)》
2005
2
下载PDF
职称材料
3
基于语义知识图谱的农业知识智能检索方法
张海瑜
陈庆龙
张斯静
张子怡
杨帆
李鑫星
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
13
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职称材料
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参考文献
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