英汉运动事件路径语义的句法研究

本文基于Talmy对运动事件所作的图式语义成分分析，着重考察了荚汉路径语义的句法构形特点，依次比较了英汉在使用路径动词、空间介词、无背衬和有背衬小句以及有背衬动词提挈背衬数目这几方面的差别。文中量化分析揭示的差别为英汉语运动事件的类型学分类提供了重要证据，倾向于修正Talmy在这方面对汉语所持的观点。

基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割

针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。

运动事件路径语义的汉英翻译——以《红楼梦》诗词为例

路径概念是运动事件中的核心要素。在探讨运动事件的翻译过程中,以《红楼梦》诗词为例,着重分析运动事件中"路径"语义的保留、缺失以及增译等翻译现象,以对比分析英汉语词汇化模式以及路径语义表征之间的差异,同时对《红楼梦》诗词英译做出认知解释。研究发现:第一,由于所选语料体裁的特殊性,原语与目的语的路径信息编码模式存在着差异,但从整体上来说,原文的大部分路径信息得到了保留;第二,杨译与霍译不同程度地省略了部分路径信息,这与汉语属于动态语言,而英语属于静态语言有关;第三,通过对语料的处理,笔者发现,同其他文体的翻译一样,运动事件的翻译也与译者的注意力分布有关。

英汉感知虚构运动事件的路径语义对比分析——基于小型自建语料库

基于Talmy的运动事件理论框架,以“V across”结构为例分别自建英汉语料库来分析英汉语在路径表达上的差异,解读感知路径背后的认知机制。结果发现:第一,英汉语感知运动主要以视觉运动为主,听觉运动居于次位,其他感官的运动较少,且听觉运动与视觉运动相融合,形成通感隐喻;第二,英语视觉与听觉感知运动路径的编码均以矢量义为主,而汉语在编码视觉运动路径时主要以构形义为主,但汉语在编码听觉运动时,其矢量义使用比例则高于构形义。因此汉语在表征视觉路径时更凸显焦点与背景的相对位置;第三,感知虚构运动是由于体验者发挥主观想象力进行动态模拟和识解的结果。

基于密度聚类算法改进的语义主路径分析方法研究

语义主路径分析方法在改进传统主路径分析法中主路径内容单一、主题一致性较差等不足的同时,留下了两个缺陷,即所选主路径在语义空间的位置可能偏离主题聚簇中心、不同主路径的主题区分度并不明显。本文在语义主路径分析方法的基础上,提出一种逐步优化的主路径选择方法,即将主题聚簇密度和路径遍历权重进行叠加形成复合密度,通过调节复合密度中两个要素的比重来优化主题聚簇中心的定位,当聚簇中心的位置变化收敛后,将位于不同主题聚簇中心的路径作为结果输出。将本文方法分别用于电动汽车锂离子电池专利引文网络和材料科学领域高影响力论文引文网络,实验结果显示,本文方法所产生的多条主路径不仅在主题聚簇中的布局更加合理,而且选取不当主路径的可能性也大大降低,从而验证了本文方法的有效性。

基于语义路径的异质网络社区发现方法

社区发现是社会网络研究的热点问题,综合利用社会网络中不同对象间的异质信息,可以更加有效地挖掘网络中的社区结构.针对传统的社区发现方法无法有效地利用异质信息的问题,本文提出了一种基于语义路径的异质网络社区发现方法,该方法首先定义网络中的语义路径,通过语义路径来衡量不同类型对象间的异质信息相似度,然后以此构造可靠性矩阵,作为半监督非负矩阵分解的正则化约束项,进而实现异质网络的社区划分.在真实数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够更准确地发现异质网络中的社区结构.

非平衡双语者口译语义加工路径探究

非平衡双语者因双语习得背景和双语水平不对称性,更容易在口译语义加工中受到干扰,并出现翻译的不对称现象以及"脱壳"与代码转译并存等现象。现行的口译语义加工理论,如释意理论、信息加工理论和认知—语用模型研究,无法解释非平衡双语学员口译语义加工的不对称及并行激活现象。心理语言学和认知心理学的相关研究成果可以提供借鉴:修正层级模型可以解释B语水平欠缺的非平衡双语学员在译入A语和B语时的翻译不对称现象以及双语表征对口译语义加工路径的影响;而联结主义的并行分布加工模型具有并行分布、权重激活、网络互动等特点,可以解释非平衡双语者语义加工的"脱壳"和代码转译的并存现象及不同程度的激活。

死路径消除语义下的BPEL过程建模与分析

针对BPEL过程在死路径消除语义下建模与分析不够完善的问题,提出了一种新的BPEL过程建模与分析方法。该方法建立了将BPEL死路径消除语义转化为普通if-then-else的规则,进而可以利用着色Petri网(CPN)形式化地对BPEL过程进行建模,并通过CPN-Tools对BPEL过程的建模进行自动分析及验证。案例分析表明,该方法具有一定的实用性和可行性,能够帮助软件工程人员更好地测试、调试和维护BPEL程序。

融合语义路径与语言模型的元学习知识推理框架

针对传统推理方法无法兼顾计算能力与可解释性,同时在小样本场景下难以实现知识的快速学习等问题,该文设计一款融合语义路径与双向Transformer编码(BERT)的模型无关元学习(MAML)推理框架,该框架由基训练和元训练两个阶段构成。基训练阶段,将图谱推理实例用语义路径表示,并代入BERT模型微调计算链接概率,离线保存推理经验;元训练阶段,该框架基于多种关系的基训练过程获得梯度元信息,实现初始权值优化,完成小样本下知识的快速学习。实验表明,基训练推理框架在链接预测与事实预测任务中多项指标高于平均水平,同时元学习框架可以实现部分小样本推理问题的快速收敛。

复合动词「V+切る」的语义变化路径研究——以前项动词为及物动词为例

在现有的研究基础上,以前项动词为及物动词的日语复合动词「V+切る」为研究对象,分析复合动词的前后项动词的语义特征,探讨各语义之间的关系,考察复合动词「V+切る」从词汇复合动词向语法复合动词演变的语法化过程,归纳出在前项动词为及物动词时复合动词「V+切る」的语义变化路径。

基于语义路径的XML签名

针对现有的XML签名对特定细粒度信息查找困难和签名速度慢的问题,提出一种基于语义路径提取信息的变换算法,此语义路径通过构建XML索引结构得到。运用该算法查找细粒度信息方便快捷。对语义路径和信息的签名提高了XML签名的效率和灵活性,保证了数据的安全和良好的文档结构。

结合四元数路径集成和空洞循环卷积的知识表示

为建模知识图中的复杂关系模式,知识补全模型期望提升表示能力和特征提取能力。超复数空间容量大于传统实数/复数空间,相关计算开销较小,但现有基于超复数嵌入的方法表示/提取能力不足且没有利用实体间路径的语义信息。该文首先优化现有超复数模型设计以扩大表示空间;接下来将实体间关系序列整合视作多旋转混合问题,设计四元数路径序列的快速整合方法并理论证明,进一步引入注意力机制集成路径语义;最后利用空洞循环卷积增强模型的特征提取能力。通过在主流数据集上开展链路预测和路径查询实验,验证了模型的表示和特征提取能力等,均优于Rotate3D等先进对比模型。

复合动词「V+切る」的语义变化路径研究——以前项动词为不及物动词为例

采用语义特征分析法,以前项动词为不及物动词的日语复合动词「V+切る」为研究对象,分析复合动词的前后项动词的语义特征,从微观的角度探讨复合动词「V+切る」的语义扩展机制,探讨其与前项动词为及物动词的复合动词「V+切る」之间的语义连续性。归纳出在前项动词为不及物动词时复合动词「V+切る」的核心语义由[+施事移动量变化终结]至[+受事的极限状态]的语义变化路径。研究结果显示复合动词「V+切る」的核心语义受前项动词以及施事与受事性质的影响。

学习云空间中学习路径的情境语义标识及应用

学习云空间中学习路径的情境语义标识是为了满足学习者个性化学习的现实需要,也是自适应学习的研究热点之一。文章首先探讨了学习云空间的理想学习环境,提出了基于建构主义理论的学习机制。随后,文章设计了面向学习云空间的情境要素,在此基础上构建了面向富语义学习路径的云空间情境感知模型,揭示了基于情境感知的富语义学习路径生成原理,并对学习路径进行了有效性评估。最后,文章依托世界大学城的学习路径功能模块,对富语义学习路径的应用效果进行检验,展现了良好的学习效果。文章的研究可助力于学习路径的精准推荐和学习云空间的进一步发展。

由认知域解读军事术语的语义翻译路径——以air的翻译为例

军语是表达军事概念的术语,军语的认知体系不同使得军语翻译难度很大。文章以《美国军事术语解读词典》中air术语群的翻译词条为语料,从认知语义学的视角探讨军语在认知基本域中的语义翻译路径及其理据。翻译军语时,译者需明确军语的空间域、动作域和战争域三个基本认知域内语义的不同特征,继而通过语义认知域路径识别、遵循认知域规范选词、结合军事知识结构确认等步骤进行翻译。

动趋式“V上”的概念语义要素及扩展路径研究

动趋式语义研究重整体的语义扩展关系,但忽略了每一个趋向动词内部的语义小类之间的扩展关系。语义扩展需要分析语义之间的相似点或相似性特征,而这又需要借助动趋式的概念语义要素:参与者要素、空间要素、运动要素、路径要素和主观视点。文章通过分析"V上"概念语义要素的变化考察其语义扩展路径。

“V下”的概念结构及其隐喻拓展路径

“V下”用来表达汉语最基础的位移运动事件,其空间概念结构映射到其他认知域中,形成复杂的语义范畴。本文基于拓展概念隐喻的相关理论,探究汉语运动事件“V下”的概念结构,通过分析空间隐喻拓展路径的特征,从而构建隐喻网络模型,梳理汉语运动事件“V下”的概念隐喻加工机制。

基于语义网的高效信息查询方法

为了提高Web信息检索的准确率,提出一种基于语义网的高效信息查询方法。首先从本体库中提取目标资源与查询关键字之间的语义路径,通过分析语义路径所包含的属性的权重和识别能力,分别计算每个语义路径的权重;然后,根据资源与查询关键字之间的语义路径的权重、数量和特异性,分别计算每个资源与各关键字之间的语义相关性,并结合关键字的涵盖范围和识别能力综合计算每个资源与关键字集之间的语义相关性;最后,以该相关性为依据对所有资源进行排序和输出。实验结果表明,与Onto Look、tf*idf和TMSubtree三种语义网查询算法相比,基于语义网的高效信息查询方法的平均正确率分别提高了69.0、25.0和21.0个百分点;平均召回率分别提高了77.1、28.3和24.3个百分点;平均F测度值分别提高了72.4、26.4和22.4个百分点。实验结果表明:该方法不仅能够有效提升语义查询的准确率,而且对隐性信息也有很好的查询效果。

古汉语副词“方”的多义性及其语义演变

多义性是观察语义演变的窗口。古汉语副词"方"有多个义项,其中"正好"是原型义,"刚刚/才、正在、仅仅、几乎、马上、P才Q"是衍生义。"方"遵循如下引申路径:1)"正好→仅仅→P才Q";2)"正好→同时→刚刚/才、正在、(当即→)即将"。衍生义的实现是篇章用法固化的结果,"方"的语义演变具有共性意义。

从活性顺序图到时态逻辑的转化方法

为了将活性顺序图用于模型检测,方便描述系统的场景需求,提出了一种将活性顺序图转换成时态逻辑的转化方法。分析活性顺序图语言并且定义一种基于路径的语义,用活性顺序图表述系统的场景需求。根据提出的语义,给出了一个将场景需求显式转化为时态逻辑的一般方法,针对并发消息较多的系统扩展和优化此方法,以得到更简短的时态逻辑公式。通过实例说明活性顺序图到线性时态逻辑的转化过程。