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该文运用事件相关电位技术,观测汉语谐音双关语与语义双关语两者是否存在认知神经加工上的差异。结果发现,语义双关语的正确率明显低于谐音双关语以及不符合逻辑语篇的正确率。谐音双关语组、语义双关语组和不合逻辑语篇引发的脑电波数据在300~900ms之间存在显著差异。其中,语义双关语和不合逻辑语篇都引发了N400效应。脑电波形图和脑电波地形图显示,前者引发的N400效应略微晚于后者引发的N400效应,但数据统计的结果不显著。在600~900ms,谐音双关语引发了P600效应。研究由此推论: 汉语谐音双关语与语义双关语认知层面的加工差异与双关语的呈现形式和表达效果密切相关。 相似文献
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隐喻是我们日常生活中常见的语言现象,更是我们认知、理解、描述世界的重要方式。该文围绕汉语独有的隐喻形式,考察汉语NP+NP形式的“的”字短语隐喻的脑认知加工机制。通过有意义程度(plausibility)、熟悉度(familiarity)和比喻的程度(figurativeness)三个方面来对语料进行筛选和预处理。实验结果显示,隐喻组别激发了比本义组别更为明显的N400现象,统计分析结果显著,NP+NP“的”字短语句型中,隐喻和本义的认知有着不同的脑认知机制。本义的认知最容易,隐喻要比本义消耗更多认知资源,而假词消耗的认知资源最多。实验进一步说明,即使源域和靶域不同时出现,依旧可以激发大脑对隐喻的认知机制。 相似文献
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对汉语表层语义关系进行了初步的分析,并引入协商机制来保证神经元之间有序地进行自主连接,定义了协商模型和协商语言,给出了相应的分析算法. 相似文献
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在信息处理领域,对语言的理解十分重要,而这离不开语义知识的使用。本文建立了基于框架的汉语语义知识表述体系,研究了基于语料的语义知识的自动获取方法。经过实验,得到大量语义规则,并用其进行义项消歧实验,取得了较好的结果。 相似文献
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当前传统的信息检索技术并不能准确的捕获用户的信息需求,基于本体的方法虽然考虑到语义搜索的复杂性但是却迫使用户使用一个十分难以掌握的查询语法.通过对用户查询习惯和查询短语的分析,我们发现查询短语通常为简单的动宾结构短语.针对化学领域科学效应知识和用户的查询习惯的特点,给出了一种从自然语言查询到本体知识映射的语义检索的方法. 相似文献
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汉语语句主题语义倾向分析方法的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
本文介绍了如何识别汉语语句主题和主题与情感描述项之间的关系以及如何计算主题的语义倾向(极性)。我们利用领域本体来抽取语句主题以及它的属性,然后在句法分析的基础上,识别主题和情感描述项之间的关系,从而最终决定语句中每个主题的极性。实验结果显示,与手工标注的语料作为金标准进行比较,用于识别主题和主题极性的改进后的SBV极性传递算法的F度量达到了72.41%。它比原来的SBV极性传递算法和VOB极性传递算法的F度量分别提高了7.6%和2.09%。因此,所建议的改进的SBV极性传递算法是合理和有效的。 相似文献
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该研究采用事件相关电位(ERP)观察了被试在识别积极、中性和消极的脸部情绪时,在大脑颞枕部电极点上引发的N170效应,来探索阅读严肃文学小说是否会影响人对他人情绪的反应。阅读组被试在两次脸部情绪识别测试之间阅读严肃文学小说,而对照组没有。第二次测试相比第一次测试,N170的幅度增大,但是阅读严肃文学小说会抑制N170幅度增益,且对情绪越积极的刺激图片抑制越大。据此,阅读对他人脸部情绪的识别确有影响。研究推测阅读可能抑制大脑中的脸部情绪特异性,进而可能提高对脸部情绪的感知力。 相似文献
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汉语句子语义极性分析和观点抽取方法的研究 总被引:18,自引:0,他引:18
利用自然语言处理技术,对中文网络评论语句进行语义极性分析和观点抽取。提出了计算词语上下文极性的算法,并且分析主题和修饰成分的匹配关系。最后与手工标注结果进行比较,通过实验证明了该算法的合理性和有效性。 相似文献
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框架排歧指的是在一个给定的句子中,判断句中目标词激起的语义场景与该目标词可能激起的哪个框架一致,则将该框架分配给当前的目标词。框架排歧最重要的一个步骤就是特征选择,目前常用的方法是人工特征选择方法,但是这种方法不能有效地利用每个目标词的语义特征,而且大量实验表明,不同的目标词取得最好的结果时所用的特征模板是不同的。因此,该文为每个目标词设置一个特征模板,并提出了特征模板的自动选择算法,首先从语料中抽取特征构成特征集,然后利用打分机制,把特征集中得分最高的特征逐个加入到特征模板中,直到相邻两次的得分不再增加。该文借助汉语框架网语义资源,利用最大熵模型建模,使用自动特征选择算法选出特征模板,并进行5-fold交叉验证,平均精确率可达到84.46%。 相似文献
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中文信息处理的发展迫切需要加强汉语语义理论的研究,尤其是汉语语义表示形式和语义计算的研究。针对目前汉语语义计算方法的计算结果并不准确的问题,提出了一种基于概念图的汉语语义计算方法。该方法以“知网”为语义知识资源,以概念图为知识表示方法,把自然语言文本转化为概念图,通过概念图的匹配实现语义计算,以改善语义计算的效果。实验结果表明该方法对汉语语义计算是有效的。 相似文献
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基于CPB (Chinese Proposition Bank)提出一种基于LSTM-Bi-LSTM的汉语自动语义角色标注方法,并提出语义密度聚类进行数据预处理以及"模糊"机制利用于词向量转换过程。语义密度聚类通过密度的概念对谓词进行全局统一的聚类,将稀疏谓词替换为其所属聚类集合中的常见谓词;利用语义距离概念,将"模糊"机制引入词向量的转换过程,能适当地减少词向量的语义性,并提升与谓词词向量的相关性。利用Bi-LSTM网络自动学习特征表达,然后利用CRF和IOBES标注策略转化为词序列标注问题,引进一种词性学习方法;利用LSTM网络学习生成的词性特征向量与"模糊化"后的词向量融合后一同作为模型的输入向量;训练过程中采用了小批量梯度下降算法和Dropout正则化,这既加快了训练速度,又易于得到全局最优解,还防止了参数过拟合情况的出现。多组对比实验表明,该方法标注结果的F值最高达到了81.24%。 相似文献
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基于概念对关系的视频多语义概念学习方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
陈丹雯.刘然.袁志民.邓莉琼.吴玲达 《计算机科学》2011,38(4):244-248
多语义概念学习是视频检索的重要支持技术。针对此问题提出了基于概念对关系的视频多语义概念学习方法。首先分析大规模语义概念之间存在的概念对关系类型,并根据TRECVID2005标注数据以及Columbia374数据对其进行定量分析;然后利用概念对关系进行基于上下文关系语义概念探测器的相关概念选择,并根据探测器可靠性对相关概念赋予权重,最后根据视觉相似性和单语义概念探测器进行融合。实验证明,该方法能够取得较好的语义概念探测性能。 相似文献
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目前,自然语言处理已经从句法、语法层面走向轻语义层面。对于汉语陈述句的处理,传统的方法是采用Lambek演算来进行处理。但是传统的Lambek演算无法处理汉语中的灵活语序问题,而现有的方法,如加入模态词、新连接词等,又因为其进一步使得本已是NP-hard的Lambek演算时间复杂度变大,并不适合当前的计算机处理。基于此,该文提出了λ-Lambek演算,即采用Lambek演算来对汉语陈述句进行句法演算,并通过Curry-Howard对应理论与λ-演算来对汉语陈述句进行轻语义模型的构建。λ-Lambek演算不仅能够对汉语陈述句进行轻语义演算,而且还能对汉语陈述句灵活语序进行处理。 相似文献
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目前网络教育方兴未艾,它在应用中也出现了资源杂乱、检索不便以及智能化低的问题,本体概念及语义网的出现为其发展指出了新的道路。本文首先分析了本体与语义Web的关系,并介绍了语义网的体系结构,然后针对目前E-learning中存在的问题提出了相应的解决方案,最后提出了几点需要注意的问题。 相似文献