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否定词“不”与“没有”的语义特征及其时间意义 被引量：75
1
作者 聂仁发 《汉语学习》 北大核心 2001年第1期21-27,共7页
“不”与“没有”是现代汉语中最主要的两个否定词。比较起来 ,“不”比“没有”出现时间早 ,构词能力强 ,使用频率高。它们的语义特征互相对立 ,互相补充 ,构成了一个相对完整的否定系统。“没有”=[+否定 ] [+实现 ] ,“不”=[+否定 ]... “不”与“没有”是现代汉语中最主要的两个否定词。比较起来 ,“不”比“没有”出现时间早 ,构词能力强 ,使用频率高。它们的语义特征互相对立 ,互相补充 ,构成了一个相对完整的否定系统。“没有”=[+否定 ] [+实现 ] ,“不”=[+否定 ] [-实现 ]或 [+否定 ] /[+意愿 ] /[+性状 ]。它们的时间意义体现在“体”而不是“时” 展开更多
关键词 否定 语义特征 不 没有
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基于句法语义特征的中文实体关系抽取 被引量：74
2
作者 甘丽新 万常选 +2 位作者 刘德喜 钟青 江腾蛟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期284-302,共19页
作为语义网络和本体的基础,实体关系抽取已被广泛应用于信息检索、机器翻译和自动问答系统中.实体关系抽取的核心问题在于实体关系特征的选择和提取.中文长句的句式较复杂,经常包含多个实体的特点以及数据稀疏问题,给中文关系探测和关... 作为语义网络和本体的基础,实体关系抽取已被广泛应用于信息检索、机器翻译和自动问答系统中.实体关系抽取的核心问题在于实体关系特征的选择和提取.中文长句的句式较复杂,经常包含多个实体的特点以及数据稀疏问题,给中文关系探测和关系抽取任务带了挑战.为了解决上述问题,提出了一种基于句法语义特征的实体关系抽取方法.通过将2个实体各自的依存句法关系进行组合,获取依存句法关系组合特征,利用依存句法分析和词性标注选择最近句法依赖动词特征.将这2个新特征加入到基于特征的关系探测和关系抽取中,使用支持向量机(support vector machine,SVM)方法,以真实旅游领域文本作为语料进行实验.实验表明,从句法和语义上提取的2个特征能够有效地提高实体关系探测和关系抽取的性能,其准确率、召回率和F1值均优于已有方法.此外,最近句法依赖动词特征非常有效,尤其对数据稀疏的关系类型贡献最大,在关系探测和关系抽取上的性能均优于当前经典的基于动词特征方法. 展开更多
关键词 关系抽取 关系探测 句法特征 语义特征 支持向量机
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基于内容的图像检索综述 被引量：36
3
作者 杭燕 杨育彬 陈兆乾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2002年第9期9-13,29,共6页
综述了基于内容图像检索领域中特征提取技术、多维索引与图像分类技术的研究成果 ,介绍了几个有特色的基于内容图像检索系统 ,最后提出了这一领域尚存在的问题和未来发展方向。
关键词 图像检索 特征提取 多维索外 语义特征 图像分类 图像数据库 计算机
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动词重叠的情状特征及其体的地位 被引量：35
4
作者 陈前瑞 《语言教学与研究》 CSSCI 北大核心 2001年第4期48-56,共9页
汉语的动词重叠表示的是一种封闭的情状 ,具有动态、持续、非完成的语义特征 ,语义上具有完整体的特点 ,兼具情状和视点两方面的特征 (Smith 1 991 )。汉语的体系统可以由三个层面组成 :底层为基本的情状类型构成的情状体 ;中层为情状 ... 汉语的动词重叠表示的是一种封闭的情状 ,具有动态、持续、非完成的语义特征 ,语义上具有完整体的特点 ,兼具情状和视点两方面的特征 (Smith 1 991 )。汉语的体系统可以由三个层面组成 :底层为基本的情状类型构成的情状体 ;中层为情状 /视点复合体 ,包括动词重叠所表示的短时体、“起来、下去”所表示的始续体和延续体 ;上层为视点体 ,汉语中包括分别由“在、着、了、过”标记的进行体、持续体、现实体、经历体。在这一系统中 ,与动词重叠相关的句法、语义问题能得到一定的解释。 展开更多
关键词 动词重叠 情状类型 语义特征 汉语语法 情状体 复合体 视点体
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汉字词特征语义提取的实验研究 被引量：42
5
作者 张积家 彭聃龄 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 1993年第2期140-147,共8页
本研究运用语义判断的方法,对汉字词特征语义的提取做了初步的探讨,被试是28名大学生。实验结果表明,汉字形声字的义符在汉字词定义特征语义提取中有重要作用,在义符与词义一致时,能加速词的定义特征语义的提取。义符对词的特有特征的... 本研究运用语义判断的方法,对汉字词特征语义的提取做了初步的探讨,被试是28名大学生。实验结果表明,汉字形声字的义符在汉字词定义特征语义提取中有重要作用,在义符与词义一致时,能加速词的定义特征语义的提取。义符对词的特有特征的语义提取无作用,而特有特征的强度能很好地预测提取时间。本研究还发现,词的熟悉性和该词距其上属的语义距离对词的定义特征的语义提取亦有重要影响。 展开更多
关键词 语义提取 义符 定义特性 认知
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美国俚语发展趋势及其语言特色 被引量：43
6
作者 彭元峰 孙佩婕 《东北大学学报（社会科学版）》 2003年第1期63-65,共3页
探讨了近年来美国俚语的发展趋势,认为美国俚语在美国人的现代生活中发挥着极其重要的交际作用,它已从昔日不登大雅之堂的市井杂语提升为更为常见的时髦用语,有些俚语甚至常见于《纽约时报》、《时代周刊》等正式报刊中。从语义移用、... 探讨了近年来美国俚语的发展趋势,认为美国俚语在美国人的现代生活中发挥着极其重要的交际作用,它已从昔日不登大雅之堂的市井杂语提升为更为常见的时髦用语,有些俚语甚至常见于《纽约时报》、《时代周刊》等正式报刊中。从语义移用、语义提升、委婉、比喻和夸张等方面对美国俚语的语言特色作了概要的描述。 展开更多
关键词 美国俚语 语义特征 修辞特征
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基于内容的图像检索的发展最新趋势 被引量：16
7
作者 陈剑赟 老松扬 吴玲达 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第10期47-49,118,共4页
基于内容的图像检索目前主要集中于底层特征的相似度匹配的研究,文中阐述了基于内容的图像检索发展的最新趋势:基于语义内容的图像检索和语义的描述方法。文章首先提出了语义层次化的基于内容检索的系统框架,然后介绍了图像高层语义的... 基于内容的图像检索目前主要集中于底层特征的相似度匹配的研究,文中阐述了基于内容的图像检索发展的最新趋势:基于语义内容的图像检索和语义的描述方法。文章首先提出了语义层次化的基于内容检索的系统框架,然后介绍了图像高层语义的处理方法,最后展望了基于MPEG-7的统一规范的图像语义的描述方法。 展开更多
关键词 图像检索 图像语义 底层特征层 对象层 语义概念层 MPEG-7 计算机视觉 图像处理
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基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析 被引量：33
8
作者 赵宏 王乐 王伟杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期16-22,共7页
针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题,构建了双向长短时记忆神经网络和卷积神经网络(BiLSTM-CNN)的串行混合模型。首先,利用双向循环长短时记忆(BiLSTM)神经网络提取文本的上下文信息;然后,对已提... 针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题,构建了双向长短时记忆神经网络和卷积神经网络(BiLSTM-CNN)的串行混合模型。首先,利用双向循环长短时记忆(BiLSTM)神经网络提取文本的上下文信息;然后,对已提取的上下文特征利用卷积神经网络(CNN)进行局部语义特征提取;最后,使用Softmax得出文本的情感倾向。通过与CNN、长短时记忆神经网络(LSTM)、BiLSTM等单一模型对比,所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了2.02个百分点、1.18个百分点和0.85个百分点;与长短时记忆神经网络和卷积神经网络(LSTM-CNN)、BiLSTM-CNN并行特征融合等混合模型对比,所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了1.86个百分点和0.76个百分点。实验结果表明,基于BiLSTM-CNN的串行混合模型在实际应用中具有较大的价值。 展开更多
关键词 文本情感分析 上下文信息 语义特征 长短时记忆神经网络 卷积神经网络
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基于CNN-LSTM模型的短文本情感分类 被引量：31
9
作者 杜永萍 赵晓铮 裴兵兵 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期662-670,共9页
为了有效获取短文本评论隐含的语义信息进行情感倾向性识别,提出一种基于CNN-LSTM模型的短文本情感分类方法.利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型设置不同大小的卷积窗口,提取短文本的语义特征.引入长短时记忆(long... 为了有效获取短文本评论隐含的语义信息进行情感倾向性识别,提出一种基于CNN-LSTM模型的短文本情感分类方法.利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型设置不同大小的卷积窗口,提取短文本的语义特征.引入长短时记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型对短文本的情感倾向进行预测.在3种不同的中英文短文本评论数据集上进行验证取得较好的性能,其中,在NLPCC评测数据集上,正、负向情感识别的F1值分别达到0.768 3和0.772 4(优于NLPCC 评测的最优结果).相较于传统的机器学习分类模型,t-test检验结果表明性能提升显著. 展开更多
关键词 短文本 情感分类 语义特征 深度学习 卷积神经网络 长短时记忆神经网络
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“一直”与“一向”的多角度分析 被引量：15
10
作者 邓小宁 《汉语学习》 北大核心 2002年第6期58-62,共5页
本文对副词“一直”和“一向”进行对比分析。在语义方面 ,这两个词在静态动态、长时短时、习性非习性以及时态上有成系统的对立。与此相关 ,它们在对谓词的选择方面 ,在与助词、时间词、副词的同现上也有明显的区别。本文最后从迁移和... 本文对副词“一直”和“一向”进行对比分析。在语义方面 ,这两个词在静态动态、长时短时、习性非习性以及时态上有成系统的对立。与此相关 ,它们在对谓词的选择方面 ,在与助词、时间词、副词的同现上也有明显的区别。本文最后从迁移和教学等方面对留学生的语法偏误及其产生的原因进行了考察和解释。 展开更多
关键词 语义特征 形式特征 偏误分析
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汽车造型特征定量模型构建与应用 被引量：27
11
作者 谭浩 赵江洪 +1 位作者 赵丹华 王巍 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期27-31,共5页
针对汽车造型特征难以定量化表达的问题,通过汽车造型特征空间构建和层次分析,对汽车造型的几何特征进行提取,并基于特征关系映射实验对汽车造型语义特征进行分析,构建了基于几何空间、语义空间及其映射关系的汽车造型特征定量化模型,... 针对汽车造型特征难以定量化表达的问题,通过汽车造型特征空间构建和层次分析,对汽车造型的几何特征进行提取,并基于特征关系映射实验对汽车造型语义特征进行分析,构建了基于几何空间、语义空间及其映射关系的汽车造型特征定量化模型,并应用到设计实践中,初步解决了汽车造型设计主要依赖经验而定量工具缺乏的问题. 展开更多
关键词 汽车造型 造型特征定量模型 几何特征 语义特征
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基于深度学习的点云语义分割综述 被引量：27
12
作者 张佳颖 赵晓丽 陈正 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第4期20-38,共19页
近年来,深度传感器和三维扫描仪的普及,使三维点云得到了快速发展。点云语义分割作为三维场景理解和分析的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。深度学习具有优良的高层语义理解能力,基于深度学习的点云语义分割已成为当前研究的热点。首... 近年来,深度传感器和三维扫描仪的普及,使三维点云得到了快速发展。点云语义分割作为三维场景理解和分析的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。深度学习具有优良的高层语义理解能力,基于深度学习的点云语义分割已成为当前研究的热点。首先,从语义分割的概念出发,简要叙述了点云语义分割的优势和现存的挑战;进而详细介绍了点云分割算法和常见的数据集,重点对点云语义分割领域中基于点排序、特征融合和图卷积神经网络的深度学习方法进行了综述;最后,分析了所述方法的定量结果,并展望了点云语义分割技术未来的发展趋势。 展开更多
关键词 图像处理 三维点云 语义分割 深度学习 特征融合 图卷积神经网络
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“V着V”结构的意义关系及结构中“V”的语义特征分析 被引量：16
13
作者 李向农 张军 《华中师范大学学报（人文社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2001年第3期109-115,共7页
本文讨论“V1着 V2”构成的动词性短语 ,分析其结构形式和意义关系 ,同时从 V1的语义特征及 V1、V2的语义关系着手 ,分析其间的句法结构关系 ,认为只有当 V1为“留存、催促”等类动词充当时 ,“V1着 V2”是连动式 ,当 V1为“期盼、准备... 本文讨论“V1着 V2”构成的动词性短语 ,分析其结构形式和意义关系 ,同时从 V1的语义特征及 V1、V2的语义关系着手 ,分析其间的句法结构关系 ,认为只有当 V1为“留存、催促”等类动词充当时 ,“V1着 V2”是连动式 ,当 V1为“期盼、准备”等类动词充当时 ,“V1着V2”是动宾式 ,其他都是状中式。从句法关系来看 ,“V1着 V2”结构中状中式应占绝大多数。 展开更多
关键词 "V1着V2"结构 结构形式 意义关系 语义特征 句法结构关系 汉语 语法
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副词“可”的语义分化及其语用解释 被引量：20
14
作者 罗晓英 邵敬敏 《暨南学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2006年第2期102-107,共6页
通过对比方法分化副词“可”的语义,建立起不同层级的语义框架:“可1”与“可2”显示顺承与逆承的对立,“可21”与“可22”显示“弱式转折”与“强式转折”的区别,“可211”与“可212”显示“隐性对比”与“显性对比”的不同,“可221”... 通过对比方法分化副词“可”的语义,建立起不同层级的语义框架:“可1”与“可2”显示顺承与逆承的对立,“可21”与“可22”显示“弱式转折”与“强式转折”的区别,“可211”与“可212”显示“隐性对比”与“显性对比”的不同,“可221”与“可222”显示“隐性转折”与“显性转折”的不同。最后通过语义特征和焦点理论分析了它的语用特点。 展开更多
关键词 副词“可” 顺承 逆承 弱式转折 强式转折 焦点理论
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基于深度学习的语义分割问题研究综述 被引量：25
15
作者 张祥甫 刘健 +2 位作者 石章松 吴中红 王智 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第15期12-26,共15页
语义分割是计算机视觉领域的核心技术,通过对图像中的每个像素点进行分类,将图像分割成若干个具有特定语义类别的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)不断取得突破性进展,利用深度学习方法处理语义分割问题展示出具大的潜力。首先从语义分... 语义分割是计算机视觉领域的核心技术,通过对图像中的每个像素点进行分类,将图像分割成若干个具有特定语义类别的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)不断取得突破性进展,利用深度学习方法处理语义分割问题展示出具大的潜力。首先从语义分割的定义出发,探讨了目前语义分割领域存在的挑战。在介绍CNN相关原理的基础上,详细对比了几种用于语义分割算法评测的数据集,并重点对近年来语义分割领域基于解码器、信息融合和循环神经网络的深度学习方法进行综述。最后进行总结和展望,阐述了未来语义分割领域在进一步丰富数据库场景、提高算法实时性和开展三维点云语义分割三方面的发展趋势。 展开更多
关键词 图像处理 语义分割 深度学习 卷积神经网络 特征融合
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基于支持向量机的汉语问句分类 被引量：20
16
作者 余正涛 樊孝忠 郭剑毅 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期25-29,34,共6页
目前汉语问句分类一般都依据疑问词及其相关词的组合规则,但由于规则的提取很深地依赖于语言知识,而且很难穷举出所有的特征规则,因此会影响分类的效果.支持向量机(SVM)是建立在统计理论基础上的机器学习方法,对于小样本分类问题有很好... 目前汉语问句分类一般都依据疑问词及其相关词的组合规则,但由于规则的提取很深地依赖于语言知识,而且很难穷举出所有的特征规则,因此会影响分类的效果.支持向量机(SVM)是建立在统计理论基础上的机器学习方法,对于小样本分类问题有很好的识别效果.文中分析和定义了汉语问句的类型,建立了以SVM为基础的问句分类模型,详细描述了问句分类特征的选取过程,并在句法特征的基础上引入语义特征进行汉语问句分类实验,分类准确率达88.7%,表明结合句法和语义特征以SVM进行汉语问句分类具有很好的效果. 展开更多
关键词 问答系统 问句分类 支持向量机 句法特征 语义特征
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水工混凝土裂缝像素级形态分割与特征量化方法 被引量：23
17
作者 任秋兵 李明超 +2 位作者 沈扬 张野 白硕 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期234-246,共13页
混凝土开裂问题在水工建筑物主体结构中普遍存在,裂缝检测一直是水工混凝土结构安全鉴定的重要内容。数字图像处理技术因具有效率高、成本低等优势而被广泛应用于结构表面裂缝检测中,形态分割与特征量化是其核心任务。针对传统图像处理... 混凝土开裂问题在水工建筑物主体结构中普遍存在,裂缝检测一直是水工混凝土结构安全鉴定的重要内容。数字图像处理技术因具有效率高、成本低等优势而被广泛应用于结构表面裂缝检测中,形态分割与特征量化是其核心任务。针对传统图像处理人工干预较多、泛化能力较弱等不足,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的水工混凝土裂缝像素级形态分割与特征量化方法。该方法以U-net语义分割模型架构为基础,融合迁移学习技术,采用VGG16预训练网络强化编码器,提取多尺度高级语义信息,并通过改进交叉熵损失函数缓解样本类别不均衡问题,从而实现裂缝形态的精准分割。随后根据二值化分割掩膜,集成计算机视觉技术,给出了一整套定量计算裂缝面积、长度和宽度等几何特征参数的算法。以自制水工混凝土裂缝图像数据集为案例,通过仿真对比实验对所提方法的有效性和优越性进行了验证评估。结果表明,所设计深层网络的裂缝分割效果明显优于经典图像分割方法,且裂缝特征参数计算结果满足检测精度要求,以期为水工混凝土结构质量控制提供新的技术手段。 展开更多
关键词 水工混凝土 裂缝检测 语义分割 特征量化 深度学习
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大数据视角下的慕课评论语义分析模型及应用研究 被引量：22
18
作者 吴林静 刘清堂 +2 位作者 毛刚 黄焕 黄景修 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2017年第11期43-48,共6页
文章从大数据的视角,应用语义分析的方法对慕课评论进行了分析和挖掘。针对慕课评论数量大且信息混杂的特点,文章提出了一种面向大数据的慕课评论语义分析模型。在该模型中,慕课评论被分为三种主要的类别:内容相关类、情感相关类和其他... 文章从大数据的视角,应用语义分析的方法对慕课评论进行了分析和挖掘。针对慕课评论数量大且信息混杂的特点,文章提出了一种面向大数据的慕课评论语义分析模型。在该模型中,慕课评论被分为三种主要的类别:内容相关类、情感相关类和其他类。针对不同类别的差异,文章提出了基于词类的语义特征用于对评论进行表征和分类。以爱课程慕课上的四门课程评论作为实例进行分析发现:(1)以词类作为语义特征进行评论分类,单课程内部分类精度可达到84.36%,跨课程分类精度可达到79.72%以上;(2)针对内容相关类评论,通过词云分析可发现学习者的关注热点;(3)针对情感相关类评论,通过情感分析可评价学习者对课程的情感倾向;(4)针对其他类评论,通过关键词过滤和句式分析,可挖掘出学习者求助信息,完善课程支持服务。 展开更多
关键词 慕课 课程评论 语义特征 分类 语义挖掘
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按内容检索的图象数据库系统数据模型 被引量：9
19
作者 周学海 李光亚 赵振西 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第3期186-189,共4页
数据模型的研究是设计按内容检索的图象数据库系统的基础．本文在超语义数据模型的基础上，提出了一种新的图象数据库系统模型．该模型融合了面向对象的数据模型、语义数据模型和知识模型的特点，并根据图象信息的特点，增加了若干对象... 数据模型的研究是设计按内容检索的图象数据库系统的基础．本文在超语义数据模型的基础上，提出了一种新的图象数据库系统模型．该模型融合了面向对象的数据模型、语义数据模型和知识模型的特点，并根据图象信息的特点，增加了若干对象类型构造子，使得该模型能较好地支持按内容检索的图象数据库系统建模． 展开更多
关键词 数据模型 图象数据系统 图象处理
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“N_1+的+N_2”结构歧义考察 被引量：15
20
作者 徐阳春 钱书新 《汉语学习》 北大核心 2004年第5期20-25,共6页
本文探讨了“N1+的 +N2 ”结构产生歧义的原因和条件。“N1+的 +N2 ”是一个谓词隐含结构。若该结构隐含的是同一意义的谓词 ,没有歧义 ;若隐含的是不同意义的谓词 ,则有歧义。能激活什么样的谓词取决于N1与N2 的语义特征。把“N1+的 +... 本文探讨了“N1+的 +N2 ”结构产生歧义的原因和条件。“N1+的 +N2 ”是一个谓词隐含结构。若该结构隐含的是同一意义的谓词 ,没有歧义 ;若隐含的是不同意义的谓词 ,则有歧义。能激活什么样的谓词取决于N1与N2 的语义特征。把“N1+的 +N2 ”看成谓词隐含结构 ,还可以对那些“特殊”偏正结构的合理性作出解释。 展开更多
关键词 谓词隐含结构 语义特征 有指/无指
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