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基于领域本体的语义向量空间模型 被引量：15
1
作者 唐明伟 卞艺杰 陶飞飞 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第9期951-955,共5页
经典向量空间模型中关键词相互独立的基本假设,造成了检索性能的限制。针对这一问题,本文介绍并分析了国内外学者对经典向量空间模型提出的改进研究。针对其研究的不足,通过分析经典向量空间模型的特点,构建领域本体以建立向量空间模型... 经典向量空间模型中关键词相互独立的基本假设,造成了检索性能的限制。针对这一问题,本文介绍并分析了国内外学者对经典向量空间模型提出的改进研究。针对其研究的不足,通过分析经典向量空间模型的特点,构建领域本体以建立向量空间模型中关键词之间的语义联系,通过计算关键词之间的语义相似度,提出语义增量的概念,对关键词之间的语义联系进行量化分析。结合语义增量,对TF-IDF算法进行了改进,提出了STF-IDF算法,据此建立了语义向量空间模型,以期待提高经典向量空间模型在语义检索方面的性能。最后用实例验证了该模型在查全率和查准率方面均要优于原模型。 展开更多
关键词 领域本体 语义相似度 向量空间模型 TF-IDF 语义增量
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方位对叠结构的语义增值与功能拓展——以“东A西B”、“左A右B”为例 被引量：3
2
作者 马喆 《汉语学报》 CSSCI 北大核心 2012年第1期15-22,95,共8页
本文以"东A西B"和"左A右B"为例,讨论方位对叠结构的语义增值和功能拓展。方位对叠结构的基本义为多量,该结构主观化产生语义增值,包括积极和消极两种倾向,消极义更常见,具体表现为:1.空间上缺乏规律性;2.逻辑上缺... 本文以"东A西B"和"左A右B"为例,讨论方位对叠结构的语义增值和功能拓展。方位对叠结构的基本义为多量,该结构主观化产生语义增值,包括积极和消极两种倾向,消极义更常见,具体表现为:1.空间上缺乏规律性;2.逻辑上缺乏规律性;3.数量上超过主观预期;4.动作上反复次数或持续的时长超过主观预期。后两者附带不耐烦或不满意的附加意义。有些方位对叠结构在功能上进一步拓展,如"左一个X右一个Y"是拟声化构式,其后多带有负面评价。汉语其他对叠结构也有类似的语义增值和功能拓展的现象。 展开更多
关键词 方位 对叠结构 多量 语义增值 功能拓展
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“有一X没一X”结构的时空类型及其语义增值 被引量：2
3
作者 周娟 邵露瑶 《语言科学》 CSSCI 北大核心 2018年第6期617-626,共10页
文章从语法意义、句法分布和语义增值的角度对现代汉语中"有一X没一X"结构进行了讨论。从语法意义来看,该结构主要用于时、空域,表示动作的"断续无序"义或事物的"稀疏无序"义。从句法分布来看,该结构主... 文章从语法意义、句法分布和语义增值的角度对现代汉语中"有一X没一X"结构进行了讨论。从语法意义来看,该结构主要用于时、空域,表示动作的"断续无序"义或事物的"稀疏无序"义。从句法分布来看,该结构主要位于状位、谓位、定位和补位,而且在每一句法位置,表示"断续无序"义的"有一X没一X"都要求其直接成分具有时间性或动态性,表示"稀疏无序"义的"有一X没一X"都要求其直接成分具有空间性或静态性。从语义增值来看,该结构在一定语境中衍伸出了"缺量"义、"过量"义和"随意"义。 展开更多
关键词 "有一X没一X" 时空类型 语义增值
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语符关系的延伸分析 被引量：2
4
作者 熊学亮 《山东外语教学》 2003年第2期3-7,共5页
语符的人文性、语义影子、语符增值等等,属于语符的延伸方面,对这些方面的系统价值进行追加分析,有利于引起人们对语言的线性状态这一索绪尔所提出的语言第二特征的重视.
关键词 语义影子 语符增值 追加分析 线性
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现代汉语中“书卷气”一词语境拓展及语义增值
5
作者 刘茜茜 《海南广播电视大学学报》 2020年第2期7-13,共7页
本文以语义语法为理论基础,通过对现代汉语中该词语使用情况的考察,明确该词语使用中出现的语义增值情况,力求明晰“书卷气”这一词语的语义特征并厘清它与其他常现近义词的关系。通过对该词语义特征的精确提取,从而对词典编纂、写作规... 本文以语义语法为理论基础,通过对现代汉语中该词语使用情况的考察,明确该词语使用中出现的语义增值情况,力求明晰“书卷气”这一词语的语义特征并厘清它与其他常现近义词的关系。通过对该词语义特征的精确提取,从而对词典编纂、写作规范及对外汉语教学起到一定参考作用。 展开更多
关键词 书卷气 语境拓展 语义增值
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向量空间模型文本建模的语义增量化改进研究 被引量：6
6
作者 胡吉明 肖璐 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2014年第10期49-55,共7页
【目的】基于语义增量对向量空间模型文本分类方法进行改进,并进行实验验证。【方法】梳理目前文本表示中语义向量引入和改进的相关研究,提出文本的语义向量表示实现框架。根据主题词和词汇分别与领域本体中概念之间的映射关系,构建概... 【目的】基于语义增量对向量空间模型文本分类方法进行改进,并进行实验验证。【方法】梳理目前文本表示中语义向量引入和改进的相关研究,提出文本的语义向量表示实现框架。根据主题词和词汇分别与领域本体中概念之间的映射关系,构建概念层次树和定位词汇,计算概念语义相似度,结合语义增量实现文本的语义向量构建。【结果】通过文本分类的对比实验发现,本文所提方法可行且有效,在宏平均准确率、宏平均召回率和宏平均F_1方面优于其他方法。【局限】在向量空间模型基础上的改进,语义信息的表达不够充分,应继续探索文本建模的真正语义化实现方法;应对多种类型数据进行实验验证,以提高方法的适用性。【结论】探索原始向量空间模型的语义化问题,对当前文本分类及其语义关联等研究具有现实意义。 展开更多
关键词 文本建模 语义向量空间模型 语义增量 语义相似度
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