检索结果-内蒙古大学图书馆

晋陕甘宁部分方言古全浊声母的今读

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咸阳师范学院学报 2012年第5期27卷 41-45页

作者：项梦冰北京大学中文系暨中国语言学研究中心北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

晋陕甘宁部分方言古全浊声母无论平仄今读皆为送气清音。本文根据《汉语方言地图集》语音卷039图介绍这些方言的地理分布,绘制必要的地图,并讨论这类方言对如何选用汉语方言分区标准所带来的影响。

关键词：古全浊声母的今读合阳型方言方言分区标准

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隐性否定溢出实例的合格性调查和博弈论分析

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语言研究集刊 2012年第1期9卷 97-112,355页

作者：袁毓林王明华北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室浙江大学国际教育学院

文章首先列举文献上经常提到的由隐性否定显性实现造成的冗余否定句,考察和讨论从真实文本中检索到的动词内隐性否定语义溢出和词汇实现的例子。然后展示母语和二、三语被试对于有关隐性否定冗余实现句的合格性的判断结果,并且进行初步... 详细信息

文章首先列举文献上经常提到的由隐性否定显性实现造成的冗余否定句,考察和讨论从真实文本中检索到的动词内隐性否定语义溢出和词汇实现的例子。然后展示母语和二、三语被试对于有关隐性否定冗余实现句的合格性的判断结果,并且进行初步的数据分析,指出近半数的句子被半数以上的被试认为可以接受。接着用博弈论上均衡的概念来分析隐性否定是否冗余实现可能造成的五种博弈结果(好/坏的[不]均衡),从而揭示隐性否定是否冗余实现具有随机性的原因。最后说明人们使用和理解隐性否定冗余实现句的有关策略。

关键词：隐性否定语义溢出词汇实现冗余否定状态均衡使用策略

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自然语言处理中主题模型的发展

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计算机学报 2011年第8期34卷 1423-1436页

作者：徐戈王厚峰北京大学计算语言学研究所北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者... 详细信息

主题模型在自然语言处理领域受到了越来越多的关注.在该领域中,主题可以看成是词项的概率分布.主题模型通过词项在文档级的共现信息抽取出语义相关的主题集合,并能够将词项空间中的文档变换到主题空间,得到文档在低维空间中的表达.作者从主题模型的起源隐性语义索引出发,对概率隐性语义索引以及LDA等在主题模型发展中的重要阶段性工作进行了介绍和分析,着重描述这些工作之间的关联性.LDA作为一个概率生成模型,很容易被扩展成其它形式的概率模型.作者对由LDA派生出的各种模型作了粗略分类,并选择了各类的代表性模型简单介绍.主题模型中最重要的两组参数分别是各主题下的词项概率分布和各文档的主题概率分布,作者对期望最大化算法在主题模型参数估计中的使用进行了分析,这有助于更深刻理解主题模型发展中各项工作的联系.

关键词：自然语言处理主题模型隐性语义索引 LDA 期望最大化算法 Gibbs采样

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基于图的同义词集自动获取方法

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计算机研究与发展 2011年第4期48卷 610-616页

作者：吴云芳石静金澎计算语言学教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学计算语言学研究所北京100871 乐山师范学院智能信息处理及应用实验室四川乐山614000

同义词集是重要的语言基础知识,基于大规模语料库的同义词集自动获取是自然语言处理领域的一项基础性研究课题.从大规模语料中自动获取有并列结构关联的词语对,据此形成图,采用Newman算法对图进行划分而自动聚类相似词语.着重研究在New... 详细信息

同义词集是重要的语言基础知识,基于大规模语料库的同义词集自动获取是自然语言处理领域的一项基础性研究课题.从大规模语料中自动获取有并列结构关联的词语对,据此形成图,采用Newman算法对图进行划分而自动聚类相似词语.着重研究在Newman算法的基础上,充分挖掘和利用并列结构的特性和汉语的构词特点,采用6种方法对图中边的权值加以改进从而提升效果:分割语料、去除低频边、加重双向边、加重团、加重相同后字、惩罚音节不等.同义词集自动获取的准确率从初始的23.28%提升至53.12%,准确率提高了约30个百分点.

关键词：相似词同义词集图模型并列结构 Newman算法边权值

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汉语词类测试平台的设计与实现

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语言教学与研究 2011年第2期 83-90页

作者：魏雪袁毓林北京大学中文系/汉语语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室 100871

本文讨论怎样借助计算机及相关的测试程序,来为汉语词类的划分提供一种方便和快速的途径。着重展示一种新的用计算机辅助发现词类知识的方法:把划分词类的语法功能标准组织成一套量表,再编制为软件程序,最终形成网络版词类测试平台。详... 详细信息

本文讨论怎样借助计算机及相关的测试程序,来为汉语词类的划分提供一种方便和快速的途径。着重展示一种新的用计算机辅助发现词类知识的方法:把划分词类的语法功能标准组织成一套量表,再编制为软件程序,最终形成网络版词类测试平台。详细介绍了我们怎样基于《汉语词类划分手册》,设计并编程实现了网络版汉语词类测试平台。最后,分析了目前测试平台仍需改进的地方,并提出了初步的解决方案。

关键词：词类语法功能量表计算机辅助发现测试平台

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“差点儿”和“差不多”的意义同异之辨

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语言教学与研究 2011年第6期 66-75页

作者：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 100871

本文考察了"差点儿"和"差不多"中所含的隐性否定的语义层次,比较了这两个副词在语义结构诸层面(断言、推论、预设、情态)上的同异,得出结论:(i)"差不多VP"和"差点儿VP"的预设意义相同,都是&qu... 详细信息

本文考察了"差点儿"和"差不多"中所含的隐性否定的语义层次,比较了这两个副词在语义结构诸层面(断言、推论、预设、情态)上的同异,得出结论:(i)"差不多VP"和"差点儿VP"的预设意义相同,都是"接近VP";(ii)"差点儿VP"的推演意义是"没有VP",断言意义是其预设和推演的合取;整个格式的语义区间由预设标定下限,由推演标定上限;(iii)"差不多VP"的推演意义是"不一定正好是VP"(包括:"没有达到VP"、"超过了VP"、"正好是VP"),断言意义也是其预设和推演的合取;(iv)"差点儿VP"表示道义情态(庆幸/遗憾),"差不多VP"表示认识情态(不确信/委婉)。

关键词：隐性否定语义层次预设推演断言情态(道义/认识)

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两广毗连地区汉语方言的归属

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语文研究 2011年第1期 51-55页

作者：李小凡北京大学中文系/汉语语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室北京100871

文章从汉语方言分类的全局着眼,探讨两广毗连地区汉语方言的类别和归属,并对中古全浊声母今读类型在方言分类中的作用进行深入分析,认为勾漏片粤语和桂南平话是中古全浊声母今读不送气清音的一大方言。

关键词：方言分类浊音标准粤语勾漏片桂南平话

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“Neg+Wh+VP”和“Wh+Neg+VP”意义同异之辨——兼谈全称否定的排他性保留和特称容忍的逻辑机制

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中国语文 2011年第3期 195-204,287页

作者：袁毓林王明华北京大学中文系/中国语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室 100871 浙江大学国际教育学院 310027

本文首先描写"Neg+Wh+VP"(没有谁笑)和"Wh+Neg+VP"(谁也没有笑)两种格式在词类序列、句法构造和论元结构方面的差别,指出它们在逻辑意义上的相同之处及其形成机制(否定存在=全称否定),还从焦点结构和信息结构上分... 详细信息

本文首先描写"Neg+Wh+VP"(没有谁笑)和"Wh+Neg+VP"(谁也没有笑)两种格式在词类序列、句法构造和论元结构方面的差别,指出它们在逻辑意义上的相同之处及其形成机制(否定存在=全称否定),还从焦点结构和信息结构上分析这两种格式在语气表达方面存在差别的原因(常规焦点的语义否定vs.对比焦点的语用否定)。然后讨论这两种格式中Wh的意义差别及其原因,揭示Wh的周遍性意义的形成机制(Wh在指称上的均质性与"也/都"的加合功能互动、又受主宾语在定指性上的不对称性的影响)。最后讨论全称否定的排他性保留(如:大家谁也没有笑,只有吴平笑了)和特称容忍(如:吴平没有笑,大家谁也没有笑)现象及其逻辑机制(对于缺省推理的例外声明和冗余重申)。

关键词：任指存在/全称量化常规/对比焦点语义/语用否定有定无定

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中文新闻关键事件的主题句识别

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北京大学学报（自然科学版） 2011年第5期47卷 789-796页

作者：王伟赵东岩赵伟北京大学计算科学与技术研究所北京100871 武警工程学院电子技术系西安710086 计算语言学教育部重点实验室北京100871

提出在单文档中通过提取主题句以获取关键事件信息的思想。根据新闻的体裁特点,分析了新闻报道与事件的关系,以及新闻标题在内容、形式和语言方面的特征。提出利用标题的提示性信息提取主题句来描述新闻关键事件的方法。该方法首先对新... 详细信息

提出在单文档中通过提取主题句以获取关键事件信息的思想。根据新闻的体裁特点,分析了新闻报道与事件的关系,以及新闻标题在内容、形式和语言方面的特征。提出利用标题的提示性信息提取主题句来描述新闻关键事件的方法。该方法首先对新闻标题按信息含量进行分类,然后结合新闻句子的词频、长度、位置、与标题的相似度等特征计算句子的重要性。实验表明,该方法能够准确提取新闻主题句,为进一步抽取事件信息打好了基础。

关键词：计算机应用中文信息处理自然语言处理自动文摘事件抽取新闻标题

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语义词典归类不当现象自动发现

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中文信息学报 2011年第1期25卷 79-84页

作者：邱立坤邵艳秋北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 北京城市学院人工智能研究所北京100083

平行周遍原则是陈保亚(1999)提出的一种用于区分词与短语的理论,将词语分为既平行又周遍、平行不周遍和不平行不周遍三类,既平行又周遍的是短语,不宜收入词典。由于汉语语义词典在收词时并未严格遵循平行周遍原则,因此依据现有语义词典... 详细信息

平行周遍原则是陈保亚(1999)提出的一种用于区分词与短语的理论,将词语分为既平行又周遍、平行不周遍和不平行不周遍三类,既平行又周遍的是短语,不宜收入词典。由于汉语语义词典在收词时并未严格遵循平行周遍原则,因此依据现有语义词典可以自动地归纳出许多平行周遍规则或者平行不周遍规则。假定有两部语义词典,则可以归纳出两套平行(不)周遍规则,每一套规则都有各自的正例和反例。一个词典中某一规则的反例如果同时是另一词典中的正例,就意味着前一部词典中的词语可能归类不当。基于这一思路,该文提出一个基于平行周遍原则的语义词典归类不当现象自动发现方法,实验结果证明了这一方法的有效性。

关键词：平行周遍原则语义词典归类自动发现

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