检索结果-内蒙古大学图书馆

中国语文 2017年第3期 290-298页

作者：董秀芳北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室

汉语动补结构中的一些补语成分发生了虚化,变成表示完结的成分,但仍有一定的词汇语义,虚化程度低于体标记。本文将这类成分称为虚化完结成分。虚化完结成分有些必须与动词共现,有些则不必,出现的强制性与否在一定程度上取决于动词的情... 详细信息

汉语动补结构中的一些补语成分发生了虚化,变成表示完结的成分,但仍有一定的词汇语义,虚化程度低于体标记。本文将这类成分称为虚化完结成分。虚化完结成分有些必须与动词共现,有些则不必,出现的强制性与否在一定程度上取决于动词的情状类型。从语义上看,这类成分有的隐含预定的动作目标的达成,可以蕴含对施事或受事的影响,有的只表示动作行为的完结。虚化完结成分从语义来源上看,一类与"得"义有关,一类与"失"义有关。这类成分的使用特点受制于其虚化前的词汇语义,并可进一步获得一些主观性意义,也可能形成结构歧义。虚化完结成分介于词汇性与语法性之间,其使用体现了汉语重视表达结果状态的特点。

关键词：完结动补结构词汇化体

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网络语言中构式的形成机制初探

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中文信息学报 2017年第3期31卷 17-24页

作者：黄思思詹卫东北京大学中文系北京100871 北京大学中国语言学研究中心/北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

构式指整体意义无法从其组成部分简单加合出来的语言单位。该文以网络语言中的构式为考察对象,分析了网络语言中构式的浮现、扩散和固化的过程。网络语言中构式的浮现主要有语境赋义和错配成型两种机制。构式的扩散则可分为同范畴扩容... 详细信息

构式指整体意义无法从其组成部分简单加合出来的语言单位。该文以网络语言中的构式为考察对象,分析了网络语言中构式的浮现、扩散和固化的过程。网络语言中构式的浮现主要有语境赋义和错配成型两种机制。构式的扩散则可分为同范畴扩容和跨范畴变异两种情况。构式的固化程度可以通过能产性、图式性和组合性三个维度进行衡量。最后该文总结了网络语言中构式化的三个特点。

关键词：网络语言构式构式化语言演化

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施事的语义分布考察与动词的语义特征

施事的语义分布考察与动词的语义特征

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第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)

作者：陈龙詹卫东北京大学中国语言文学系北京大学中国语言文学系北京大学中国语言学研究中心北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

在自然语言处理中,语义角色标注是一个比较重要的任务.语义角色标注任务以语义角色理论为基础.语义角色标注任务和语言学的相关理论都要求一个动词在不同语句中相应的语义角色成分保持一致.本文统计了北京大学973课题语义角色标注语料... 详细信息

在自然语言处理中,语义角色标注是一个比较重要的任务.语义角色标注任务以语义角色理论为基础.语义角色标注任务和语言学的相关理论都要求一个动词在不同语句中相应的语义角色成分保持一致.本文统计了北京大学973课题语义角色标注语料库及中文PropBank中“施事”的语义分布,进而根据该语义分布,加上人工筛选,找出了在“施事”语义角色的标注上无法保持一致的动词共85个.本文指出,这些动词的“施事”语义无法保持一致的原因在于它们是一类有致使语义特征,无自主语义特征的动词.本文的研究对于处理其他语义角色(如“客体”)也存在的标注不一致问题有一定的启示.

关键词：语义角色标注施事分布动词语义特征

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基于语义构词的汉语词语语义相似度计算

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中文信息学报 2017年第1期31卷 94-101,111页

作者：康司辰刘扬北京大学中国语言文学系北京100871 北京大学计算语言教育部重点实验室北京100871 北京大学计算语言学研究所北京100871

汉语词语语义相似度计算,在中文信息处理的多种应用中扮演至关重要的角色。基于汉语字本位的思想,我们采用词类、构词结构、语素义等汉语语义构词知识,以"语素概念"为基础,计算汉语词语语义相似度。这种词义知识表示简单、直... 详细信息

汉语词语语义相似度计算,在中文信息处理的多种应用中扮演至关重要的角色。基于汉语字本位的思想,我们采用词类、构词结构、语素义等汉语语义构词知识,以"语素概念"为基础,计算汉语词语语义相似度。这种词义知识表示简单、直观、易于拓展,计算模型简洁、易懂,采用了尽可能少的特征和参数。实验表明,该文方法在典型"取样词对"上的表现突出,其数值更符合人类的感性认知,且在全局数据上也表现出了合理的分布规律。

关键词：词语语义相似度计算语义构词词义知识表示语素概念

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疑问代词“谁”的虚指和否定意义的形成机制

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语言科学 2017年第2期16卷 113-125页

作者：袁毓林刘彬北京大学计算语言学教育部重点实验室江苏高校语言能力协同创新中心北京大学中文系北京大学中国语言学研究中心

文章主要讨论疑问代词"谁"的虚指意义和否定意义的形成机制。文章尝试证明虚指用法的"谁"字句通过不确定性陈述语气,来消除疑问代词"谁"的询问意义,但是保留了它的预设意义"存在着某些个人",... 详细信息

文章主要讨论疑问代词"谁"的虚指意义和否定意义的形成机制。文章尝试证明虚指用法的"谁"字句通过不确定性陈述语气,来消除疑问代词"谁"的询问意义,但是保留了它的预设意义"存在着某些个人",从而使虚指用法的"谁"表示"不能确定一定存在的某些个人"。而否定用法的"谁"字句通过质疑和反驳等反问语气,在"疑有信无"原则的指导下,不仅消除了疑问代词"谁"的询问意义,而且消除了它的预设意义"存在着某些个人",从而使否定用法的"谁"表示"确定不存在的某些个人"。最后,文章还分析了"谁让我小呢?"之类特殊句式的意义,说明它跟一般的"谁"类反问句在语义解释上具有一致性。

关键词：疑问代词“谁” 询问意义虚指意义否定意义疑有信无语义解释

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从动作的重复和持续到程度的增量和强调

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汉语学习 2017年第4期 3-12页

作者：董秀芳北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室北京100871

本文考察表达动作的重复或持续意义的成分在语义变化中的主观化现象。主要考察两类成分,一类是副词"更""还""再""又",另一类是汉语普通话和方言中的持续体标记"着""在"等... 详细信息

本文考察表达动作的重复或持续意义的成分在语义变化中的主观化现象。主要考察两类成分,一类是副词"更""还""再""又",另一类是汉语普通话和方言中的持续体标记"着""在"等。研究发现,从动作的重复和持续可以发展为表示性质或状态的程度的增量,还可以发展为对命题的强调,并可能进一步发展出惊讶、质疑、否定等语气。在这一过程中,主观性的程度逐步加深。通过对比发现,表达持续义的成分比表达重复义的成分在主观化的道路上走得更远,这可能是因为持续比重复的语义强度更高。

关键词：主观化重复义持续义增量强调

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现代汉语“给VP”结构的及物性分析

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汉语学习 2017年第6期 12-20页

作者：寇鑫袁毓林北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室北京100871

现代汉语"给VP"结构的一系列句法、语义和语用限制应归结于信息结构的要求。本文采用功能类型学中的"及物性"理论讨论"给VP"的句法、篇章允准机制,揭示"给VP"结构依赖于特定句式和特定VP类型... 详细信息

现代汉语"给VP"结构的一系列句法、语义和语用限制应归结于信息结构的要求。本文采用功能类型学中的"及物性"理论讨论"给VP"的句法、篇章允准机制,揭示"给VP"结构依赖于特定句式和特定VP类型的原因。"给VP"在句法配置上呈现双论元结构,受事表现出"完全受影响"的倾向;主要动词VP要求完成体,具有"动作—结果"义;在语气方面排斥否定性的句法环境等。上述特征均满足"高及物性"句式的判断条件。将"给VP"结构认定为高及物性句式,还可以解释该结构在句式上的限制条件。最后,"给VP"在语篇中大部分用于编码前景信息。"给VP"结构的语义特点和语篇分布情况都表明"给VP"结构是一个高及物性句式。

关键词： “给VP” 及物性高及物性标记前景信息

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基于领域知识和词向量的词义消歧方法

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北京大学学报（自然科学版） 2017年第2期53卷 204-210页

作者：杨安李素建李芸北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 语言能力协同创新中心徐州221009 中国社会科学院语言研究所北京100732

利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法。以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Lesk等其他消歧方法进行比较,证明了所提方法的有效性。通过引入不同的领域知识,证明该方法亦可在其他领域... 详细信息

利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法。以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Lesk等其他消歧方法进行比较,证明了所提方法的有效性。通过引入不同的领域知识,证明该方法亦可在其他领域的文本消歧任务中加以应用。

关键词：词义消歧词向量模型领域知识

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怎样利用语言知识资源进行语义理解和常识推理

怎样利用语言知识资源进行语义理解和常识推理

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第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL 2018)

作者：袁毓林卢达威北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室北京100871 中国人民大学文学院北京100872

本文讨论怎样利用语言知识资源来帮助机器进行语义理解和常识推理.首先,指出人类生活在常识和意义世界中,人工智能机器人必须理解自然语言的意义、能够进行常识推理.接着,简单梳理了基于知识和基于统计两种自然语言处理路线各自的优长... 详细信息

本文讨论怎样利用语言知识资源来帮助机器进行语义理解和常识推理.首先,指出人类生活在常识和意义世界中,人工智能机器人必须理解自然语言的意义、能够进行常识推理.接着,简单梳理了基于知识和基于统计两种自然语言处理路线各自的优长和短缺.然后,说明完全绕开知识的统计方法和深度学习,都不能真正理解概念和语言.文章通过具体案例说明,《实词信息词典》已经配备了有关词项的语义角色关系及其句法配置信息;把这种语言知识加入知识图谱和内容计算中,可以为人工智能提供理解和解释.由于“物性角色”描述了名词所指事物的百科知识,可用以回答相关事物是什么(形式角色)、有哪些部件(构成角色)、用什么做的(材料)、怎么形成的(施成)、有什么用途(功用)等常识性问题.

关键词：语言知识资源语义理解常识推理人工智能

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论事件属性名词与自指“的”字结构的选择限制

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当代语言学 2017年第3期19卷 396-418页

作者：寇鑫袁毓林北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室北京市海淀区颐和园路5号100871

朱德熙(1983)指出,汉语中的"VP的N"结构存在自指与转指两种类型。本文从中心语名词N与表示事件的VP间的选择限制关系入手,讨论自指"的"字结构的形成机制。首先,自指类"的"字结构可以划分为两种类型,即由... 详细信息

朱德熙(1983)指出,汉语中的"VP的N"结构存在自指与转指两种类型。本文从中心语名词N与表示事件的VP间的选择限制关系入手,讨论自指"的"字结构的形成机制。首先,自指类"的"字结构可以划分为两种类型,即由内容义名词构成的同指性自指结构和由事件属性名词构成的限定性自指结构,二者在句法、语义方面存在一系列差异。本文重点讨论事件属性名词与限定性自指结构在句法、语义上的选择限制关系。从语义上看,根据事件属性名词N与自指事件VP间的语义关系,可将事件属性名词分为八类:原因、结果、过程、条件、度量、目标、时间、处所;从句法上看,每类事件属性名词在自指结构中可以固定地激活特定语义类的隐含谓词。通过引入名词的物性角色对隐含谓词进行聚类,可以发现,同类事件属性名词所激活的隐含谓词具有相同的物性角色。由此可以证明,使用隐含谓词对自指结构进行语义解释具有必要性和合理性。最后,文章就事件属性名词的语义特点进行了讨论,认为事件属性名词属于关涉事件论元的一价名词,其语义可以表示为一个降级述谓结构。在此基础上,我们对汉语自指"的"字结构进行了重新分析,指出由事件属性名词和内容义名词构成的两类自指"的"字结构,实质上都是名词压缩了核心谓词语义后形成的"全局性转指"结构。

关键词： “的”字结构自指转指事件属性名词物性角色一价名词

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