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媒体语言“X+哥”类词语的衍生机制与语义关联框架 被引量:28
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作者 涂海强 杨文全 《语言教学与研究》 CSSCI 北大核心 2011年第6期24-30,共7页
近年来出现了一系列与亲属称谓"哥"相关的词语,这些词语中的"哥"不再是有血缘关系的亲属的尊称或昵称,而是孳生出凸显具有某种提示特征或特殊魅力的一类男士或事物的特殊指称义。本文根据关联理论,着重分析"X+... 近年来出现了一系列与亲属称谓"哥"相关的词语,这些词语中的"哥"不再是有血缘关系的亲属的尊称或昵称,而是孳生出凸显具有某种提示特征或特殊魅力的一类男士或事物的特殊指称义。本文根据关联理论,着重分析"X+哥"类词语在媒体语言运用中的结构特征、衍生方式、词语模机制、语义特征及推理,认为大量出现的"哥"类词语遵循着关联理论的明示―推理过程,主要是语义与语用关联推理。人们在报刊和网络中类比词语模,通过最小的心理投入获取最大的认知效果,从而衍生出语义和谐的"哥"类词语。 展开更多
关键词 “X哥” 词语模 衍生机制 关联 推理
原文传递
当代汉语新兴词族的形成机制与衍生动因——基于“X女郎”词族的个案分析 被引量:11
2
作者 彭晓 杨文全 《语言文字应用》 CSSCI 北大核心 2009年第3期98-104,共7页
本文以当代汉语词库中的一组新兴词族"X女郎"为考察对象,探讨了它们的形成机制与语用动因。就其形成机制而言,"X女郎"首先模拟了原型词"邦女郎"的语义、语用关联框架,伴随着"X"的泛化与"... 本文以当代汉语词库中的一组新兴词族"X女郎"为考察对象,探讨了它们的形成机制与语用动因。就其形成机制而言,"X女郎"首先模拟了原型词"邦女郎"的语义、语用关联框架,伴随着"X"的泛化与"女郎"一词的去范畴化,在汉语中拷贝生成出一个"X女郎";随后,"X女郎"凝固为一个能产的词语模。而它的衍生动因则涉及语言内部与语用两方面因素。 展开更多
关键词 上位词 下位词 缺位 补位 去范畴化 词语模
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“山寨X”词串衍生机制的认知分析 被引量:2
3
作者 刘坛孝 董维山 《重庆交通大学学报(社会科学版)》 2010年第6期127-130,共4页
以"山寨X"词串为考察对象,探讨该词串在衍生过程中的语义、语用框架的模因机制;在经历心理固化,构建"山寨X"词语模过程中,"山寨"语素的去范畴化和"X"语素的泛化起关键作用。"山寨X"... 以"山寨X"词串为考察对象,探讨该词串在衍生过程中的语义、语用框架的模因机制;在经历心理固化,构建"山寨X"词语模过程中,"山寨"语素的去范畴化和"X"语素的泛化起关键作用。"山寨X"词语模构式一经产生,便具有了能产性。 展开更多
关键词 模因 认知 去范畴化 泛化 词语模 上位词 下位词
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LED显示屏控制系统软件的开发 被引量:1
4
作者 徐家栋 陈昌龙 《现代显示》 2006年第6期143-146,共4页
伴随当今高度发展的信息时代,LED显示屏控制技术在信息领域也取得了长足的进步。灰度控制技术的发展,真彩色图像的展现;驱动电路的灵活、高效,控制系统技术的提高无不体现了LED行业技术的飞跃发展。伴随着计算机网络技术的发展,LED显示... 伴随当今高度发展的信息时代,LED显示屏控制技术在信息领域也取得了长足的进步。灰度控制技术的发展,真彩色图像的展现;驱动电路的灵活、高效,控制系统技术的提高无不体现了LED行业技术的飞跃发展。伴随着计算机网络技术的发展,LED显示屏在多媒体、多种显示设备组成的信息显示系统中,采用智能化网络控制,联网控制多屏技术也得到广泛的应用。软件控制设计方面,根据LED图文显示屏系统的具体要求,按照工程实际需要,具体设计了四个模块:编辑功能模块,字模提取模块,效果添加及预览模块,通讯模块。本文将对这四个模块逐一进行描述。 展开更多
关键词 点阵 字模 串行通讯 LED显示屏控制系统软件
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词语模“X癌”分析
5
作者 路丹丹 《中小企业管理与科技》 2018年第1期86-88,共3页
网络用语是网民智慧的结晶,也是我们认识网络生态乃至社会生态的一种直接、有效的载体。随着网络文化的发展,网络语言发展迅速。最近,"X癌"成为网络热词,常用的如"直男癌""语言癌""手癌""... 网络用语是网民智慧的结晶,也是我们认识网络生态乃至社会生态的一种直接、有效的载体。随着网络文化的发展,网络语言发展迅速。最近,"X癌"成为网络热词,常用的如"直男癌""语言癌""手癌""懒癌"等在网络上出现的频率越来越高。论文通过分析"X癌"的语义、句法结构和语用机制,深入挖掘"X癌"成为网络热词的原因。 展开更多
关键词 词语模 “X癌” 结构 网络热词
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操作题自动评分系统的设计与实现 被引量:30
6
作者 宗德才 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期1156-1160,共5页
针对Word2000、Excel2000上机操作题采用手工方式批阅效率偏低问题,首先提出了操作题自动评分系统的设计思想,即先通过设置标准答案系统设置操作题答案,然后启动自动评分系统实现自动评分。介绍了所采用的Visual Basic for Application(... 针对Word2000、Excel2000上机操作题采用手工方式批阅效率偏低问题,首先提出了操作题自动评分系统的设计思想,即先通过设置标准答案系统设置操作题答案,然后启动自动评分系统实现自动评分。介绍了所采用的Visual Basic for Application(VBA)技术、Word对象模型和Excel对象模型,并设计了标准答案数据表和学生成绩表用于存储操作题答案和学生成绩,详细描述了设置标准答案和自动评分系统的实现过程,提出了实现操作题自动评分的一些关键算法并给出了部分源代码。实验结果表明,采用所设计的自动评分系统能够显著提高操作题评分的效率。 展开更多
关键词 操作题 自动评分 对象 word对象模型 Excel对象模型
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基于内容和兴趣漂移模型的电影推荐算法研究 被引量:32
7
作者 吕学强 王腾 +1 位作者 李雪伟 董志安 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期717-720,802,共5页
针对基于内容的推荐算法中,内容相似度计算精度低、用户兴趣漂移等问题,提出一种结合影评内容相似度和长短期兴趣模型来计算电影相似度的推荐方法。算法利用TextRank、Word2Vec等技术和模型对影评进行关键词抽取和词向量构建,同时基于Wo... 针对基于内容的推荐算法中,内容相似度计算精度低、用户兴趣漂移等问题,提出一种结合影评内容相似度和长短期兴趣模型来计算电影相似度的推荐方法。算法利用TextRank、Word2Vec等技术和模型对影评进行关键词抽取和词向量构建,同时基于Word2Vec训练结果进行电影内容相似度计算,一定程度上解决了近义词、网络词等带来的准确率下降问题;然后基于长短期兴趣漂移模型,统计用户对不同内容属性的偏好权重,并随时间窗口动态计算电影相似度矩阵,缓解了用户兴趣随时间漂移而改的问题;最后根据不同推荐策略获得推荐结果。实验结果证明,该算法比对比方法正确率提高了5%左右,同时兴趣模型提取了用户长短期兴趣标签,在工业界及基于标签的算法等场景中都具有很高的实用价值。 展开更多
关键词 个性推荐 词向量模型 用户偏好 兴趣漂移 聚类 集合相似度
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OLE和Word对象模型在题库管理系统开发中的应用 被引量:20
8
作者 范明虎 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第10期2487-2490,共4页
以一个已经完成的试题库管理系统为基础,以复合文本的录入和试卷的生成为中心,对OLE技术和Word对象模型在该类系统开发中的应用进行了深入地探讨。首先概述了OLE在这类系统开发中的常用技术和Word对象模型,然后详尽地分析和比较了对象... 以一个已经完成的试题库管理系统为基础,以复合文本的录入和试卷的生成为中心,对OLE技术和Word对象模型在该类系统开发中的应用进行了深入地探讨。首先概述了OLE在这类系统开发中的常用技术和Word对象模型,然后详尽地分析和比较了对象嵌入在数据录入中的3种应用方法及其优缺点,最后以模板为重点,深入探讨了OLE自动化和Word对象模型在试卷生成中的应用。同时,给出了部分应用在VB中的基本实现代码。 展开更多
关键词 对象嵌入 自动化 word对象模型 试题库 模板
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卷积神经网络下的Twitter文本情感分析 被引量:21
9
作者 王煜涵 张春云 +3 位作者 赵宝林 袭肖明 耿蕾蕾 崔超然 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第5期921-927,共7页
随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分... 随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分类方法大都基于手工制作的文本特征,难以挖掘文本中隐含的深层语义特征,因此难以提高情感分类性能。本文提出了一种基于卷积神经网络的Twitter文本情感分类模型。该模型利用word2vec方法初始化文本词向量,并采用CNN模型学习文本中的深层语义信息,从而挖掘Twitter文本的情感倾向。实验结果表明,采用该模型能够取得82.3%的召回率,比传统分类方法的分类性能有显著提高。 展开更多
关键词 Twitter文本 情感分析 词向量模型 卷积神经网络
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基于朴素贝叶斯的文本情感分类及实现 被引量:15
10
作者 梁柯 李健 +1 位作者 陈颖雪 刘志钢 《智能计算机与应用》 2019年第5期150-153,157,共5页
本文利用Python语言,对25 000条英文影评数据进行文本分类。首先利用词袋模型对文本数据进行分类。在此基础上加入Word2Vec建立新的词向量特征,通过精准率和召回率对比前后2种模型的分类效果;最后通过逻辑回归和朴素贝叶斯分类模型的分... 本文利用Python语言,对25 000条英文影评数据进行文本分类。首先利用词袋模型对文本数据进行分类。在此基础上加入Word2Vec建立新的词向量特征,通过精准率和召回率对比前后2种模型的分类效果;最后通过逻辑回归和朴素贝叶斯分类模型的分类效果对照得出研究结论。结果表明:对于英文影评文本分类,在同等条件下,使用Word2Vec构建词向量模型的精准率和召回率比使用bag of Word词袋模型分别高出0.02个百分点和0.026个百分点;在使用Word2Vec的基础上,朴素贝叶斯分类器的精准率和召回率分别高出逻辑回归分类0.027个百分点和0.028个百分点。 展开更多
关键词 文本分类 词袋模型 word2Vec 逻辑回归 朴素贝叶斯
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基于Word2Vec的SCI地址字段数据清洗方法研究 被引量:15
11
作者 孙源 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第2期195-200,共6页
[目的/意义]旨在设计一种有效针对SCI地址字段的数据清洗方案,将Word2Vec词向量模型引入到SCI地址字段的清洗过程中,利用地址字段中上下文的信息,识别SCI地址字段中机构名称的不同写法,最终建立"机构名称映射表",达到数据清... [目的/意义]旨在设计一种有效针对SCI地址字段的数据清洗方案,将Word2Vec词向量模型引入到SCI地址字段的清洗过程中,利用地址字段中上下文的信息,识别SCI地址字段中机构名称的不同写法,最终建立"机构名称映射表",达到数据清洗的目的。[方法/过程]首先,对SCI地址字段的数据进行预处理,按照规律将地址字段的信息构建成专有名词。然后,引入Word2Vec模型训练,利用训练好的模型结合余弦相似度找出与待清洗机构名相似的拼写形式。最后,建立"机构名称映射表"完成清洗。[结果/结论]通过实证分析发现,第一,在相同阈值下,该方法针对机构的识别准确要比传统字符匹配的方法要高。第二,在机构名变体与缩写的识别能力上有较好的表现。第三,该方法的运算速度是传统字符匹配算法的近40倍。Word2Vec词向量模型在数据清洗中有一定应用价值,能够根据SCI地址字段的上下文信息,清洗出指定机构名称的形似、变体和缩写机构名,从而达到数据规范化的目的。 展开更多
关键词 数据清洗 word2Vec 词向量模型 SCI地址字段
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深度学习中文命名实体识别研究综述 被引量:14
12
作者 康怡琳 孙璐冰 +1 位作者 朱容波 李梦瑶 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期44-53,共10页
针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取,且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点,从背景知识、研究现状和未来发展等方面对中文命名实体识别的研究展开全面的调查.回顾了命名实体识别的发展进程,解释中文命名实... 针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取,且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点,从背景知识、研究现状和未来发展等方面对中文命名实体识别的研究展开全面的调查.回顾了命名实体识别的发展进程,解释中文命名实体识别的研究难点,归纳不同的研究方法,分为基于字的模型、基于词的模型和基于字-词的模型;介绍目前中文命名实体识别的主流数据集、标注方法和评价指标,从不同角度分析了各数据集的特点;讨论了近几年深度学习技术在中文命名实体识别中的最新研究进展,介绍各分类下具有代表性的模型及性能对比,分析性能优劣原因;总结了中文命名实体识别当下所面临的一些挑战,讨论了未来更具有研究价值的方向,促进中文命名实体识别的进一步发展. 展开更多
关键词 中文命名实体识别 深度学习 自然语言处理 基于字-词的模型 基于字的模型 基于词的模型
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基于领域知识和词向量的词义消歧方法 被引量:14
13
作者 杨安 李素建 李芸 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期204-210,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 词义消歧 词向量模型 领域知识
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基于细粒度词表示的命名实体识别研究 被引量:15
14
作者 林广和 张绍武 林鸿飞 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期62-71,78,共11页
命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项基础任务,其性能的优劣极大地影响着关系抽取、语义角色标注等后续任务。传统的统计模型特征设计难度大、领域适应性差,一些神经网络模型则忽略了词本身所具有的形态学信息。针对上述问题,该文... 命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项基础任务,其性能的优劣极大地影响着关系抽取、语义角色标注等后续任务。传统的统计模型特征设计难度大、领域适应性差,一些神经网络模型则忽略了词本身所具有的形态学信息。针对上述问题,该文构建了一种基于细粒度词表示的端到端模型(Finger-BiLSTM-CRF)来进行命名实体识别任务。该文首先提出一种基于注意力机制的字符级词表示模型Finger来融合形态学信息和单词的字符信息,然后将Finger与BiLSTM-CRF模型联合进行实体识别,最终该方法以端到端、无任何特征工程的方式在CoNLL 2003数据集上取得了F1为91.09%的结果。实验表明,该文设计的Finger模型显著提升NER系统的召回率,从而使得模型的识别能力显著提升。 展开更多
关键词 命名实体识别 端到端模型 字符级词表示模型 注意力机制
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基于SIFT-SVM的发动机主轴承盖识别与分类 被引量:10
15
作者 石志良 张鹏飞 李晓垚 《图学学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期382-389,共8页
机械零部件的识别与分类任务是制造业自动化生产线的关键环节。针对发动机主轴承盖混合清洗后的分类,通过分析发动机主轴承盖零件的实际特征,提出基于SIFT-SVM的主轴承盖分类识别方法。该方法首先提取训练数据集图像的所有尺度不变(SIFT... 机械零部件的识别与分类任务是制造业自动化生产线的关键环节。针对发动机主轴承盖混合清洗后的分类,通过分析发动机主轴承盖零件的实际特征,提出基于SIFT-SVM的主轴承盖分类识别方法。该方法首先提取训练数据集图像的所有尺度不变(SIFT)特征向量,采用K-means聚类方法,将所有的特征向量聚类成K个分类,并将其代入词袋模型(BoW)中,使用K个"词汇"来描述每一张训练图像,从而得到图像的BoW描述。且以每张图像的BoW描述作为训练输入,使用支持向量机(SVM)训练主轴承盖的分类模型。实验结果表明:在标定的照明条件下,主轴承盖零件的识别率可达100%,单个零件识别时间为0.6 s,验证了该算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 零件识别与分类 机器视觉 SIFT 词袋模型 支持向量机分类器
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基于SOM聚类的微博话题发现 被引量:10
16
作者 宋莉娜 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期671-674,679,共5页
随着微博用户的增多,微博平台的信息更新频繁。针对微博文本的数据稀疏性、新词多、用语不规范等特点,提出了基于SOM聚类的微博话题发现方法。从原始语料中对文本进行预处理,通过词向量模型对短文本进行特征提取,降低了向量维度过高带... 随着微博用户的增多,微博平台的信息更新频繁。针对微博文本的数据稀疏性、新词多、用语不规范等特点,提出了基于SOM聚类的微博话题发现方法。从原始语料中对文本进行预处理,通过词向量模型对短文本进行特征提取,降低了向量维度过高带来的计算量繁重问题。采用改进的SOM对话题进行聚类,该算法改善了传统文本聚类的不足,进而能有效地发现话题。实验表明该算法较传统文本聚类算法的综合指标F值有明显提高。 展开更多
关键词 话题发现 词向量模型 文本相似度 短文本 SOM聚类
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基于知识图谱的变电站安全隐患动态分析方法 被引量:9
17
作者 郭素芹 郑建宁 +3 位作者 陈坤 林瑞安 张勃波 宗鑫 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期125-133,共9页
由于变电站安全隐患非结构化的文本格式导致无法进行隐患知识提取与推理,难以挖掘潜在隐患间的关系和规律,提出一种变电站安全隐患动态分析方法。首先,对非结构化的隐患文本数据解析抽取,构建了基于ElasticSearch弹性分布式隐患数据搜... 由于变电站安全隐患非结构化的文本格式导致无法进行隐患知识提取与推理,难以挖掘潜在隐患间的关系和规律,提出一种变电站安全隐患动态分析方法。首先,对非结构化的隐患文本数据解析抽取,构建了基于ElasticSearch弹性分布式隐患数据搜索引擎。其次,利用隐马尔科夫模型对引擎内数据进行分词训练,结合维特比算法求解隐藏的状态序列以完成隐患实体分词标注。最后,采用Neo4j图数据库动态生成变电站安全隐患知识图谱。以某地区变电站安全隐患数据进行算例分析,证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 变电站安全 知识图谱 搜索引擎 隐马尔科夫分词模型 图数据库
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融合词向量和主题模型的领域实体消歧 被引量:8
18
作者 马晓军 郭剑毅 +3 位作者 王红斌 张志坤 线岩团 余正涛 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期1130-1137,共8页
针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量,不能对多义词不同含义进行区分的问题,文中提出融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法.采用词向量的方法从背景文本和知识库中分别获取指称项和候选实体... 针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量,不能对多义词不同含义进行区分的问题,文中提出融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法.采用词向量的方法从背景文本和知识库中分别获取指称项和候选实体的向量形式,结合上下位关系领域知识库,进行上下文相似度和类别指称相似度计算,利用潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型和Skip-gram词向量模型获取多义词不同含义的词向量表示,抽取主题领域关键词,进行领域主题关键词相似度计算.最后融合三类特征,选择相似度最高的候选实体作为最终的目标实体.实验表明,相比现有消歧方法,文中方法消歧结果更优. 展开更多
关键词 实体消歧 词向量模型 领域知识库 潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型
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基于注意力机制的BiGRU判决结果倾向性分析 被引量:8
19
作者 王宁 李世林 +1 位作者 刘堂亮 赵伟 《计算机系统应用》 2019年第3期191-195,共5页
对裁判文书中判决结果的倾向性分析是完成律师推荐系统的前提,如何高效的实现判决结果倾向性分析是本文的重点.本文提出了基于注意力机制和BiGRU的判决结果倾向性分析模型.首先,训练词向量,得到词向量表;然后,通过查找词向量表,将文书... 对裁判文书中判决结果的倾向性分析是完成律师推荐系统的前提,如何高效的实现判决结果倾向性分析是本文的重点.本文提出了基于注意力机制和BiGRU的判决结果倾向性分析模型.首先,训练词向量,得到词向量表;然后,通过查找词向量表,将文书数据转化为词向量序列,将词向量序列作为输入来训练判决结果倾向性分析模型.实验结果表明:注意力机制和BiGRU算法在判决结果倾向性分析中具有一定的有效性.该模型能够对裁判文书中判决结果的倾向性做一个合理的判断,为后期律师推荐系统的实现提供一个合理的评分依据. 展开更多
关键词 倾向性分析 BiGRU 注意力机制 词向量模型 律师推荐
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一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法 被引量:7
20
作者 张光耀 倪益华 +2 位作者 吕艳 倪忠进 黄通交 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第4期154-161,共8页
针对室内环境中视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度不高和实用性较差等问题,采用深度相机作为传感器,提出一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法。该算法通过增加节点距离的方式,对传统的词袋模型进行改... 针对室内环境中视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度不高和实用性较差等问题,采用深度相机作为传感器,提出一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法。该算法通过增加节点距离的方式,对传统的词袋模型进行改进,采用octree方法转化点云,生成可用于导航的八叉树图,并进行改进前后词袋模型对比实验、数据集精度实验和实验室实测。结果表明,改进后的词袋模型相似度计算能力和区分度更强,SLAM算法在环境有回环和相机运动较慢的情况下,效果较好,可满足室内同时定位与建图及后续导航需求。 展开更多
关键词 视觉SLAM 回环检测 词袋模型 八叉树地图 TUM数据集
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