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11.
《论语》用先秦时期的汉语写成,它在语言学方面有很大影响。从语言学的角度来说,南朝刘义庆的《世说新语》对研究汉语从上古到中古的演变具有很重要的价值。本文考查了《论语》和《世说新语》中判断句,通过对二书中判断句结构形式方面的比较,观察由《论语》到《世说新语》判断句的发展变化,希望展示判断句从上古到中古的演变情况。  相似文献   
12.
句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域中都占有很重要的地位。文中深入分析了现有的一些句子相似度计算的方法,这些方法各自从词特征、词义特征或句法特征等某一侧面描述了句子相似的情况,未能全面地描述一个句子的完整信息。文中提出了一种新的基于多特征的汉语句子相似度的计算模型。该方法在基于词的基础上,从句子中词的表层到词的逻辑联系,从句子的局部结构到整体结构,用句子的区分度、相同词的相似度、长度相似度、词性相似度及词序相似度五个方面来综合考虑两个句子相似度的计算。实验结果表明,该方法合理、简便、可行。  相似文献   
13.
双语句子相似度旨在计算不同语言句子间的语义相似程度,在信息检索、平行语料库构建、机器翻译等领域有重要作用。由于汉语、老挝语平行语料稀少,且老挝语在语义表达、句子结构上与汉语有明显差异,导致汉老双语句子相似度研究的难度较大。该文提出了一种融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法,并构建了句子相似度模型。首先,在句子相似度模型中将汉语、老挝语的词性、数字共现等文本特征与GloVe预训练词向量融合,以此丰富句子特征,提升模型计算准确率。其次,由基于自注意力的双向长短时记忆网络组成多层孪生网络来提取长距离上下文特征和深层次语义信息,其中自注意力机制可以保证语义信息的有效利用。最后,采用迁移学习的方法将通用模型参数初始化,并使用不同的微调参策略增强模型的泛化能力。实验表明,该文提出的方法,其召回率、准确率和F1值分别达到了82.5%、85.78%和84.00%。  相似文献   
14.
Hibernate核心API提供了HQL、QBC及本地SQL语句完成查询功能.通过实例给出了这几种接口的实现方法及查询语句的应用过程.为了提升查询性能,分析了Hibernate的缓存机制和检索策略,目的是要确定合理的查询方式,以便得到优化的SQL语句,从而减少访问数据库的频次及节省内存资源.  相似文献   
15.
程显毅  刘颖 《计算机科学》2015,42(5):98-105
针对观点句的特点提出了适合观点句识别的特征抽取规则.在此基础上,融合图论中最小割原理和机器学习分类方法,引入知识图的概念,并提出了基于知识图的观点句识别算法.以公开评测语料、自建语料和开放语料进行了相关实验,结果表明:基于知识图的观点句识别算法的分类性能和稳定性有明显优势.  相似文献   
16.
语篇倾向性分析是倾向性分析的较高层次领域。根据文本篇幅和结构可以将语篇分为短文本和长文本。该文以网络商品评论作为样本研究短文本倾向性分析的特点和策略。根据倾向极性在文中的决定性因素的不同表现,短文本可以分为含显性归总句、含隐性归总句、含特征词以及一般文本四类,针对不同类别文本采用不同的处理策略。在此基础上,运用词典、规则的方法构建了语篇倾向性分析系统CUCsas,该方法在第四届中文倾向性分析评测(COAE2012)中取得了较好成绩。  相似文献   
17.
智能导学是当前信息化教学研究的一个热点领域,将导学技术应用到难于识记并需要严格遵守的规章规程类知识领域,将极大地提高领域人员对相关知识的快速理解与掌握能力.采用面向对象的知识表示方法,提高了对通用主题和问题模板表示的灵活性.设计了基于模板的领域知识表示方法和导学问题生成方法,可实现一个主题知识生成多种问句.采用约简的有限状态转移方法,避免了对话管理中状态数量庞大的问题.最后,本文以船舶损管领域为例,将此方法运用到船舶损管训练语音导学原型系统中.系统运行良好,充分表明这种设计方法是切实可行的.  相似文献   
18.
提出了一种综合多特征的句子相似度计算方法,该方法分别从句子的句法、词汇语义、词形三个方面来度量句子的相似度,最后将这三个方面加权整合计算得到句子的相似度。本方法综合考虑了句子的深层和表层信息,并对句子进行了词汇扩展,从而使句子相似度计算更加准确。  相似文献   
19.
一种基于知网语义相似度计算的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着常见问题集(FAQ)的积累,问句数量日益增大,逐页浏览的知识获取方式很难满足用户的实际需求,也浪费用户大量的精力和时间,而基于FAQ的自动问答系统是解决该问题的一种有效途径。本文设计了QuickFaq自动问答系统框架,采用基于知网的语义相似度计算模块,找出相似问句并返回答案。实验表明,该方法提高了问答系统的召回率和不匹配率。  相似文献   
20.
该文提出了一种从英汉平行语料库中自动抽取术语词典的算法。采用的是已对齐好的双语语料,中文经过了分词处理。利用英文和中文词性标注工具对英文语料和中文语料分辨进行词性标注。统计双语语料库中的名词和名词短语生成候选术集。然后对每个英文候选术语计算与其相关的中文翻译间的翻译概率。再通过设定阈值过滤掉一些与该英文候选词无关的中文翻译,最后通过贪心算法选取概率最大的词作为该英文候选词的中文翻译。  相似文献   
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