句法结构

摘要： 从句法结构和词汇选用两方面对我国学者与英美学者撰写的人工智能类论文标题进行了对比分析,进而提出了适度调整结构、增强语类意识和慎重选用词汇三种标题英译策略,以期为人工智能类论文标题的翻译提供借鉴。

摘要： “飒”作为2020年度十大流行语之一,主要应用于网络社交平台中。作为流行语使用的“飒”经历了词义演变后与古汉语中形容风声的“飒”不再相同。通过对“飒”的词义演变进行深入研究,发现“飒”在语言演变中语义逐渐缩小,单音节语素化趋势明显,且产生了旧词新义的现象。“飒”的流行趋势具有时代性及语言变化规律,作为旧词而有新义。

摘要： 《朱子语类》中“个”字有6000多个,主要用法有个体量词、语气助词、结构助词、词缀,包含“个”的结构主要有:大量的“动词+个+NP”中的“有/无+个”“是+个”“动词+得+个”等结构;“数词+个+NP”及“NP+数词+个”的倒用结构;“指示代词+个+NP”结构;“形容词+个+NP”结构以“好+个+NP”为主,但也出现了一些新的形容词;“他个”“真个”结构。宋代诸多文献中口语化现象增多,量词“个”除了作为称量词外,还逐渐走向了虚化的道路。

摘要： 大部分基于依存句法分析的事件检测方法仅聚焦于依存句法结构上的单跳联系,忽视了词与词之间的多跳联系,造成事件触发词与部分相关实体间的语义缺失,从而影响了事件检测效率。因此,为了充分利用词语间的语义相关性提升事件触发词的识别能力,提出了融合多跳关系标签和依存句法结构信息的事件检测模型。构建了一种新型的依存句法多跳树以及多跳关系标签搜索算法,增强了核心词汇的事件表征能力,并结合图注意力网络聚合了词的多阶表示,提升了事件检测性能。在ACE2005数据集上的实验结果显示,提出的增加了多跳关系标签信息的事件检测方法比基准模型性能提升了近2%。

摘要： 人的认识可分为直观认识与符号认识,前者是人运用先天机能所获得的认识,后者是人使用符号所获得的认识。符号中最常用者为语言符号,其要素为单词,分为表示对象的实词和起联系作用的虚词。一个完整的符号认识至少需要两个实词:一个主词,指出对象;另一个谓词,说明对象——这就是符号指谓。构成符号指谓的实词包括个别词和普遍词,前者只指代个别,不具有说明性,而后者可以说明不止一个个别。普遍词分为实在词和范畴词,前者又分为表示自然时空对象的经验词和表示拟想时空对象的超验词,后者表示符号指谓系统中的各种程序性角色。个别词、实在词和范畴词为语言符号的三大实词要素。任何一个实词都包含三维语义结构:它是一个符号,它代表一个对象,它表示符号使用者对该对象的意识。符号指谓的功能在于用谓词回答关于主词所指对象的疑问:或者回答其“是什么”,把对象归类,其谓词为属词和种词;或者回答其“是怎样”,把对象跟同类其他对象区分开来,其谓词为偶性词;从而形成一个主词加两种谓词的三元句法结构。符号指谓的句式次序分为三阶:第一阶以个别词为主词,以实在词为谓词;第二阶的主谓词都是实在词;第三阶以范畴词为谓词,又分为以个别词和实在词为主词的应用性三阶和以范畴词为主词的原理性三阶。语素三词、语义三维、句法三元和句次三阶共同构成了符号指谓的范畴结构,成为人的符号认识的先验程序。

摘要： 针对短文本中大量文法混乱语义不清的句子,提出一种将句法结构和修饰语义相结合的短文本质量评估算法。该方法将短文本分为单句和多句两种模式。对于单句模式,将句子解析为抽象语义表示,接着分析谓词的句法结构的完整程度;根据不同的修饰关系计算句子序列的紧密程度,结合句子的结构完整性与紧密性得出单句短文本质量评估值。对于多句模式,选取每句中的关键词;循环计算与其他句子中关键词的相似性,总相似度最高的单句作为核心句,用核心句的质量评估值作为多句短文本的质量评估值。实验结果表明,该方法在中文AMR数据集上的准确率为80%,在自建的多句微博数据集中准确率为74.73%。

摘要： 文本易读性是阅读教学和阅读测试的重要参照指标,但影响现代汉语言文本易读性的因素尚需进一步研究。以2018年高考语文全国卷Ⅱ中的论述类文本为实验样本,将复杂长句改成结构相对简单的短句,并设计试题进行测试,以探索句法结构对现代汉语文本易读性的影响。通过分析学生的阅读用时、每题得分等数据,发现句法结构会影响现代汉语文本的阅读速度和低级阅读能力,但对高级阅读能力基本不产生影响。这一结论对阅读教学和阅读测试提供了以下启示:正视言语形式的教学价值,重视文本内容的教学意义;突破“语言玩味式”阅读形态,重视学生高级阅读能力的培养;避免阅读测评选材的随意性,规范调控测评试题的难易度。

摘要： 为解决地质领域实体关系类型复杂且缺乏大量标注语料的问题,建立基于句法结构的开放式实体关系联合抽取模型CSSEM (Chinese syntactic structure extraction model).给出一种基于模式的地质领域实体识别方法,解决地质领域缺乏实体标注语料的问题;基于少量标注语料自动学习关系抽取模式,使用基于句法结构的抽取模式从非结构化文本中开放式地抽取三元组.基于AUC (area under curve)评价标准,CSSEM与其它方法在地质领域和通用领域的数据集上进行对比分析.分析结果表明,该模型在上述两个领域取得了更好的准确率和召回率.

摘要： 梁实秋在与鲁迅关于"硬译"问题的论争中曾引鲁迅译文中的一些段落,作为"硬得不通"、鲁迅自己"也未必懂"的依据,由此证明"硬译"即"死译".对这些梁引译文,鲁迅从未进行过正面回应,学界迄今为止亦未对此类译文的可解读与否做过认真研究.这一普遍沉默,似乎从另一角度说明对这些译文的情感倾向.本文试图对梁实秋所引全部鲁迅译文进行研究,着重于对语义进行解读和对句法结构进行辨析,以此证明这些译文的可解读性,并通过与鲁迅所用日译原文及他人所译同文的对比,进一步探索鲁迅译文的准确性和结构方式.本文认为,以句法结构为单位是鲁迅"硬译"的基本方式,这一方式固然会造成一定的理解难度,但由于可以避免译者在句式调整时造成语义改变,且能使读者理解到原文中句子内部的逻辑关联,因而不仅可有较高的信度,而且作为一种"不理想"的翻译对策,可与当下汉语的"理想"规准形成张力.

摘要： 拟人是一种常见的修辞格,即给人以外的东西赋予感情、语言、动作和思想等。拟人修辞格可以把人以外的东西描述得更具体、更生动。英语中,一些拟人句由于主语很奇特,也由于句法结构很独特,使得初学者在理解句意时产生困难。本文针对英语拟人句做一归类,并就一些另类的拟人句介绍一些翻译方法。

摘要： 二语学习者如何理解句子,主要依靠句子的句法结构还是句子的语义语用等信息.这是句子理解中句法优先模式和浅层结构假说的根本争执.这两种理论都获得了相应的实证支持.然而已有结论主要来自于以歧义句、挂靠句为实验材料,中高水平的二语学习者为研究对象的实验,忽略了英语初学者句子理解的特征以及这些特殊的语言现象可能对他们理解造成困难.因而本研究尝试采用“停顿法”研究中国高中生对英语口头句子的理解特征.研究结果显示被试在两种停顿方式中的反应时有显著性差异,不依靠句法结构停顿用时更少.被试采用以语义为导向的句子理解模式,该结果支持浅层结构假说的预期.

摘要： 韵律与句子的音系结构、句法结构及语篇信息结构之间存在着对应关系,是言语理解过程中不可分割的一部分.本文围绕口语和书面阅读理解过程中的韵律辨识加工,综述了近年来国内外英语语言理解过程中韵律加工方面的相关研究.首先介绍了韵律加工的神经机制,在此基础上从说话者和听话者两个角度探析了韵律在英语句子理解和句法分析过程中的作用,探讨了学习者在英语书面无声阅读过程中对文本材料韵律加工的研究.最后简要地介绍了国内相关领域内展开的韵律研究,指出了汉语韵律研究应该注意的问题.

摘要： 本文从制图理论(Cartographic Approach)的观点出发,认为汉语的轻动词(light verb)至少应该分为内、外两类:外轻动词与事件(event)层次的使事性(causality)有关,而内轻动词则跟动作(activity)层次的与事性(comitativity)有关.前者源自Huang(1994,1997)的经典分析:要参透(la)中句法和语义不协调的现象,必须从该句的"言外之意"着手,亦即将其与(lb)中的致使关系(causation)等量齐观,主张(1a)中其实有一个相当于"让"的隐性轻动词CAUSE,差别在于"让"可以单独出现在句子上层,而CAUSE则需将主动词"切得"吸引上来做为靠山,才能在音韵上站得住脚.总结而言，无论从句法结构或是语义诊释的角度来看，都有必要将汉语中的内、外轻动词区分开来。虽然其间仍有许多灰色地带需要用更缜密的方法来探索，为其制作更精确的舆图，本文仍勉力跨出了一大步，希望能对厘清句法、语义间错综复杂的映射关系有所贡献。

摘要： 本文通过对电视剧《酸甜苦辣小夫妻》台词中“给我(+VP)”结构所在的例句进行统计分析,归纳出“给我”的三种结构类型和四种所在句类,在此基础上,从场景类型、场景内人物关系和场景内氛围类型三方面考察了“给我”的使用场景,是以现场交互场景为主体,并进一步分析出了该结构主要具有明确行为动作方向性以及对听者的未然行为发出命令、宣泄负面情感这两种语用功能.

摘要： 本文通过对电视剧《酸甜苦辣小夫妻》台词中“给我(+VP)”结构所在的例句进行统计分析,归纳出“给我”的三种结构类型和四种所在句类,在此基础上,从场景类型、场景内人物关系和场景内氛围类型三方面考察了“给我”的使用场景,是以现场交互场景为主体,并进一步分析出了该结构主要具有明确行为动作方向性以及对听者的未然行为发出命令、宣泄负面情感这两种语用功能.

摘要： 本文通过对电视剧《酸甜苦辣小夫妻》台词中“给我(+VP)”结构所在的例句进行统计分析,归纳出“给我”的三种结构类型和四种所在句类,在此基础上,从场景类型、场景内人物关系和场景内氛围类型三方面考察了“给我”的使用场景,是以现场交互场景为主体,并进一步分析出了该结构主要具有明确行为动作方向性以及对听者的未然行为发出命令、宣泄负面情感这两种语用功能.

摘要： 本文通过对电视剧《酸甜苦辣小夫妻》台词中“给我(+VP)”结构所在的例句进行统计分析,归纳出“给我”的三种结构类型和四种所在句类,在此基础上,从场景类型、场景内人物关系和场景内氛围类型三方面考察了“给我”的使用场景,是以现场交互场景为主体,并进一步分析出了该结构主要具有明确行为动作方向性以及对听者的未然行为发出命令、宣泄负面情感这两种语用功能.

摘要： 本文通过对电视剧《酸甜苦辣小夫妻》台词中“给我(+VP)”结构所在的例句进行统计分析,归纳出“给我”的三种结构类型和四种所在句类,在此基础上,从场景类型、场景内人物关系和场景内氛围类型三方面考察了“给我”的使用场景,是以现场交互场景为主体,并进一步分析出了该结构主要具有明确行为动作方向性以及对听者的未然行为发出命令、宣泄负面情感这两种语用功能.

摘要： 本文通过对电视剧《酸甜苦辣小夫妻》台词中“给我(+VP)”结构所在的例句进行统计分析,归纳出“给我”的三种结构类型和四种所在句类,在此基础上,从场景类型、场景内人物关系和场景内氛围类型三方面考察了“给我”的使用场景,是以现场交互场景为主体,并进一步分析出了该结构主要具有明确行为动作方向性以及对听者的未然行为发出命令、宣泄负面情感这两种语用功能.

摘要： 本文重点分析东干语动态助词“哩”的语法意义,根据对语法形式的分析,发现“哩”是表示完成体的语法标志,常附在动词后表示“动作已经完毕”的语法意义,常附在形容词后表示“结果已经产生”的语法意义.本文归纳其出现的主要句法位置及结构,同时综合分析东干语动态助词“哩”与东干语语气词“哩”的共现合用和兼用两种情况的使用特点.

摘要： 本发明公开一种基于句法结构的领域自适应方面术语抽取方法及系统，包括将源领域和目标领域中词的词性和句法依赖关系作为句法结构信息；计算源领域方面术语的平均词性特征和平均句法依赖关系特征并作为方面术语的平均句法结构特征；根据句法结构信息计算源领域和目标领域中每个词和平均句法结构特征的相似度；对基于Transformer的预训练模型进行基于句法结构相似度的再预训练；基于掩码语言模型MLM构建方面术语抽取模型并进行训练，训练过程中对术语抽取模型的交叉熵损失函数进行加权。本发明能学习到词语级领域不变表征，在细粒度的文本抽取任务中能取得不错的成效。

摘要： 本申请实施例提供一种基于句法结构元素语义的文本分析方法、装置及计算终端，通过对待分析文本的每个分句进行句法分析，抽取每个分句的句法结构元素集合以用于实现待分析文本与样本文本的比较分析。如此，充分考虑了每个分句的语义信息和结构信息，增加句法结构元素在待分析文本中所占的权重，可以提高对于短文本的相似度比较结果的准确性。

摘要： 本发明涉及一种融合句法结构的藏汉语言神经机器翻译方法，属于机器翻译及特征融合应用技术领域。本方法旨在在神经机器翻译的框架中，引入更多语言本身的句法结构，从而帮助提升机器翻译质量，通过优化transformer的位置编码技术问题，提出相对位置编码的方法，进行句法结构信息的融入。本方法通过提取基于依存关系的结构位置编码方法优化transformer，最终达到提升藏语‑汉语神经机器翻译质量的目的。本方法能有效提高自注意力神经网络在学习两种语言之间的关联的效率，缓解两种语言由于句法结构不同带来的问题，降低算法的时间复杂度，解决了传统模型采用绝对位置编码造成的上下文信息丢失问题，减少了低资源神经机器翻译的误翻译、漏翻译的发生。

摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，涉及一种融合多句法结构的语义关系分类方法，包括以下步骤，先对文本序列进行数据预处理；然后对文本序列的向量进行双向编码，利用注意力机制对编码信息进行加权学习，通过CRF对加权后的编码信息进行双向解码，获取文本序列上的实体标签信息；然后构造联合向量，构造融合多句法的复杂网络，利用共享参数进行端到端的训练，获取三元组上的隐状态并进行拼接，经线性变换后输出语义关系类别。本发明基于叠层的循环神经网络模型，将多种句法结构进行融合，解决了单一句法结构模型无法有效适应其他句法结构的问题，从而能有效处理不同的句法结构，提高了模型的鲁邦性，并提升了分类效率。

摘要： 本发明公开一种基于句法结构的领域自适应方面术语抽取方法及系统，包括将源领域和目标领域中词的词性和句法依赖关系作为句法结构信息；计算源领域方面术语的平均词性特征和平均句法依赖关系特征并作为方面术语的平均句法结构特征；根据句法结构信息计算源领域和目标领域中每个词和平均句法结构特征的相似度；对基于Transformer的预训练模型进行基于句法结构相似度的再预训练；基于掩码语言模型MLM构建方面术语抽取模型并进行训练，训练过程中对术语抽取模型的交叉熵损失函数进行加权。本发明能学习到词语级领域不变表征，在细粒度的文本抽取任务中能取得不错的成效。

摘要： 本发明请求保护一种融入句法结构信息的主题挖掘方法、存储介质及系统，包括以下步骤：获取社交文本数据集，利用依存句法结构对社交文本数据集的二元词汇关系期望值进行计算；将二元词汇关系的期望值输入到二元词汇信息构建的主题挖掘模型中，所述主题挖掘模型采用隐含狄利克雷分布DP‑BTM模型；对待挖掘文本的词语进行采样分析，来确定主题词语分布集合；给出具体的主题分布结果和主题下词语的分布结果。该方法能够消除短文本数据稀疏对主题挖掘的影响，并且丰富了模型采样过程中二元词汇之间的语义信息，可以提升主题挖掘的质量和其解读性。

摘要： 本发明提供一种基于隐式句法结构依赖的关系抽取方法以及可读存储介质，本发明的关系抽取方法在不加入任何人为先验信息的前提下，通过神经网络自适应地学习输入文本中单词之间地依赖，隐式引入句法树地结构，提高模型对语义的理解能力；而且，本发明使用了Relation‑Aware的细粒度注意力机制，对于关系抽取中的每个关系都分配一个向量，与文本中的单词通过注意力机制生成最后的表征，避免了已有注意力机制对多个关系标签向量的混淆。

摘要： 本发明公开了一种融合句法结构信息的关键词生成方法及装置，能够为新闻文章自动地生成关键词。本发明首先使用爬虫工具采集新闻文章，并采取人工标注参考关键词构造出新闻文章数据集；然后对文本进行预处理，依存句法分析和过滤停用词；接着基于循环神经网络的顺序编码器和基于图卷积网络的图编码器分别获取文章的上下文语义和结构特征，并利用聚类方法将文本分为包含不同子主题部分，并利用多个基于注意力机制的解码器并行生成关键词；采样交叉熵损失进行模型参数优化；最后基于训练后的模型对待处理的新闻文章进行自动关键词生成。本发明通过句法结构信息弥补顺序编码存在的长距离单词依赖信息损失问题，从而提高生成关键词的质量。

摘要： 本发明公开了一种基于句法结构和对比学习的否定分析方法。首先引入了依赖树和成分树中的句法信息，而后通过图卷积神经网络进行信息交互；同时在图的拓扑结构外增加了点和边的信息，并通过注意力机制进行信息融合；其次利用条件随机场进行否定词识别和否定作用域识别；再次通过将句子中的单词随机替换为不同类型的否定词，对比学习被用于对不同类型的否定词进行语义关联，以加强模型对困难否定词的识别能力；最后采用替换词检测任务加强模型对否定词的敏感度。本发明向预训练模型中注入了句法信息，并通过对比学习加强了困难否定词的识别能力，在否定分析官方数据集达到目前研究的先进水平。

摘要： 本发明涉及融合句法结构及Tree‑LSTM的汉越平行句对抽取方法。本发明首先预训练汉越双语词向量，将汉越双语映射到同一语义空间中，考虑汉越句子结构具有差异性，通过依存句法树将句子序列结构转化为依存树结构，通过Tree‑LSTM捕获句子的句法结构信息，并将汉越双语句子的词性信息作为特征向量拼接到句子语义向量中，最后将该向量输入至全连接层训练出汉越平行句对分类器。本发明利用深度学习方法，在大量数据中自动学习句子表示规则，解决了传统的平行句对抽取任务需要耗费大量人力资源用以设计特征的问题。同时，该发明考虑并解决了汉越语言的结构差异性特点影响抽取模型性能的问题，提升了平行句对抽取模型的准确率。