指称

摘要： 语言平面的信息传递影响着人们对结构的选择,而信息结构的变化往往带来信息的损耗。陈述形态转化为指称形态称之为“指称化”,指称化过程中信息的损耗是一种倾向性规律。当前,学术界在指称和称述问题的研究上已取得值得关注的学术成果,基本厘清了指称和称述的概念,确定了二者在语法学意义上的关系;深入探讨了指称和陈述之间的转化问题,提出了一整套句法成分提取理论;对“指称化”“名物化”“名词化”三者进行了有效区分,并深入探讨了指称性结构的语义限制和指称化途径。这些研究成果具有创新性和启发性,及时对汉语指称化研究进行回顾与展望,将有助于拓展汉语指称化研究的深度与广度。

摘要： 在新认知语用学的理论框架下,以语言的"体认性"这一本质特征为出发点,对语言中的指称对象进行推理,并用隐喻论解释指称表达式与所指这两个认知域的相互显映关系,以此来说明意向性和突显性是如何在指称表达式的选择和理解过程中同时起作用的,交际双方又是如何在语用推理中实现指称表达式和指称对象之间的关联性,以期构建一个有关指称生成与理解的认知语用方法。

摘要： 阐释学的任务在于一方面需要拒斥海德格尔的强制阐释,但不拒斥精神的主动性;另一方面需要拒斥还原的强制阐释,但不拒斥精神的客观性。我们时代哲学阐释的核心任务,乃是在这两种强制阐释之外找到第三条道路,既保留阐释学之为精神科学的精神性而非物质性,又保留阐释学之为精神科学的客观性而非任意性,从而建立真正的阐释学。本文将从对象的客观性、意义的客观性,以及人与世界基本关系的客观性三个层次来捍卫阐释的客观性,就《再论强制阐释》中关于阐释对象的区分、整体主义的解释原则进行系统分析和讨论。

摘要： 自我及其同一性影响着认知理论的发展,现有的物质实体论的生物实体自我观、非实体理论的心理模式自我观和非物质实体论的笛卡儿二元论自我观都有其局限性。洛尔结合了三种观点的优势,建构了以亚里士多德实体观为基础的新二元论心理实体自我,突破了三者的局限。在简单的自我实体基础上,洛尔用经验的主体构建了自我的同一性,自我意向心理状态延伸到非我外部世界的作用在与经验相关的知觉、行为、思维以及自我认知四种核心能力中体现。洛尔的心理实体自我及其核心能力的设定展示了经验的两个层次,突出了亲知、自我指称的认知重要性,赋予了指称对象客观实在性,为意向指称主体研究做出了贡献。

摘要： 在语言哲学中,探讨语言与实在关系的指称理论是一个复杂问题。克里普克提出的历史因果命名理论有力挑战了传统的指称理论,为意义和指称问题指明了新的研究方向。然而,该理论没有关注到指称的涵义及其演变,即专名和通名并不是无实际内容的语言符号,而是具有丰富涵义的名称;专名与通名的涵义及指称始终处于不断的发展和演变过程中。

摘要： 数据库语义学(Database Semantics,DBS)将自然语言交流的周期构建为从听觉过渡到思维再过渡到说话,然后从说话返回到听觉的模式(这是一个循环模式)。与真值条件语义学和短语结构语法使用的替换驱动和基于符号的方法不同,数据库语义学是数据驱动的和基于智能代理的。其目的是为具有语言能力的自主机器人提供一种语义学理论。在数据库语义学中,命题是表示内容的,而不是表示真值的(第1—3节)。内容由指称、属性和关系等语义类建立起来,它们由经典的结构语义关系,即函子论元和协调关系串联而成。为了使指称成为一个智能代理内部的认知过程,语言和非语言的内容都使用了相同的计算数据结构和操作种类,而它们之间的主要区别在于是否存在与语言相关的表面值。数据库语义学包括三部分:(i)一个交互界面,(ii)一个存储器,(iii)一个操作组件。交互界面部分在智能的认知与其外部和内部环境之间进行协调,表示为由传感器和激活器提供的原始数据(第4—7节)。智能代理每时每刻的监测数据都被存储在存储器的前端。作为智能代理控制单元的一部分,存储器的这个前端就是执行操作组件程序的位置所在,它是在内容中产生的。

摘要： 弗雷格开创性地区分了符号的涵义和指称,其意义理论影响深远,奠定了二十世纪语言哲学的基石。根据涵义-指称理论,句子的涵义是思想,句子的指称是真值。然而,把句子的真值看作指称,与“专名的指称是其所指事物”这一思想不符,句子、涵义和指称三者之间的关系与专名、涵义和指称三者之间的关系具有不对称性,而且受到“保值替换原则”的挑战。为解决此类问题,应将句子的指称视为事态,而句子的真值是句子的涵义与事态之间的关系,可以称之为指称关系。

摘要： 弗雷格依托于现代逻辑思想构建了系统的意义理论,其核心论点是:关于一个符号表达式,要区分它的涵义与指称。弗雷格将上述区分应用于自然语言的结构中,分别分析了专名、概念词、句子的涵义与指称。专名的指称是其表示的对象,专名的涵义是其指称对象的呈现模式,涵义与指称的区分起着媒介的作用,使得我们可以由对语言层面的探讨过渡到非语言层面的探讨;句子的涵义与指称涉及思想和真的关系,即思想是真之载体,是我们借以考虑真的东西,从而形成对涵义的认知到对真的推进;概念词的指称是概念,概念与对象的区分以及在对其分析的过程中所提出的函数—自变元思想,更是对分析哲学具有工具性、奠基性的理论意义。

摘要： 词的意义是其所涵盖知识的一部分,其对于理解符号意义具有重要的作用,本文将从词的意义的指称和涵义两方面来进行比较和分析。

摘要： 文章以系统功能论及篇章理论为基础,对老挝留学生语篇中存在的语法衔接手段的偏误进行分析,主要是对作文中出现的人称指称、指示指称、词语指称及零式指称进行调查分析,对老挝留学生语篇中常见的偏误类型进行归纳分析,以期能够帮助老挝留学生的汉语学习,尤其是在写作文时能够使作文更流畅,不会因为衔接的问题而造成作文语义不连贯或者语义模糊不清,同时也为对外汉语教师的教学提供指导。

摘要： 从广义上看，当前最有代表性的内涵逻辑系统有：模态逻辑、时间逻辑、自由逻辑、道义逻辑、认知逻辑等。从狭义上看，内涵逻辑系统包括邱奇的内涵逻辑系统以及以邱奇内涵逻辑系统为基础的其它系统。本文讨论的内涵逻辑特指源于弗雷格的涵义和指称理论的狭义内涵逻辑。首先探讨弗雷格的涵义和指称理论，然后探讨外延主义和内涵主义之争，进而探讨这一争论对于建立内涵逻辑的意义，讨论内涵逻辑的困境，最后探讨内涵逻辑的出路。

摘要： 长期以来“内涵和外延是概念(或词项)的两个重要特征”这一经典逻辑命题一直贯穿于逻辑体系概念论的始终.这一命题实际上并没有把概念和语词真正区别开来。说概念有内涵就等于说涵义有涵义。哲学认识论上所讲的概念的灵活性实际上是语词表达概念的灵活性，概念本身并没有灵活性可言。所谓语词的涵义和指称实际上讲的是两个层次上的问题。涵义是语词的涵义，而指称是涵义的指称。语词、内涵、外延的关系实质上是一个依次隶属的关系。

摘要： 本范文主要从微观语言学引导学生如何选用词、句；如何解读词、句。范文中运用了标记理论，认知理论，社会语言学理论，常式句和变式句等理论。概言之，写作教学中的语言学理据性。

摘要： 本范文主要从微观语言学引导学生如何选用词、句；如何解读词、句。范文中运用了标记理论，认知理论，社会语言学理论，常式句和变式句等理论。概言之，写作教学中的语言学理据性。

摘要： 本范文主要从微观语言学引导学生如何选用词、句；如何解读词、句。范文中运用了标记理论，认知理论，社会语言学理论，常式句和变式句等理论。概言之，写作教学中的语言学理据性。

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摘要： 本发明公开了一种基于指称句的知识图谱和文本信息的表示方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包含：对知识图谱进行建模，获得实体向量和关系向量；获取纯文本中包含的与关系相关的深层语义信息，并进行知识建模，获得文本化关系向量；获取纯文本中包含的与实体相关的深层语义信息，并进行知识建模，获得文本化实体向量；基于所述实体向量、所述关系向量、所述文本化关系向量、所述文本化实体向量以及词语向量构造优化参数，实现知识图谱和文本信息的联合表示。本发明利用“指称句”对知识图谱中的实体进行文本化建模，实现对知识图谱与文本信息联合表示进行降噪，从而提升知识表示与推演的质量。

摘要： 在示例性的实施例中提供用于自然语言处理中的依赖指称表达的解疑的方法、系统和计算机程序产品。选择一组文档中的文档的一部分，该部分包含一组依赖指称表达实例。过滤该部分以通过使用实例的语言特性从一组依赖指称表达实例中识别该实例，该依赖指称表达的实例指称在一组文档中出现的完整表达。通过定位依赖指称表达在哪里被定义为完整表达的替代物而在一组文档中的一个成员文档中定位完整表达。通过使用完整表达解析实例，使得关于完整表达的信息可在所述实例的位置处得到。

摘要： 本发明提供一种基于跨模态记忆对比指称表达理解的多模态目标检测方法，其采用具有较强表达力的Transformer网络去融合视觉与语言特征，利用多模态特征编码来捕获长范围的句子以及图像中目标信息。同时，建立整个数据集中目标关系记忆存储机制，通过建模多模态记忆增强与更新过程，利用整个数据集中图像间目标相关的记忆特征去增强当前数据集的多模态特征，从而实现本发明提出的跨模态记忆对比的Transformer指称表达理解。基于跨模态记忆对比的Transformer指称表达理解所提取的特征在拉大与其他干扰特征的距离的同时，有效地拉近了当前图像与句子的目标特征与整个数据集的同类别目标特征之间的距离，提升特征的判别性与鲁棒性，进而提高指示表达理解的目标检测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于密集交叉注意力的指称表达生成方法，首先构建特征提取模块，从给定图像中提取目标特征；然后构建对象上下文注意模块，通过对象上下文注意模块得到目标的最终特征；然后将最终特征进行平均池化获得最终的视觉特征，使用LSTM作为生成模块，在每个时间步，将单词特征、视觉特征和隐藏状态连接，并将其作为LSTM模型的输入，LSTM模型的输出即为最终结果；损失函数采用生成损失和三元组损失组合。本发明可以对多模态数据进行建模并学习细粒度的特征表示，并能够在没有实例级注释的情况下生成无歧义的表达式。

摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于transformer的指称图像分割方法，对于输入的文本和图像，算法要根据输入的文本来对图像中指定的目标进行分割，算法主要由特征提取、跨模态特征融合、跨层级信息整合三个部分组成。本发明可以在视觉特征提取和跨模态融合阶段提取全局和局部信息，在解码器阶段也可以很好地使不同层级的信息进行有效的整合，从而可以让模型根据文本描述来生成性能更好的分割结果。

摘要： 本公开提供了一种事件指称匹配方法、模型训练方法以及装置，涉及人工智能领域，尤其涉及知识图谱领域和深度学习领域。具体实现方案为：获取待处理的第一、第二事件指称，并获取第一事件指称的第一辅助文本和第二事件指称的第二辅助文本；根据第一事件指称、第一辅助文本、第二事件指称和第二辅助文本，生成融合编码特征向量；融合编码特征向量为融合了第一事件指称、第一辅助文本、第二事件指称和第二辅助文本的文本信息、结构化信息的编码特征向量；根据融合编码特征向量，生成文本对编码特征向量；文本对编码特征向量为由第一事件指称和第二事件指称组成的文本对的编码向量；根据文本对编码特征向量确定第一和第二事件指称是否为相同事件。

摘要： 本发明公开了一种基于主题模型和语义分析的实体指称项识别方法，包括如下步骤，步骤一、对输入语料进行句子分割、分词、词性标注和依存关系解析；步骤二、基于句法分析，获取边界完整的名词词组作为实体指称项的候选集，然后综合利用LDA主题模型和TF‑IDF统计算法，从候选集中过滤非实体指称项；步骤三、度量实体指称项和种子实体的语义相似度，选择相似度高的种子类别作为实体类别，然后利用浅层的句法知识设置规则，将每种实体类别的实体指称项分类到相应的指称项类别。本发明能够提高实体边界检测和分类方法的有效性。

摘要： 本发明涉及人工智能，提供一种医学特定指称及其关系的抽取方法，包括：提取医学样本文献中的实体指称，并对所述实体指称进行语法位置标注；根据所述实体指称的语法位置标注确定各实体指称之间的路径关系，并根据所述路径关系生成候选抽取规则集；根据过滤规则对所述候选抽取规则集进行过滤；通过预设的验证模型对过滤后的候选抽取规则集进行验证，以确定最终抽取规则；利用所述最终抽取规则对获取的待识别文献进行处理，以提取所述待识别文献中的医学特定指称及其相互作用关系。本发明还涉及区块链技术，候选抽取规则集存储于区块链中。本发明提供技术方案既能够解决现有的医学文献抽取方法中不能自动解析医学特定指称及其相互作用关系的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于指称理解的视频安防检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理的视频中的图像帧数据及待检测目标的指称数据；由语言注意力模块、基于协同注意力的主语模块、位置模块和基于视觉上下文的关系模块4个部分构成指称理解系统；对图像帧数据采用实例分割模型检测出候选目标，获得一个或多个候选目标区域；对指称数据采用语言注意力模块处理，分别映射获得视觉主语表达、位置表达和关系表达，并确定各表达的权重；分别用基于协同注意力的主语模块、位置模块和基于视觉上下文的关系模块进行相似度匹配打分，利用加权方式融合得到相似度得分，得分最高的区域判断为目标区域。本发明用于视频安防检测，提高了目标检测的准确性，尤其适用于具有多人物视频图像的识别。

摘要： 本发明公开了一种基于指称句的知识图谱和文本信息的表示方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包含：对知识图谱进行建模，获得实体向量和关系向量；获取纯文本中包含的与关系相关的深层语义信息，并进行知识建模，获得文本化关系向量；获取纯文本中包含的与实体相关的深层语义信息，并进行知识建模，获得文本化实体向量；基于所述实体向量、所述关系向量、所述文本化关系向量、所述文本化实体向量以及词语向量构造优化参数，实现知识图谱和文本信息的联合表示。本发明利用“指称句”对知识图谱中的实体进行文本化建模，实现对知识图谱与文本信息联合表示进行降噪，从而提升知识表示与推演的质量。