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题名英汉心理词典中英语单词储存的词性效应研究
被引量：10
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作者
陈士法
彭建武
侯林平
杨洪娟
房红芳
刘德美
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机构
山东科技大学外国语学院
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出处
《中国海洋大学学报（社会科学版）》
CSSCI
2010年第2期95-100,共6页
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基金
山东省高校人文社科研究计划项目(J09WC14)
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文摘
二语学习者在存储二语单词时是否存在着词性效应呢?我们利用词汇命名实验研究了这一问题,包括三个小问题。(1)受试对英语名词、动词、形容词等的反应时之间是否存在显著差异?(2)受试对英语单词素名词、动词、形容词等的反应时之间是否存在显著差异?(3)受试对英语多词素名词、动词、形容词等的反应时之间是否存在显著差异?通过对比受试对不同词性英语单词的反应时,发现组间差异不显著,因此,从总体上来说英汉心理词典中不存在英语单词词形存储的词性效应。对第二和第三个问题的研究表明就英语单词素词来说不存在词性效应,但是,就多词素词来说则存在着词性效应。结合有关研究成果,我们认为心理词典中的词性效应受词素数量的影响,主要存在于语义存储等比较复杂的表征中,与学习者的二语水平有一定的关系。
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关键词
英汉心理词典
英语单词存储
单词词性
效应
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Keywords
English-Chinese mental lexicon
the storage of English words
word classes
effects
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分类号
H0-05
[语言文字—语言学]
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题名基于LaLI和GCN的方面级情感分类模型
被引量：1
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作者
王泽
孔韦韦
黄纪云
张梦娜
李驰
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机构
西安邮电大学计算机学院
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
西安邮电大学人文与外国语学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第13期110-119,共10页
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基金
国家自然科学基金(61772396,61902296)。
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文摘
图卷积网络(graph convolution network,GCN)和循环神经网络的方面级情感分类方法忽略了单词词性信息和方面词与上下文单词之间的位置信息,且难以突出方面与其关键情感词之间的联系和重要性。针对上述问题,提出了一种基于GCN并融合多方面信息的方面情感分类模型(LaLI-GCN)。使用双向长短期记忆网络提取语义信息,并设计融合算法引入单词的词性与位置信息(lexical and location information,LaLI);结合融合算法的结果用于设计增强算法去生成增强句法依存树,采用GCN融合语义信息和句法依存信息;根据掩码机制提取特定方面特征,利用交互注意力捕捉方面与上下文之间的交互信息完成情感分类。模型在三个公开数据集的实验证明了经过算法融合的词性与位置信息对于提升情感判别的有效性,且相较于当前代表模型有更好的情感分类效果。
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关键词
方面级情感分类
单词词性
位置信息
图卷积网络
句法依存树
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Keywords
aspect sentiment classification
word lexical
location information
graph convolution network
syntactic dependency tree
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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