一种新的汉语词义消歧方法 被引量：3

1

作者 闫蓉 张蕾 《计算机技术与发展》 2006年第3期22-25,共4页

针对自然语言处理领域词义消歧这一难点,提出一种新的汉语词义消歧方法。该方法以《知网》为语义资源,充分利用词语之间的优先组合关系。根据优先组合库得到句中各个实词与歧义词之间的优先组合关系;将各实词按照优先组合关系大小进行排... 针对自然语言处理领域词义消歧这一难点,提出一种新的汉语词义消歧方法。该方法以《知网》为语义资源,充分利用词语之间的优先组合关系。根据优先组合库得到句中各个实词与歧义词之间的优先组合关系;将各实词按照优先组合关系大小进行排列;计算各实词概念与歧义词概念之间的相似度,以判断歧义词词义。实验结果表明该方法对于高频多义词消歧是有效的,可作为进一步结构消歧的基础。 展开更多

关键词 词义消歧 优先组合关系 词关联 相似度 知网

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基于词词关联矩阵改进的模糊检索研究（一）——模糊集合检索系统中词词关联矩阵构造的策略和时机选择 被引量：2

2

作者 夏立新 叶光辉 程秀峰 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2013年第2期116-124,共9页

通过模糊集合检索模型的规范描述，本文首先定义了检索系统中检索效率和系统效率之间的函数关系，并应用该函数关系对比分析模糊集合检索系统和标准布尔检索系统的性能，指出模糊集合检索系统所面临的“囚徒困境”：检索效率的提升引起... 通过模糊集合检索模型的规范描述，本文首先定义了检索系统中检索效率和系统效率之间的函数关系，并应用该函数关系对比分析模糊集合检索系统和标准布尔检索系统的性能，指出模糊集合检索系统所面临的“囚徒困境”：检索效率的提升引起了系统效率的下降。之后针对“囚徒困境”，从词词关联矩阵方面来改进模糊集合检索策略，寻求到解决“囚徒困境”的思路和技术手段。最后借助SQL语言演示词词关联矩阵的两种构造策略，建立数学模型分析词词关联矩阵构造的最优时机，并确立该思路为一种新的系统开发模式。根据时机来合理选择词词关联矩阵构造策略有助于改善现有模糊集合检索算法的执行效率，实现检索效率和系统效率的双赢。 展开更多

关键词 词词关联矩阵 囚徒困境 模糊检索 检索效率

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也谈《破阵子》别名及最早的词——兼及与《破阵乐》、《十拍子》的关联

3

作者 龙建春 《台州师专学报》 2002年第1期17-22,共6页

《破阵乐》、《破阵子》、《十拍子》在《教访记》中是三种各自独立的曲名,因曲谱失传,三者在音乐上的关联已难考述,通行的《破阵子》是从《破阵乐》中摘遍而来的说法似难成立,又考之词律,《破阵乐》是不能作《破阵子》的别名的,《十拍... 《破阵乐》、《破阵子》、《十拍子》在《教访记》中是三种各自独立的曲名,因曲谱失传,三者在音乐上的关联已难考述,通行的《破阵子》是从《破阵乐》中摘遍而来的说法似难成立,又考之词律,《破阵乐》是不能作《破阵子》的别名的,《十拍子》能否作《破阵子》的别名,目前也难定论。《破阵子》的词体、词情和气格,都“始”于并“正”于《云谣集》中的四阕敦煌词。 展开更多

关键词 <破阵子> <破阵乐> <十拍子> 曲词关联 词体和词情

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基于P2P的结构化半分布式语义搜索算法 被引量：2

4

作者 张建梁 肖开东 +1 位作者 顾剑峰 钱松荣 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第4期188-191,195,共5页

目前的搜索引擎算法大多是基于关键词搜索,体系上是集中式结构,在安全性和语义性上存在缺陷。基于P2P的结构化半分布式语义搜索算法——DPSS(Distributed P2P Semantic Search),通过研究词与词的关联度,在传统的P2P覆盖语义层,实现语义... 目前的搜索引擎算法大多是基于关键词搜索,体系上是集中式结构,在安全性和语义性上存在缺陷。基于P2P的结构化半分布式语义搜索算法——DPSS(Distributed P2P Semantic Search),通过研究词与词的关联度,在传统的P2P覆盖语义层,实现语义功能。同时,结合文章距离算法,能够应用在文本分类、文章聚类等领域。 展开更多

关键词 词关联表 结构化P2P 语义搜索 文章距离算法

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一种基于双词关联的文本特征选择模型

5

作者 高茂庭 王正欧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期183-185,共3页

向量空间模型(VSM)是一种常用的文本特征表示方法,它是基于特征独立性假设建立起来的,将文本看成是由一个个独立的词所构成,这些词之间互不关联,这种方法丢失了文本中词间的一些重要的关联特征信息。基于双词关联的文本特征选择模型是在... 向量空间模型(VSM)是一种常用的文本特征表示方法,它是基于特征独立性假设建立起来的,将文本看成是由一个个独立的词所构成,这些词之间互不关联,这种方法丢失了文本中词间的一些重要的关联特征信息。基于双词关联的文本特征选择模型是在VSM的基础上,选择文本中相邻的单词之间的关联信息也作为文本特征,从而能更加充分地表达文本的特征信息。实验表明,这是一种更加有效的文本特征选择方法。 展开更多

关键词 文本挖掘 特征选择 双词关联 聚类分析

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基于词关联度的语义相关度算法研究 被引量：1

6

作者 张增杰 李晓城 +2 位作者 刘鑫 夏勇明 钱松荣 《微型电脑应用》 2011年第3期45-47,51+6,共5页

如今网页排名算法很多,基本上可以分为两类:基于超链接和基于内容。比较成熟的算法主要有PageRank、HITS、LSI等。本文基于向量空间模型以及信息论,提出一个与文章内容相关的语义相关度算法模型。该模型将文章语义抽象为词频表,并通过... 如今网页排名算法很多,基本上可以分为两类:基于超链接和基于内容。比较成熟的算法主要有PageRank、HITS、LSI等。本文基于向量空间模型以及信息论,提出一个与文章内容相关的语义相关度算法模型。该模型将文章语义抽象为词频表,并通过机器学习构建词语之间的关联度表,以此词关联度为基础,计算文章之间的相关度。实验结果表明,文中提出的相关度算法可以有效的根据文章之间语义相关度大小来进行排名。 展开更多

关键词 词关联度 语义 相关度 向量模型 信息量 概率模型

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基于词关联度的文本检索系统

7

作者 丁立恺 夏勇明 钱松荣 《微型电脑应用》 2011年第3期62-64,6,共4页

基于对语料的统计分析,提出了词关联度的概念。通过对文本库中词语出现的频率,以及任意两个词语共同出现的频率进行统计,获得了各个词语之间的关联度,并使用这一参数对语义向量进行调整,可以有效地解决传统向量空间模型的单词依赖问题... 基于对语料的统计分析,提出了词关联度的概念。通过对文本库中词语出现的频率,以及任意两个词语共同出现的频率进行统计,获得了各个词语之间的关联度,并使用这一参数对语义向量进行调整,可以有效地解决传统向量空间模型的单词依赖问题。结合倒排索引技术,实际建立了一个相当规模的文本检索系统。测试结果表明,系统具有较好的效果和良好的性能,具备实用价值。 展开更多

关键词 词关联度 信息检索 向量空间模型 倒排索引

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基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

8

作者 姚伟 马慧芳 +1 位作者 孙曰昕 张志昌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1630-1633,共4页

提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户... 提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题聚类结果。实验表明,此方法能有效地进行微博主题聚类,并支持微博用户兴趣模型构建。 展开更多

关键词 词关联关系矩阵 归一化割 非负矩阵分解 微博用户兴趣模型

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基于词词关联矩阵改进的模糊检索研究(二)——叙词表控制下词间关联度的改进算法 被引量：8

9

作者 夏立新 程秀峰 叶光辉 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2013年第3期270-280,共11页

传统上，检索系统利用基于词语共现分析所生成的自构造词表，即词词关联矩阵来实现模糊检索，这种方式生成的词表存在词间关系单一、语词假相关、词义控制差等问题。本文结合传统叙词表，对自构造词表的词间关联度算法进行了改进，新算... 传统上，检索系统利用基于词语共现分析所生成的自构造词表，即词词关联矩阵来实现模糊检索，这种方式生成的词表存在词间关系单一、语词假相关、词义控制差等问题。本文结合传统叙词表，对自构造词表的词间关联度算法进行了改进，新算法丰富了词间关系类型。实证分析表明，新算法有助于提升系统的检索效率。本文首先阐明词间关联度现有算法及关系数据处理方式，并指出现有算法存在的问题，然后引入叙词表控制机制，针对四种词间关系控制情形提出了各自的词间关联度改进算法。最后通过集合从理论上分析改进算法和现有算法，并借助语词关系网实证改进算法对语词关系网的关联性的影响。 展开更多

关键词 词间关联度 改进算法 集合分析 语词关系网 叙词表

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基于词条属性聚类的文本特征选择算法 被引量：4

10

作者 张群 王红军 王伦文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期369-372,377,共5页

文本挖掘之前首先要对文本集进行有效的特征选择。传统的特征选择算法在维数约减及文本表征方面效果有限,并且因需要用到文本的类别信息而不适用于无监督的文本聚类任务。针对这种情况,设计一种适用于文本聚类任务的特征选择算法,提出... 文本挖掘之前首先要对文本集进行有效的特征选择。传统的特征选择算法在维数约减及文本表征方面效果有限,并且因需要用到文本的类别信息而不适用于无监督的文本聚类任务。针对这种情况,设计一种适用于文本聚类任务的特征选择算法,提出词条属性的概念。首先基于词频、文档频、词位置及词间关联性构建词条特征模型,重点研究了词位置属性及词间关联性属性的权值计算方法,改进了Apriori算法用于词间关联性属性权值计算;然后通过改进的K-means聚类算法对词条特征模型进行多次聚类完成文本特征选择。实验结果表明,与传统特征选择算法相比,该算法在获得较好维数约减率的同时提高了所选特征词的文本表征能力,能有效适用于文本聚类任务。 展开更多

关键词 文本特征选择 词条属性 词位置 词间关联性 关联规则算法 K-均值算法

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情境关联与谐音格的表达

11

作者 廖巧云 徐盛桓 《当代外语研究》 2023年第5期66-74,共9页

本文基于情境关联论研究汉语谐音格的运用。谐音格表达的格式是由心智倾向性确定的。情境关联论是在继承我国传统文化的基础上和在认知科学发展的学术背景下形成的。它作为语言运用的一个通则,体现了语言运用的基本原理:任何成功的语言... 本文基于情境关联论研究汉语谐音格的运用。谐音格表达的格式是由心智倾向性确定的。情境关联论是在继承我国传统文化的基础上和在认知科学发展的学术背景下形成的。它作为语言运用的一个通则,体现了语言运用的基本原理:任何成功的语言运用,话语主体的“情”同话语所涉及的“境”总是关联在一起的,而话语的接受主体也会对此关联感同身受,从而产生交际主体在此情此境中的词语表达和理解。这个过程落实为语言表达就是“物-情-词”的关联,可以概括为“情以物迁,辞以情发”,谐音格的表达就是以一对谐音的“辞”(词语)表达话语主体此时此刻的“情”。 展开更多

关键词 情境关联论 谐音格 心智倾向性 “物-情-词”关联

原文传递

情绪动机对中学生即时性学习判断的影响

12

作者 付卉敏 钟建军 +1 位作者 高雅欣 姚静静 《中华行为医学与脑科学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1104-1110,共7页

目的探讨情绪动机是否影响学习判断及其在短时记忆阶段的影响机制。方法通过初步测试并且用E-Prime软件编制了一套适用的试验流程,选取134名中学生群体作为被试。以情绪视频诱发后进行即时学习判断为试验范式,进行2(情绪动机方向:正性... 目的探讨情绪动机是否影响学习判断及其在短时记忆阶段的影响机制。方法通过初步测试并且用E-Prime软件编制了一套适用的试验流程,选取134名中学生群体作为被试。以情绪视频诱发后进行即时学习判断为试验范式,进行2(情绪动机方向:正性趋近、负性回避)×2(动机强度:高、低)×2(词对关联性:高关联、低关联)×2(短时记忆载荷:多、少)的四因素混合试验,观察受试者的学习判断成绩,结果采用SPSS 23.0进行重复测量方差分析。结果在学习判断等级上,情绪动机方向和动机强度交互作用显著(F=5.177,P=0.025,η^(2)=0.040),情绪动机强度和方向分别与短时记忆容量载荷交互作用显著(F=4.778,P=0.031,η^(2)=0.037;F=4.302,P=0.040,η^(2)=0.034)。此外,情绪动机方向(F=15.256,P<0.001,η^(2)=0.110)、动机强度(F=7.518,P=0.007,η^(2)=0.057)、短时记忆载荷(F=13.384,P<0.001,η^(2)=0.097)、词对关联性(F=212.238,P<0.001,η^(2)=0.631)的主效应显著;在学习判断准确性上,情绪动机方向和动机强度交互作用显著(F=5.646,P=0.019,η^(2)=0.044)。情绪动机强度和方向分别与短时记忆容量载荷交互作用显著(F=4.593,P=0.034,η^(2)=0.036;F=4.033,P=0.047,η^(2)=0.031)。此外,情绪动机方向(F=15.318,P<0.001,η^(2)=0.110)、动机强度(F=7.572,P=0.007,η^(2)=0.058),短时记忆载荷(F=11.119,P=0.001,η^(2)=0.082)、词对关联性(F=135.814,P<0.001,η^(2)=0.523)的主效应显著;在回忆成绩上,词对关联性(F=416.326,P<0.001,η^(2)=0.771)、短时记忆载荷的主效应显著(F=9.609,P=0.002,η^(2)=0.772)。结论情绪动机方向、强度对学习判断产生影响,情绪动机与短时记忆联合影响学习判断等级和准确性,情绪动机通过对短时记忆阶段学习过程有关的线索作用而影响学习判断。 展开更多

关键词 学习判断 词对关联度 情绪动机 短时记忆载荷

原文传递

基于词词关联矩阵改进的模糊检索研究——模糊语词转模糊概念检索方法探究 被引量：3

13

作者 李纲 叶光辉 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2013年第21期104-111,共8页

语义网的发展为模糊语词转模糊概念检索提供了可能,鉴于词表在模糊检索系统中的主导地位,实现模糊概念检索必须先完成词表向本体的转换。在综合分析和评价已有转换方法的基础之上,提出综合转换法。该方法继承间接转换法规范的概念抽取... 语义网的发展为模糊语词转模糊概念检索提供了可能,鉴于词表在模糊检索系统中的主导地位,实现模糊概念检索必须先完成词表向本体的转换。在综合分析和评价已有转换方法的基础之上,提出综合转换法。该方法继承间接转换法规范的概念抽取及关联设计规则,又通过综合评议和词信息量、词间关联度、文档频率等参数的算法设计改变了直接转换法过于程式化的处理方式。最终将词词关联矩阵转换为概念矩阵,叙词表升级为本体库,并在现有检索算法的基础上设置了检索原子与概念的映射关系,以实现概念检索。 展开更多

关键词 概念检索 本体 词间关联度 词信息量

原文传递

融合词项关联关系的半监督微博聚类算法 被引量：2

14

作者 马慧芳 贾美惠子 +1 位作者 袁媛 张志昌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期202-206,212,共6页

针对微博文本内容短、稀疏、高维等特点,提出一种改进的半监督微博聚类算法。该算法利用词项间的关系丰富文本特征,通过定义词项文档间关联关系和词项文档内关联关系揭示词项间语义的关联程度,并由此自动生成有标记的数据来指导聚类过... 针对微博文本内容短、稀疏、高维等特点,提出一种改进的半监督微博聚类算法。该算法利用词项间的关系丰富文本特征,通过定义词项文档间关联关系和词项文档内关联关系揭示词项间语义的关联程度,并由此自动生成有标记的数据来指导聚类过程。对词项先验信息进行成对约束编码,构建基于词项间成对约束的三重非负矩阵分解模型来实现微博的半监督聚类。实验结果表明,该算法可以减少繁琐的人工标记过程,并能高效地进行微博聚类。 展开更多

关键词 微博 词项关联关系 成对约束 半监督聚类 非负矩阵分解

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基于修正TF-IDF的搜索引擎查询扩展模型

15

作者 李力沛 罗颖 《福建电脑》 2012年第10期3-5,16,共4页

本文对已有的个性化服务模型加以改进,介绍了一种基于修正TF-IDF的搜索引擎查询扩展模型。该模型主要将词权的计算方式由简单的频度替换为修正的TF-IDF公式。修正的TF-IDF公式能够更准确的表示词在不同文档和类别中的重要程度,体现不同... 本文对已有的个性化服务模型加以改进,介绍了一种基于修正TF-IDF的搜索引擎查询扩展模型。该模型主要将词权的计算方式由简单的频度替换为修正的TF-IDF公式。修正的TF-IDF公式能够更准确的表示词在不同文档和类别中的重要程度,体现不同类别中,同一词的权重差异性。实验表明,利用该模型,能够为用户提供有效可行的个性化服务。 展开更多

关键词 词间关联度 TF-IDF 查询扩展 个性化服务 搜索引擎

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基于词项关联关系的FCM微博聚类算法

16

作者 程玉胜 黎康 +1 位作者 王一宾 任勇 《安庆师范学院学报（自然科学版）》 2016年第3期68-72,共5页

针对微博内容的稀疏、高维等特征,提出了一种基于词项关联关系的模糊C均值聚类算法。该算法通过挖掘词项间语义的关联程度,将文本特征最大化,并用提前标注部分同类文本的方式来指导模糊C均值算法在初始聚类中心上的选择,从而达到优化效... 针对微博内容的稀疏、高维等特征,提出了一种基于词项关联关系的模糊C均值聚类算法。该算法通过挖掘词项间语义的关联程度,将文本特征最大化,并用提前标注部分同类文本的方式来指导模糊C均值算法在初始聚类中心上的选择,从而达到优化效果。实验结果表明,该算法一定程度上克服了微博本身存在的数据稀疏性问题,能高效地进行微博聚类。 展开更多

关键词 微博 词项关联关系 模糊聚类

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