浅谈无比较意义和无比较形式的比较句

在英语中有一些形式上的象是比较而实质上并非真正比较或形式上不象比较而实质上却有比较意义的句子，拟对这两种类型的句子作探讨。     

查询无关排序主题模型

主题模型已成为机器学习和自然语言处理等领域研究的重要工具,它可发现大规模语料库中的隐含主题.随着语料库规模增大,发现的主题规模也随之增大.绝大多数主题模型以词袋模型为基础,无法描述词项间的顺序关系,使得主题之间无法按照重要性区分.文中提出查询无关排序主题模型框架,利用主题间各种关系排序主题,得到有序主题列表.主题关系从主题层面评价主题影响度,继而提出词项贡献度,从词项语义层面评价主题,削弱流行但语义空泛的排序主题.由于排序主题模型尚未有公认的评价标准,将有序主题作为特征进行多文档自动文摘生成,通过文摘效果间接评价主题排序的效果.实验结果证明有序主题模型优于非排序主题模型的结果.     

中文信息处理的词法问题——以句本位语法图解树库构建为背景

该文对比了句本位语法图解树库与中文信息处理现行词法规范在分词单位和词类标注两方面的差异,指出目前自动词法分析与句法分析的若干脱节之处,梳理了图解树库中关于临时造词、惯用语等特殊结构的标注策略和语言学理据,并探讨了“依句辨品”和“指称化”等汉语词类相关理论在中文信息处理中的实现方式。     

基于语义分类的比较句识别与比较要素抽取研究

比较是人们常用的评估不同事物优劣、异同的表达方式,利用机器识别比较句并进一步抽取比较要素是语言信息处理领域一项新颖又有实用价值的课题。该文依据比较句与比较要素之间是一种“你中有我,我中有你”的共生关系,将比较句识别与比较要素抽取两个任务合二为一完成;根据词意分类,构建由领域词典、情感词典、标记词典、普通词典构成的词典系统;根据汉语比较句句义分类,构建比较句识别与比较要素抽取规则库。以第四届中文倾向性评测(COAE2012)发布的测试语料为实验对象,该系统取得了较好的实验(评测)结果。     

英语情态句的情感倾向性分析

该文研究了英语情态句的情感倾向性分析问题。情态句是英语中的常用句型,在用户评论文本中占有很大的比例。由于其独有的语言学特点,情态句中的情感倾向很难被已有的方法有效地分析。在该文中,我们借助词性标签进行了情态句的识别,并提出了一种情态特征用于帮助情态句情感倾向性的分析。为了进一步提高分析效果,我们还给出了通过合并同义情态特征来缓解情态特征稀疏性问题的方法。实验结果表明,在二元及三元情感倾向性分类问题上,该文提出的方法在F值上较经典分类方法分别有4%及7%的提高。     

基于非句处理的旅游业语言查询系统的研究与设计

随着旅游行业的迅猛发展,从早期的纸质资料查询逐步向语言电子查询系统发展。针对目前常用的语音查询系统中经常存在不准确性——非句——给人们在使用时造成的不便,文章主要介绍了语音识别系统的原理、语音识别后处理系统以及针对非句中歧义的处理方法——分词算法。     

微博观点句识别的话题影响研究

为了从海量的网络信息中迅速准确地获取评价信息,观点句识别已经成了自然语言处理的一个研究热点。现在观点句识别系统大都是基于机器学习的方法,一般使用机器学习的方法来进行分类会受到领域差异性影响。针对这个问题,该文对微博观点句识别系统是否会受到微博话题影响做了经验性研究,同时为了弥补训练数据的不足,该文通过规则方法自动标注网络数据进行了训练集的扩充。实验结果表明,微博话题间存在差异,进行分话题模型训练可以提升微博观点句识别系统的性能。     

几类特殊位置上的有被字标志的被动小句

从有被字标志的被动小句出现极少的几类位置入手,首先来探讨被字小句的存在形式,然后通过复合被字小句与普通被字小句的对比,找出二者间的关系,以期对有被字标志的被动小句的句法特点能有一个完整的认识。     

试析汉语存现构式及其多义性

按照Goldberg的构式语法理论,认为汉语的存现句就是构式的一个实例。其中,存在句由"有"字句、"是"字句、"V+着"字句和"V+了"字句几个子类构成,表示"某处有某人或某物存在";隐现句包括表示"某处出现或消失了某人或某物"的句子。     

基于句酷批改网的高职英语写作教学模式实践研究

文章以建构主义、过程写作教学理论为依据,提出了基于句酷批改网的实时多元互动英语写作教学模式,并在一所高职院校进行了为期近一年的实证研究.通过对实证研究的数据进行分析证明:这种教学模式有利于提升高职学生的写作能力及写作兴趣,同时也改进了学生的学习方法和学习习惯,促进了学生自主学习和协作学习。