基于规则的汉语名名组合的自动释义研究

该文以现代汉语(特别是网络搜索词)中的名名组合为主要研究对象,探索一种基于规则的汉语名名组合的自动释义方法。其研究步骤为:(1)利用《现代汉语语义词典》中名词的语义类别,来建立名名组合的语义类组合模式;(2)在"生成词库论"中物性角色思想的指导下,用名名组合中某个名词的施成角色或功能角色作为释义动词,来揭示这两个名词之间的语义关系;(3)以语义类组合模式为单位构建名名组合的释义模板,并汇集成名名搭配数据库;(4)利用《知网》资源,来获取具体名词的施成角色和功能角色,建立汉语名词知识库。在这两个数据库的基础上,我们初步实现了一个汉语名名组合的自动释义程序。

“把”字句的自动释义与句式变换研究

针对"把"字句在机器翻译中的困难,探索一种规则和统计相结合的"把"字句的自动释义和句式变换的方法。具体的计算步骤为:(1)根据"把"字句与其他句式的变换关系,将"把"字句分为不同的小类,并总结出每一小类的句法语义特征,得到"把"字句的语言模型;(2)选取北大中文树库中的"把"字句作为语料,并标注上每一小类句式的句法语义特征,从而得到富含句法语义信息的标注文本;(3)在此基础上,分别用组块分析的方法和完全句法分析的方法来对"把"字句进行自动识别;(4)再利用判别式机器学习的方法来对"把"字句进行自动分类。在识别结果和分类结果的基础上,根据释义模板和变换模板得到了一个"把"字句的自动释义与句式变换程序。

基于学习者视角词典编纂自动释义的理据

信息化词典学的发展必须满足学习者的个性化需求和特殊学习需求。在此我们探讨词典编纂面向学习者自动释义功能的理据:一是纸质词典信息的重现是电子化词典的主要编撰方式;二是从查询自动化发展到内容生成自动化是编纂自动化的基本需求;三是发展到面向用户的自动化是自动化编撰的有效跨越;四是可拆解的系列自动化计算过程是人工释义过程的基础。

Image Semantic Automatic Annotation by Relevance Feedback

A large semantic gap exists between content based index retrieval(CBIR) and high-level semantic,additional semantic information should be attached to the images,it refers in three respects including semantic representation model,semantic information building and semantic retrieval techniques.In this paper,we introduce an associated semantic network and an automatic semantic annotation system.In the system,a semantic network model is employed as the semantic representation model,it uses semantic Key words,linguistic ontology and low-level features in semantic similarity calculating.Through several times of users' relevance feedback,semantic network is enriched automatically.To speed up the growth of semantic network and get a balance annotation,semantic seeds and semantic loners are employed especially.