检索结果-内蒙古大学图书馆

语言教学与研究 2014年第2期 17-25页

作者：袁毓林詹卫东施春宏北京大学中文系北京大学中国语言学研究中心 100871 北京大学中文系/教育部计算语言学重点实验室 100871 北京语言大学语言科学院 100083

本文介绍课题"汉语国际教育背景下的汉语意合特征研究与大型知识库和语料库建设"的主要研究内容:剖析汉语语法不依赖形态来组织语法结构的意合性特点,揭示汉语语法的意合机制;展示其技术路线和方法特点:在认知语言学、配价语... 详细信息

本文介绍课题"汉语国际教育背景下的汉语意合特征研究与大型知识库和语料库建设"的主要研究内容:剖析汉语语法不依赖形态来组织语法结构的意合性特点,揭示汉语语法的意合机制;展示其技术路线和方法特点:在认知语言学、配价语法和论元结构理论、生成词库论、构式语法等当代语言学理论的指导下,建立起系统的关于汉语语法的"词库—构式"互动的描写体系;同时研究和开发跟汉语语法的"词库—构式"互动体系相配套的多层次的大型语料库和可视化知识库,并研究这种语法体系和知识库怎样应用于汉语国际教育实践中,从而形成全新的基于"词库—构式"互动体系的汉语国际教育的理念和策略。

关键词：汉语国际教育意合特征 “词库一构式”互动语料库和知识库

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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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基于群体智慧的语料标注方法研究

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中文信息学报 2017年第4期31卷 108-113,131页

作者：柯永红俞士汶穗志方宋继华北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

自然语言处理系统的性能和鲁棒性在很大程度上取决于建模过程中是否有足够的深度标注语料。传统的人工标注方法难以满足大规模、高质量的深度语料标注需求,该文提出了基于群体智慧的语料标注方法,设计了标注模型,并就用户能力评测、语... 详细信息

自然语言处理系统的性能和鲁棒性在很大程度上取决于建模过程中是否有足够的深度标注语料。传统的人工标注方法难以满足大规模、高质量的深度语料标注需求,该文提出了基于群体智慧的语料标注方法,设计了标注模型,并就用户能力评测、语料筛选、任务管理、协作标注、行为分析、质量控制、决策加总、考核激励等具体环节进行分析,提出了解决方案。项目实践表明:基于群体智慧的语料标注方法在应对创新性很强的自然语言处理研究项目时具有明显的优势。

关键词：群体智慧语料标注自然语言处理

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基于统计机器翻译模型的查询扩展

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电子与信息学报 2008年第3期30卷 725-729页

作者：李卫疆赵铁军王宪刚哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院语音语言教育部-微软重点实验室哈尔滨150001

在搜索引擎等实际的信息检索应用中,用户提交的查询请求通常都只包含很少的几个关键词,这会引起相关文档与用户查询之间的词不匹配问题,对检索性能有较严重的负面影响。该文在分析了查询产生模型的基础上,提出了一种新的基于统计机器翻... 详细信息

在搜索引擎等实际的信息检索应用中,用户提交的查询请求通常都只包含很少的几个关键词,这会引起相关文档与用户查询之间的词不匹配问题,对检索性能有较严重的负面影响。该文在分析了查询产生模型的基础上,提出了一种新的基于统计机器翻译的查询扩展方法。通过统计机器翻译模型提取文档集中与查询词相关联的词,用以进行查询扩展。在TREC数据集上的试验结果表明:基于统计翻译的查询扩展方法不仅比不扩展的语言模型方法始终有12%～17%的提高,而且比流行的查询扩展方法-伪反馈也具有可比的平均准确率。

关键词：信息检索查询扩展语言模型统计机器翻译

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结构化学习的噪声可学习性分析及其应用

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软件学报 2013年第10期24卷 2340-2353页

作者：于墨赵铁军胡鹏龙郑德权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院语言语音教育部-微软重点实验室黑龙江哈尔滨150001

噪声可学习性理论指出,有监督学习方法的性能会受到训练样本标记噪声的严重影响.然而,已有相关理论研究仅针对二类分类问题.致力于探究结构化学习问题受噪声影响的规律性.首先,注意到在结构化学习问题中,标注数据的噪声会在训练过程中... 详细信息

噪声可学习性理论指出,有监督学习方法的性能会受到训练样本标记噪声的严重影响.然而,已有相关理论研究仅针对二类分类问题.致力于探究结构化学习问题受噪声影响的规律性.首先,注意到在结构化学习问题中,标注数据的噪声会在训练过程中被放大,使得训练过程中标记样本的噪声率高于标记样本的错误率.传统的噪声可学习性理论并未考虑结构化学习中的这一现象,从而低估了问题的复杂性.从结构化学习问题的噪声放大现象出发,提出了新的结构化学习问题的噪声可学习性理论.在此基础上,提出了有效训练数据规模的概念,这一指标可用于在实践中描述噪声学习问题的数据质量,并进一步分析了实际应用中的结构化学习模型在高噪声环境下向低阶模型回退的情况.实验结果证明了该理论的正确性及其在跨语言映射和协同训练方法中的应用价值和指导意义.

关键词：结构化学习噪声PAC可学习性词性标注自然语言处理协同训练跨语言映射半监督学习

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中文跨文本人名同名同指消解研究

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江西师范大学学报（自然科学版） 2015年第2期39卷 111-116页

作者：陈晨王厚峰北京大学信息化建设与管理办公室北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

跨文本命名实体同指是指出现在多个文本中的相同名字指称相同对象.同指消解则是判断相同的名字是否指称相同对象的过程.跨文本同指消解对于多文本摘要和信息融合等具有重要作用.针对中文中最典型的命名实体——人名,研究了使用层次聚类... 详细信息

跨文本命名实体同指是指出现在多个文本中的相同名字指称相同对象.同指消解则是判断相同的名字是否指称相同对象的过程.跨文本同指消解对于多文本摘要和信息融合等具有重要作用.针对中文中最典型的命名实体——人名,研究了使用层次聚类方法在进行跨文本同指消解中的2个重要问题:特征选择和聚类停止条件判断.

关键词：人名同指消解层次聚类特征选择停止条件

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当前修辞学教学的若干问题

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当代修辞学 2016年第4期 34-45页

作者：袁毓林李新良北京大学中文系/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 浙江工业大学人文学院杭州310023

本文讨论如何在当前修辞学研究面临困境的形势下,有效地进行修辞学的教材编写和教学工作。首先对若干影响力较大的《现代汉语》教材修辞部分所占的篇幅和处理方案进行统计和分析。在评价其得失的基础上,结合自身编写教材的经验和体会,... 详细信息

本文讨论如何在当前修辞学研究面临困境的形势下,有效地进行修辞学的教材编写和教学工作。首先对若干影响力较大的《现代汉语》教材修辞部分所占的篇幅和处理方案进行统计和分析。在评价其得失的基础上,结合自身编写教材的经验和体会,提出修辞学教材编写和教学应该注意的几个问题。最后,呼吁修辞学研究应该实现多层面、多学科的互动,并为修辞学教学提供理论营养。

关键词：修辞学教学教材编写守正创新多层面多学科的互动

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科技术语自动提取技术——现状与思考

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中国科技术语 2022年第1期24卷 3-13页

作者：常宝宝北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

文章简要介绍了自动术语提取任务的定义、主要方法和评价指标。针对传统的自动术语提取方法,以互信息、t值、tf-idf、C/NC-value为例介绍了单元度和术语度的概念;针对自动术语标注方法,主要介绍了基于序列标注的建模思想。从提取效果来... 详细信息

文章简要介绍了自动术语提取任务的定义、主要方法和评价指标。针对传统的自动术语提取方法,以互信息、t值、tf-idf、C/NC-value为例介绍了单元度和术语度的概念;针对自动术语标注方法,主要介绍了基于序列标注的建模思想。从提取效果来看,现有自动术语提取技术距离期望仍有差距,文章也尝试给出了一些值得探索的方向。

关键词：自动术语提取自动术语标注单元度术语度机器学习

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汉语语义选择限制知识的自动获取研究

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中文信息学报 2014年第5期28卷 66-73页

作者：贾玉祥王浩石昝红英俞士汶王治敏郑州大学信息工程学院河南郑州450001 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871 北京语言大学汉语学院北京100083

语义选择限制刻画了谓语对论元的语义选择倾向,是一种重要的词汇语义知识,对自然语言的句法、语义分析具有重要作用。该文研究汉语语义选择限制知识的自动获取,提出基于HowNet和基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的两种知识获取方法... 详细信息

语义选择限制刻画了谓语对论元的语义选择倾向,是一种重要的词汇语义知识,对自然语言的句法、语义分析具有重要作用。该文研究汉语语义选择限制知识的自动获取,提出基于HowNet和基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的两种知识获取方法,对方法进行了实验对比与分析。实验表明,前者所获取的知识可理解性更好,后者所获取的知识应用效果更好。两种方法具有很好的互补性,我们提出了一个二者的融合方案。

关键词：语义选择限制知识获取 HowNet LDA(Latent Dirichlet Allocation)

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基于跨模态联合编码的多模态情感分析

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 208-216页

作者：孙斌江涛贾莉崔伊明西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030 南京信息工程大学计算机学院南京210044

如何提高多模态融合特征的有效性是多模态情感分析领域的热点问题之一。以往的研究大多通过设计复杂的融合策略获取融合特征表示,这些方法往往忽略了模态间复杂的关联关系,同时存在着由于模态信息不一致所导致的融合特征有效性降低问题... 详细信息

如何提高多模态融合特征的有效性是多模态情感分析领域的热点问题之一。以往的研究大多通过设计复杂的融合策略获取融合特征表示,这些方法往往忽略了模态间复杂的关联关系,同时存在着由于模态信息不一致所导致的融合特征有效性降低问题,进而影响模型的性能。针对上述问题,提出一种基于跨模态联合编码的多模态情感分析模型。在特征提取方面,利用预训练模型BERT和Facet模型分别提取文本和视觉特征,经过一维卷积操作获取相同维度的单模态特征表示。特征融合方面,利用跨模态注意力模块获得两模态的联合特征,使用联合特征分别调整单模态特征的权重,将两者拼接后获得多模态融合特征,最终输入到全连接层中进行情感识别。在公开数据集CMU-MOSI上的广泛实验表明,该模型的情感分析结果优于大多数现有先进的多模态情感分析方法,能够有效提升情感分析的性能。

关键词：多模态情感分析联合编码跨模态注意力多模态融合

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