检索结果-内蒙古大学图书馆

当代修辞学 2021年第3期 1-13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北京100871

本文首先通过"图灵测试"与"中文屋"思想实验两个案例,说明人工智能与语言运用及其表达效果关系紧密。接着介绍ELIZA与PARRY这两个"聊天机器人"的前辈系统,说明这种人机对话的成功依赖于语言交际的社会性... 详细信息

本文首先通过"图灵测试"与"中文屋"思想实验两个案例,说明人工智能与语言运用及其表达效果关系紧密。接着介绍ELIZA与PARRY这两个"聊天机器人"的前辈系统,说明这种人机对话的成功依赖于语言交际的社会性与互动合作的主动性。然后介绍目前智能对话系统的基本构架与模块(NLU-DM-NLG),特别展示在研制这种智能对话系统的过程中涉及到的修辞问题,包括话题结构的组织、语言表达的多样性、语言运用的个人风格等。最后以智能对话系统的构建为镜子观照语言学研究,讨论语言运用的概率性与统计学特征,说明语义分析对于语言理解及相关智能系统开发的重要性。

关键词：图灵测试中文屋人机对话聊天机器人语言运用表达效果

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现代汉语“一个N”结构事件化解读的语义机制

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语文研究 2018年第4期 14-22页

作者：尹常乐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

文章研究"一个箭步(窜了上去)"这类特殊的"一个N"结构的语义问题。根据"一个N"结构中隐含的谓词相对于N的物性角色,进入该结构的名词N可以分为工具类和结果类两种。在由工具类名词构成的"一个N"... 详细信息

文章研究"一个箭步(窜了上去)"这类特殊的"一个N"结构的语义问题。根据"一个N"结构中隐含的谓词相对于N的物性角色,进入该结构的名词N可以分为工具类和结果类两种。在由工具类名词构成的"一个N"结构中,隐含谓词充当N的功用角色;在由结果类名词构成的"一个N"结构中,隐含谓词充当N的施成角色。"一个N工具"与"一个N结果"中隐含谓词在物性角色上的不同,与相应名词的语义特征以及工具类名词的物性角色中功用角色的凸显有关。文章还对"一个N"结构中量词"个"的隐现条件进行了讨论,并从"一个"的个体化功能、类型强迫和逻辑转喻两个方面探讨了"一个N"结构事件化解读的形成机制,从量词"个"与"一个N"结构的"轻松达到动作目的"义、"动词+N"与"一个N"结构的异同两个方面分析了"一个N"结构的表义特点。

关键词： “一个N”结构事件化解读物性角色 “个”的隐现语义机制

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基于生成词库论和论元结构理论的语义知识体系研究

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中文信息学报 2013年第6期27卷 23-30页

作者：袁毓林北京大学中文系中国语言学研究中心教育部计算语言学重点实验室北京100871

该文讨论如何构造合适的汉语语义描写体系并建设相应的语义知识库,从而为文本语义的计算机自动分析提供可靠的资源。文章提出的技术路线是:在生成词库论和论元结构理论的指导下,分别描写名词的物性结构和动词、形容词的论元结构(包括物... 详细信息

该文讨论如何构造合适的汉语语义描写体系并建设相应的语义知识库,从而为文本语义的计算机自动分析提供可靠的资源。文章提出的技术路线是:在生成词库论和论元结构理论的指导下,分别描写名词的物性结构和动词、形容词的论元结构(包括物性角色或论元角色集合及其句法配置格式集合),标定名词、动词和形容词的情感评价色彩,揭示相关名词、动词和形容词的物性角色和论元角色之间的关联和推导关系,从而形成比较完整的关于名词、动词和形容词的实体指称、概念关系和情感评价等多层面的语义知识。最后,还展示了这种多层面的语义知识在语义自动计算中的运用案例。

关键词：语义描写体系语义知识库物性结构论元结构情感评价语义关联

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基于Web弱指导的本体概念实例及属性的同步提取

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中文信息学报 2010年第1期24卷 54-59页

作者：康为穗志方北京大学计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

该文提出了一种基于Web弱指导的本体概念实例和属性的同步提取方法,利用小规模的种子实例和属性集,该文从Web上自动获取实例和属性共现的上下文模式,并利用种子实例和属性的关联性来评价这些模式。进一步,根据上下文模式提取候选概念实... 详细信息

该文提出了一种基于Web弱指导的本体概念实例和属性的同步提取方法,利用小规模的种子实例和属性集,该文从Web上自动获取实例和属性共现的上下文模式,并利用种子实例和属性的关联性来评价这些模式。进一步,根据上下文模式提取候选概念实例和属性后,该文提出两种方法来评价提取的候选实例和属性。第一,利用概念实例和属性的关联性来互相评价对方的准确度;第二,利用候选实例或候选属性与种子实例或属性在上下文模式分布上的相似度来评价准确度。在疾病类实验结果表明,人工确认候选实例的准确率在前500个结果达到94%,前1 000个结果的准确率也高达93%。

关键词：计算机应用中文信息处理 Web 概念实例提取属性提取弱指导上下文模式

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基于并列结构的概念实例和属性的同步提取方法

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中文信息学报 2012年第2期26卷 82-87页

作者：李文杰穗志方北京大学计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

在概念实例和属性的提取研究中,针对基于模式的方法召回率比较低的特点,该文提出了一种基于并列结构的概念实例和属性的同步提取方法。首先利用并列结构模式去网页集合中提取同类词语集合,然后再用基于种子的弱指导方法去学习实例和属... 详细信息

在概念实例和属性的提取研究中,针对基于模式的方法召回率比较低的特点,该文提出了一种基于并列结构的概念实例和属性的同步提取方法。首先利用并列结构模式去网页集合中提取同类词语集合,然后再用基于种子的弱指导方法去学习实例和属性共现的上下文模式,最后再通过模式去提取候选实例或候选属性。在此过程中,每提取出一个候选,就将该候选所在的同类词语集合合并到候选集合中。实验结果表明,该文的方法在不降低准确率的基础上,能大大提高提取结果的召回率。

关键词：并列结构搜索引擎实例提取属性提取上下文模式

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基于特征序列的语义分类体系的自动构建

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中文信息学报 2015年第3期29卷 52-57页

作者：陈刚刘扬北京大学计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

词义知识表示主要依赖属性描述或分类描述,这两种方式各有所长,但不同表示之间相互转换的可行性与现实状况还未被关注。在属性描述的基础上,该文引入序关系的思想,提出基于特征序列的概念与方法,以此来模拟、分析概念涵义从一般到特殊... 详细信息

词义知识表示主要依赖属性描述或分类描述,这两种方式各有所长,但不同表示之间相互转换的可行性与现实状况还未被关注。在属性描述的基础上,该文引入序关系的思想,提出基于特征序列的概念与方法,以此来模拟、分析概念涵义从一般到特殊的渐次生成过程,发掘尚未显性化的中间概念,自动构建出一个语义分类体系。以HowNet(2000版)数据为例,实验表明该方法可以生成一个性质优良、覆盖完全的新的语义分类体系,并反映此前的属性描述在语言知识工程实践中不易察觉的一些问题。

关键词：词义知识属性描述分类描述序关系特征序列语义分类体系

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聚类分析在汉语方言研究中的运用

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语文研究 2015年第4期 7-14页

作者：项梦冰北京大学中文系/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

文章以20个汉语方言点古宕摄合口三等非组字今读的韵母材料为样品,通过若干实验讨论了聚类分析在汉语方言研究中的运用问题,指出:聚类分析只是一种倚重数量关系的分析,采用的方法不同,结果也往往有差异。聚类分析虽然可以给汉语方言研... 详细信息

文章以20个汉语方言点古宕摄合口三等非组字今读的韵母材料为样品,通过若干实验讨论了聚类分析在汉语方言研究中的运用问题,指出:聚类分析只是一种倚重数量关系的分析,采用的方法不同,结果也往往有差异。聚类分析虽然可以给汉语方言研究中的分类工作提供重要的参考,但倘若奉之为圭臬则未免失于偏颇。恰当的分类常常需要在综合考虑各种因素之后在定性和定量之间取得平衡。

关键词：汉语方言研究聚类分析 NTSYS SPSS

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汉语形容词的自动词义区分研究

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中文信息学报 2009年第6期23卷 19-25页

作者：朱虹刘扬俞士汶北京大学计算语言学研究所北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室北京100871

词义知识获取是词义知识库建设、词义消歧等任务的基础和起点,目前该工作基本依赖人类专家的智慧和洞察力,在大规模文本处理上缺乏意义计算的客观性和一致性。该文以汉语的中高频形容词为样本,深入挖掘词义特征并采用有参数初始化过程... 详细信息

词义知识获取是词义知识库建设、词义消歧等任务的基础和起点,目前该工作基本依赖人类专家的智慧和洞察力,在大规模文本处理上缺乏意义计算的客观性和一致性。该文以汉语的中高频形容词为样本,深入挖掘词义特征并采用有参数初始化过程的EM迭代算法,实现了从真实文本中自动发现并区分词语词义的过程。该词义区分算法选取易获取的词形特征、基于大规模语料的搭配特征、基于网络语料的属性—宿主关系特征,替代以往难以获取的句法结构特征,并进一步利用HowNet优化了词形特征的选择。该工作可以应用于信息检索等领域,能够对现有词典起到修改和补充的作用,该思路亦可扩展到其他汉语词类上去。

关键词：计算机应用中文信息处理知识获取词义区分特征选择 EM算法

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基于多步聚类的汉语命名实体识别和歧义消解

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中文信息学报 2013年第5期27卷 29-34,42页

作者：李广一王厚峰北京大学计算语言学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

命名实体识别和歧义消解是自然语言理解的重要研究内容。针对提供实体知识库情况下的命名实体识别和歧义消解任务,该文提出了一种基于多步聚类的方法。首先通过两轮聚类将命名实体与知识库实体定义链接,然后通过层次聚合式聚类对知识库... 详细信息

命名实体识别和歧义消解是自然语言理解的重要研究内容。针对提供实体知识库情况下的命名实体识别和歧义消解任务,该文提出了一种基于多步聚类的方法。首先通过两轮聚类将命名实体与知识库实体定义链接,然后通过层次聚合式聚类对知识库中未出现的实体进行聚类,最后进行普通词的识别和基于K-Means聚类的结果调整。在CLP-2012的汉语命名实体识别和歧义消解评测数据上的实验表明,该文的方法表现出良好的性能,在测试集上的F值高出评测参赛队伍最好水平6.46%,达到86.68%。

关键词：命名实体识别命名实体消歧聚类

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基于深度学习的图解码依存分析研究进展

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山西大学学报(自然科学版) 2017年第3期40卷 442-453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大学计算语言学研究所

图解码依存分析方法是一种重要的依存分析方法,优点是解码具有全局最优的特点,能够找到模型意义下的全局最佳依存树。传统图解码依存分析模型大多采用基于特征的线性评分模型,常常需要选取大量的人工特征,这一方面耗时费力,加剧了模型... 详细信息

图解码依存分析方法是一种重要的依存分析方法,优点是解码具有全局最优的特点,能够找到模型意义下的全局最佳依存树。传统图解码依存分析模型大多采用基于特征的线性评分模型,常常需要选取大量的人工特征,这一方面耗时费力,加剧了模型过拟合的风险,另一方面也显著降低了系统的运行效率。同时由于采用子图分解策略,传统图解码分析中的特征提取严重受到子图规模的限制,无法提取具有全局意义的分析特征。深度图解码依存分析研究部分解决了这些问题,本文概要介绍了近年来几个代表性的深度图解码依存分析研究工作,总结了国内外在深度图解码依存分析方面的现状和进展。

关键词：依存句法分析图解码深度学习

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