汉语辞书词条自动编纂调查研究--以ChatGPT为例

文章以ChatGPT为例,借助问卷考察了大语言模型在汉语辞书词条自动编纂中的表现。研究选取40个词目作为样本,充分考虑词性、词长、义项数的多样性,借助ChatGPT生成释文,并与《现代汉语词典》第7版进行对比分析。问卷调查显示,ChatGPT编纂的词条中有37.5%获得了更多受访者的认可,但整体质量距离全面超越传统辞书仍有差距。ChatGPT在单音字、单一词性词语的标注和单义项词语的释义方面具有优势,但对多音字、兼类词、多义词以及特殊语体词的词条编纂效果明显下降,也暴露出义项遗漏、释义不准确、举例模式化等问题。总体而言,ChatGPT在辞书编纂中展现了生成新义、快速编纂等优势,但严谨性、系统性不足,难以独立完成编纂任务。大语言模型正在不断升级中,未来宜持续关注并将其用作辞书编纂的辅助工具,通过人机互助提高辞书编纂速度,提升辞书编纂质量,推动汉语辞书智能化发展。

“四大力学”的错误说法可以休矣

在我国的物理教学界,包括教物理的和学物理的,长期流传着所谓“四大力学”的说法,它具体包括哪些物理分支,似乎没有统一的说法.按百度百科的词条“四大力学”——这词条可能是具有我国特色的,谓“四大力学”指的是理论力学、电动力学、热力学/统计力学(简称热统)和量子力学.

赵如兰与杨荫浏关于《新格罗夫音乐与音乐家大辞典》“中国音乐”词条往来通信辑释

《新格罗夫音乐与音乐家大辞典》(第六版)于1980年问世以后,其中的“中国音乐”一条释文引起了海内外音乐学界很多学者的注意。但不为人知的是,杨荫浏先生是最早与赵如兰就此词条交换意见的史家。在1981年3月11日致赵如兰的长篇回信中,杨荫浏对《新格罗夫音乐与音乐家大辞典》“中国音乐”词条表明了自己的意见。此信未见《杨荫浏全集》等书收录,应当是杨先生的一通佚函,故摘要介绍,并酌加背景简释。

《英汉大词典》(第2版)对古典神话专有名词的处理

《英汉大词典》(第2版)收录了丰富的古典神话专有名词,也收录了大量相关词条。它在处理古典神话专有名词方面的优点是:收录了丰富的古典神话专名及相关专名;释义中的专名使用英语,包括在括注中使用英语和在专名派生词的对应词中使用英语。缺点是:张冠李戴;违背事实;体例不一;相关词条缺乏照应;译名前后矛盾;群组专名处理失衡;译名标准不够统一。

2023年度网信百科网热门词条

2023年,随着疫情管控的放开,新经济领域正逐步复苏:各大企业万人大会不断,市场焕发出新的活力,直销“修例”也迎来了历史性的进展……为盘点新经济领域关注热点与年度记忆,网信百科网(www.dsbaike.com)特整理推出2023年度热门词条榜,以十大热门企业、人物、搜索词,共同开启2023年度回顾,捕捉那些充满张力的瞬间。这些热词不仅是我们关注的焦点,更是直销、新经济、大健康等领域的发展亮点。

为失德者创建词条,侵权吗?

【案情回顾】某学院教师张三在任职期间,因对女学生进行性骚扰受到了相应处分,当地部门对张三的行为进行公开通报。随后,某用户在某词条运营平台创建了词条“张三”,该词条内容记载了张三性骚扰女学生的行为以及处罚结果。张三认为,以其名字创建的词条中有关性骚扰事件的表述,影响其在教育领域的再就业。在多次向词条运营平台投诉、要求删除该词条无果后,张三将词条运营平台起诉到某互联网法院,以侵害其名誉权、隐私权为由,请求法院判令词条运营平台删除词条。

汉语词汇产生中音、形、义三种信息激活的时间进程

采用图—词干扰范式和图片命名方法 ,探讨语音、语义、字形在汉语词汇产生中激活的时间进程与特点。选择与目标图片名称 (如“羊”)具有同音 (“阳”)、语义相联 (“牛”)、字形相似 (“丰”)或无关控制 (“冷”)等四种关系的干扰字 ,依SOA条件呈现在将要被命名的图片上 ,发现图片命名时间受干扰字的影响 :语义干扰效应存在于较早期的SOA(0ms)条件中 ,在较晚期SOA(1 5 0ms)时有很大的减弱 ;语音促进效应和字形促进效应同时强烈地存在于早期和晚期SOA。实验发现了词条选择 (语义激活 )和音位编码 (语音提取 )在激活时间上的重叠现象 ,与传统的独立两阶段模型的预期存在明显矛盾 。

基于信息熵的改进TFIDF特征选择算法

特征的选择对文本分类的精确性有着非常重要的影响。针对传统的TFIDF没有考虑特征词条在各个类之间的分布的不足,对TFIDF特征选择算法进行了深入的分析,并结合信息熵的概念提出了一种新的TFIDF特征选择算法。实验结果表明,改进后的算法可以有效地提高文本分类的精确度。

言语产生研究的理论框架

本文回顾了言语产生的研究历史 ,总结了言语产生的理论框架和研究方法 ,对言语产生研究中的一些关键问题进行了系统的分析 ,这些问题包括 :(1)语义如何存储在心理词典中 ;(2 )词条选择和音位编码的独立性 ;(3)语音和音位编码方式 ;(4 )

一种元搜索引擎的查询结果处理模型

为克服元搜索引擎查询速度慢、独立性差的缺点,设计了一个元搜索引擎的结果处理模型.在该模型中引入了一种4级结果集的结构,从而提高了元搜索引擎结果处理的效率.在结果提取部分提出了根据反馈信息自动调整权重的算法(FBWM),从而能够在没有人工干预的情况下自动监视各独立搜索引擎的性能变化,并随之动态调整其权重.在结果排序部分提出了改进的位置／全文排序法(IPFTS),在算法中引入了词条匹配等级的概念,提高了搜索结果和查询串的相关度的精度,保证了排名在前的搜索结果中链接地址的有效性.

汉语词汇产生中语义、语音层次之间的交互作用

采用 3种方法考察汉语词汇产生中语义激活 (词条选择 )和音位编码这两个阶段之间的关系。实验一、二分别采用图片命名法和干扰字命名法 ,发现目标图片 (“牛”)的语义相关词 (“羊”)的语音信息得到了激活 ,说明汉语词汇产生中存在多重语音激活 ,音位编码在词条选择完成之前既已开始。实验三采用语义范畴判断法 ,考察语音信息的激活是否会向上反馈到词条和语义层次 ,发现目标图片 (“羊”)的同音字 (“阳”)不会促进对图片的语义判断。研究表明 ,多重语音激活与语音激活向词条和语义层次反馈是两个独立的 ,可以分割的问题。虽然实验一和二的结果符合相互作用理论 ,实验三的结果符合模块化观点 ,但就总体而言 。

基于Web的图像搜索

介绍一种基于的图像搜索技术,提出了作者设计的图像检索的模型,阐述了页中图像与文本之间的关系,对相似度的计WebWeb算、词条的匹配算法、检索的反馈技术等作了详细的论述,并通过实验检验搜索模型结论表明图像搜索效率高。

纸质版词条和电子版词条在精神心理护理教学中的应用效果分析

[目的]探讨纸质版词条和电子版词条在精神心理护理教学中的应用效果。[方法]随机抽取2013级护理专科13班为观察组,2013级护理专科14班为对照组,观察组采用纸质版词条辅助教学,对照组采用电子版词条辅助教学。在词条创建前、词条创建后、词条创建1年后采用普通人群心理健康知识和精神疾病预防知识知晓率调查问卷(2)调查学生对精神心理疾病知晓率。[结果]观察组抑郁症、阳性症状为主的精神分裂症、阴性症状为主的精神分裂症、躁狂症评分均优于对照组(P<0.05)。[结论]纸质版词条辅助教学可以提高学生对精神心理疾病的知晓率和精准程度。

维基百科词条编辑特性研究

针对维基百科词条编辑特性问题,以网络化数据挖掘思想方法为指导,对高质量维基百科词条进行文本分析,判断词条相邻版本间句子差异,以编辑者为节点,编辑者间编辑交互关系为连边,构建词条编辑交互网络,通过分析网络结构特征实现词条编辑特性分析。分析表明网络具有小世界特性,度分布与强度分布相似,具有较强正相关性,其累积分布与边权重分布服从幂律分布,节点度与聚集系数具有较强负相关性,最短路径长度分布与高斯分布相似,网络具有异配性和较弱的互惠性,编辑群体具有较强异质性、抱团性;深化了对词条编辑交互过程和群体智能的认识。

百科词条特征及用户贡献行为研究——以百度百科为例

百科已成为Web 2.0环境下知识组织的一种新形式,它集中体现了Web 2.0用户参与、协同创作的特点,是Web 2.0的一种典型应用。目前,尤其是在中文环境下,有关百科词条特征及用户贡献行为的研究还不多见。本文采用计量学方法,以近30万条百度百科数据为基础,对词条特征和用户贡献行为进行统计分析。研究发现:词条编辑次数、用户创建词条数和编辑词条数均符合幂率分布,特别是百度百科具有不同于"指数增长"的词条增长规律;对于创建词条与编辑词条行为来说,绝大多数用户没有偏好性。本研究有助于认识百科这种网络信息资源及其贡献者,并为进一步系统优化和用户激励研究提供参考依据。图7。表3。参考文献15。

当代西方人文地理学研究动态——《人文地理学词典》评述

通过对约翰斯顿等人编著的《人文地理学词典》(第三版)的分析,揭示当今西方人文地理学的研究动态,指出中国人文地理学的发展差距。

文本分类中基于词条聚合的特征抽取

特征抽取是文本分类的重要研究领域,针对原始特征空间的高维性与稀疏性给分类算法带来"维数灾难"问题,探讨了基于词条聚合的特征抽取方法,设计了一种利用词条聚合进行特征抽取的文本分类的方案.该方案利用改进的树型动态自组织映射(TGSOM)进行词条聚合,并根据聚合特征的特点,考虑所包含的词条的文档频率的不同和区分文档类别属性的能力的不同,提出了一种新权重计算方法,最后利用SPR INT决策树算法进行分类,实验表明该方法比普通方法分类精度提高4.32%.

一种限定领域的网络文档资源质量评价方法——以维基百科为例

文章提出一种限定领域的维基百科词条质量评价方法,以实现精确计算维基百科词条质量值的目标。实验表明,该方法计算的词条质量值与人工评定的质量等级基本相符。

语法启动与言语产生中的语法表征

通过对语法启动研究的总结,对言语产生过程中语法编码过程进行了研究,说明了Pickering和Branigan提出的网络模型可以很好地描述言语产生中语法加工的过程。尤其是在产生大于一个词汇的短语或句子时,存在词条层关联节点的激活。关联节点可以编码语法规则,与言语产生过程中的语法加工直接相关。

基于统计的无词典分词方法

通过分析词的结合模式 ,提出无词典分词模型 ,并对该模型进行实验测试。测试结果表明 。