同义词和同一关系的概念

本文从语言逻辑的角度,就同义词和同一关系概念间的对应和非对应关系作了具体分析,指出二者互为交叉关系:有的既“同一”又“同义”,有的只“同一”不“同义”;有的则只“同义”不“同一”。文章对这种关系产生的原因进行了探讨。

中文WordNet的研究及实现

提出了一种从英文WordNet转换生成中文WordNet的方法 ,并设计实现了中文WordNet的转换生成系统·论述了在构造中文WordNet的语义网络时 ,概念结点的转换原则 ,中文词形与词义映射关系的重新聚合 ,以及转换生成中文WordNet的可行性及转换中的相关问题 。

WordNet综述

WordNet是一个在线的词典参照系统 ,它是在当前基于人类词汇记忆的心理语言学理论推动下产生的。这个系统中的名词、动词和形容词都聚类为代表某一基本词汇概念的同义词集合 。

一个在线义类词库:词网 WordNet

计算机的自然语言理解和处理，依赖于计算语言学的研究成果。与计算词汇学和计算句法学相比，计算语义学是计算语言学领域里一门比较年轻的学科。相对而言，句法分析的理论和技术发展得比较成熟、完善，而语义分析的理论和技术起步比较晚，尚处于探索阶段，空白点较多而且难度最大。目前，自然语言理解正处于一个关键时期，处在取得重大突破的前夜，而语义研究领域的进展和突破对全局的进展和突破有至关重要的作用。语义包括词汇义、句义、篇章义等，其中最根本最重要的是词汇义的研究。词汇义的研究和表示的方法有多种，很重要的一种是语义分类。人读的义类词典几乎各国都有，机读的（即信息处理用的）义类词典在日本、美国等先进国家也都有研究或成果。在国内外同类课题中，最著名的是普林斯顿大学Ｍｉｌｅｒ等人研制的英语词网数据库ＷｏｒｄＮｅｔ。该词网旨在从心理语言学角度建立英语词汇基本语义关系的实际模型。本文简要介绍这个在线的义类词库。

基于Word2Vec的WordNet词语相似度计算研究

当前大部分WordNet词语相似度计算方法由于未充分考虑词语的语义信息和位置关系,导致相似度的准确率降低。为解决上述问题,提出了一种使用词向量模型Word2Vec计算WordNet词语相似度的新方法。在构建WordNet数据集时提出一种新形式,不再使用传统的文本语料库,同时提出信息位置排列方法对数据集加以处理。利用Word2Vec模型训练WordNet数据集后得到向量表示。在公开的R&G-65、M&C-30和MED38词语相似度测评集上完成了词语相似度计算任务,从多个角度进行了Pearson相关系数对比实验。结果显示该文计算的相似度值与人工判定值计算取得的Pearson相关系数指标得到了显著提升。

Wordnet综述

Wordnet是一个在线词典参照系统 ,它是在当前基于人类词汇记忆的心理语言学理论推动下产生的。这个系统中的名词、动词、形容词都聚类为代表某一基本词汇概念的同义词集合 ,并在这些同义词集合之间建立起各种同义关系。

语义分析与TF-IDF方法相结合的新闻推荐技术

在新闻项目的推荐系统中,通常使用TF-IDF权重技术结合余弦相似性度量方法,然而这种技术没有考虑到文字本身的实际语义,因此,提出了基于内容和语义分析相结合的一种新方法。此方法将同义词集合的逆文档频率及语义相似性相结合,采用WordNet同义词集合做相似性计算。构建用户配置文件进行实验测试,验证了该方法的有效性。实验结果表明,提出的语义方法性能优于TF-IDF方法。

基于本体词汇的三维模型语义检索

描述了一个基于本体词汇的三维模型语义检索的方法。该方法首先对一个三维模型库的词汇进行语义上扩充,然后基于关键词进行检索,而不是做简单的文字匹配。其主要工作是利用WordNet英文本体和Jena推理引擎构建一个语义网络,然后在该语义网络上做推理查询,检索到相应的语义结果。实验结果表明,该方法能有效地将一个分类不够丰富的模型库的词汇做较大的扩充,使其覆盖的范围扩大,同时保证扩充的词汇和原有词汇在语义上的相关性,从而提高基于语义关键词检索三维模型的有效性。

CCD及其应用

介绍与WordNet兼容的中文概念词典(ChineseConceptDictionary,CCD)的结构与构建方法,报告了北京大学计算语言学研究所CCD的研究与工程进展状况,并指出CCD在中文信息处理领域的应用前景.

基于多词典融合的词汇语义倾向判别

文本情感倾向性判别是情感分析的重要组成部分,而精确的词汇情感计算是文本情感倾向性判别的基础。基于词汇知识库的情感词倾向判别计算引起了学者们的广泛关注与研究。文中融合国内知名的三大词典:How Net、同义词词林、情感词汇本体,重新对基准词对做进一步的归纳与总结,从不同的角度构建三类等价情感倾向集合并提出两种处理集合的策略,建立了待定情感词与特定等价情感倾向集合的情感映射关系。实验结果表明:该方法获得的最高准确率可达91.62%,平均正确率85.31%,符合人们对词语的情感倾向认识。

中文概念词典的结构

中文概念词典 (ChineseConceptDictionary ,简称CCD)是北京大学计算语言学研究所开发的与WordNet兼容的汉语语义词典。本文着重描述了CCD的结构 :CCD中的“概念”用同义词的集合定义 ,CCD的主关系———概念之间的继承关系 (即上下位关系 )和一些附加关系使得CCD形成一个概念网络 ,其上的演绎规则是严格形式化了的 。

自动阅卷功能的设计与实现

文章介绍了自动阅卷算法的关键技术,按照不同类试题的特点分别提出了不同的匹配算法。在此基础上提出了同义词库的建设的设计思想,可以实现对主观题公平公正判分,实现了阅卷全过程的自动的自动化,对推进学校的教学创新,减少教师工作量,提高考务效率,节约资源有重要意义。

英语人一词的浅议

英语中用来表示“人”这一概念的词很多,通常用名词,也用代词、数词和形容词等。本文主要谈谈用名词来表达“人(人们)(人类)”这一基本概念时的异同。英语中表示“(人们)”这一意义的名词有:man,person,fellow,people,folk,human being,guy,figure,body,soul,liver等。尽管上述这些名词并不统统构成同义词列,但它们都能表达“人(人们)”这一概念。这些词在语言运用、修辞色彩和隐含意义上有细微区别,有的甚至区别很大,下面对上述名词进行辨异。一、man:这是表示“人”的最基本的词,使用广泛。

什么是数据库

什么叫数据库呢?简单地说就是可以通过计算机存取的、以文件形式存储的数据的集合。数据库是为配合情报检索系统的运行而设计的,是一个情报检索系统的核心部分。数据库一词的英文名称是“database”,此词还有两种拼写方法,分别为“data-base”和“data base”,另外它还有一个同义词为“databank”。“databank”

如何在阅读中猜测生词词义

如何在阅读中猜测生词词义林慧娜阅读在学习英语乃至任何其他外语中是非常重要的。而掌握阅读技巧是更快、更有效地进行阅读的关键。阅读的技巧有许许多多，然而学会一边阅读、一边猜测阅读中所出现的生词的意思则是最为基本，也是必不可少的一种阅读技巧。在阅读过程中遇...