认知语义学

摘要： 本文以代表性设计师的设计理念及其座椅设计为范例,参考极简艺术的美学观和极简产品的形式表现,立足极简设计的形式表征,采用符号学和认知语义学的观点,检视、解读极简主义的多元发展趋势。认为极简设计的表现内涵,起于象征符号的个人诠释,走向原型图像的集体共同意识,归于指示符号的潜意识构想。极简设计的理念是对美学、认知和价值层面所做的反省、删减与回归,反省产品自身的角色与价值,删除过多的历史风格或个人诠释,回归到纯粹的知觉和美学感受。

摘要： 以认知语义学的分析为问题研究的逻辑起点,依据原型范畴理论、隐喻和转喻的认知模式,通过实证研究的方式探讨一词多义问题与认知思维策略之间的关联性。结果表明,在词汇学习中嵌入认知思维策略训练,能够提升在校大学生词汇学习的效率。

摘要： 动补结构是表征宏事件的主要句法形式之一。当前有关讨论集中于语言类型学,较少探究框架事件和副事件的事件融合。本文基于语料库实证研究,以“V回”表征宏事件为案例,考察动补结构中框架事件和副事件发生事件融合的事件关系、语义维度和认知模式。研究发现:1)框架事件和副事件主要基于原因、方式、基底和构成四类事件关系发生事件融合;2)两个事件的事件融合主要涉及时间融合、空间融合、指称融合、意向性、控制和压制力六个语义维度,事件融合的紧密度连续统由紧密至松散可以概括为:自主运动事件/非施事性状态变化事件>致使运动事件/施事性状态变化事件/实现事件>行动关联事件;3)在注意分布的认知驱动下,动补结构的事件融合呈现多样化。本文从事件融合的视角阐释了动补结构表征宏事件的能产性。

摘要： 百余年来,语义研究先后出现了20多种理论,其中认知语义学当为最前沿。Talmy深入研究了动态性概念系统的建构、分类、过程、系统和语言表征,重点论述了五大图式系统,研究专题包括“注意窗和图形—背景(视角、突显)”“空间和运动”“计量和界性”“图式和宏事件”“因果、力动态和互动”等。本文拟从体认语义学的角度出发,主要论述第一个专题(即注意窗和图形—背景)在语言研究和教学中的具体应用。本研究发现,这些专题都与“体验观”相关,但这一核心原则未能体现在“认知语义学”的学科名称之中,Talmy更未涉及马克思主义的辩证唯物论和后现代哲学的“人本观、非理性、多元化”等内容;同时,他还接受了乔姆斯基的语言普遍观,本研究认为这并不妥当。据此,我们尝试提出“体认语义学”,以作弥补与发展。

摘要： 在日语的学习中,我们通常认为多义词是一项较难习得的项目。然而值得注意的是,多义词的各个语义并不是相互孤立的存在,而是具备一定关联性的东西。多义词「一体」其最初的语义机能仅限于描述与其直接相关的客观世界,随后该机能逐渐扩张,也用来表述主体主观认识。可以说是正是由于语义扩张的存在,才使得语言传达有了无限的可能。本文基于认知语义学的理论,分析「一体」一词语义演变的过程。在词语的语义演变过程中,各个义项并不是按顺序接连出现,而是存在同时出现的可能。语义演变主要是基于隐喻、转喻等多种认知机制共同完成的。

摘要： 美国著名语言学家Leonard Talmy所著的《认知语义学》语言理论高屋建瓴、精奥深厚、创见迭出,研究视角新颖独特,是认知语言学领域的鸿篇巨著.该书汉译本的出版对我国认知语言学的研究与发展具有重要意义.李福印教授团队的汉译本译笔流畅,用语规范自然,对认知语义学在国内的传播意义重大,对于认知语义学的研究具有重要的指导意义.

摘要： 英语亲属称谓名词虽然不如汉语的亲属称谓名词那样纷繁复杂,但却有名词动词化的灵活用法.本文试图从认知语义学的转喻和隐喻、识解理论、原型和意象图示角度来探究英语亲属称谓名词动词化过程中所带来的语义变化的认知理据和深层动因.

摘要： 波兰语义学派的语义分子理论以自然语义元语言理论为基础,是当代认知语义学中的一种新范式.其背后的哲学思想可以追溯到17世纪德国哲学家莱布尼茨的理性主义传统.本文旨在介绍波兰语义学派的最新发展,重点探讨语义分子理论的学术基础、语义分子的界定及其在词汇语义阐释中的应用.语义分子理论有助于我们重新理解词汇结构,更好地描写语义依存性及其相互关系,为研究者进行更为深入的相关研究提供借鉴,从而进一步丰富这一领域的研究内容.

摘要： 事件是认知语义学的关键概念之一.按照戴维森的异态一元论,客观事件是物理事件,物理事件引发的心理事件是人们运用不同层面的心理语言描述同一物理事件.物理事件与心理事件之间不是决定论的因果关系,而是心理事件附随于物理事件,且心理事件涌现出超越物理事件的新意义."事件"实际上应分为实存事件、原生事件、次生事件三个不同层面.实存事件是客观存在的事件,原生事件指人们使用普通心理语言描述的原发性心理事件,次生事件是指原生事件与其他心理事件相互作用而生成的复杂心理事件.

摘要： 0.引言认知语言学起源于20世纪70年代中后期Langacker、Lakoff和Talmy对空间语法、语言格式塔和认知语义学的开创性研究。1989年第一届国际认知语言学会议在德国杜伊斯堡召开并成立国际认知语言学协会,1990年《认知语言学》创刊,认知语言学正式确立。1990年代中后期以来一系列认知语言学著作相继出版,世界各国纷纷建立认知语言学研究会,认知语言学的国际影响日趋增强。

摘要： 本发明涉及一种基于网络结构和语义相关性度量的标签语义学习方法，包括基于用户行为事实初始化标签网络得到事实标签网络G；根据事实标签网络G构建规约后的标签网络GR；在标签网络GR上应用改进的随机游走策略构建基于随机游走策略的标签网络GC；基于标签相关的文本信息构建标签网络GT；对标签网络GC、标签网络GT进行归一化处理，通过随机游走策略和词向量学习方法学习标签语义向量表示。本发明设计合理，不仅充分利用网络拓扑结构，又兼顾到节点内含的相关文本信息，能够在较短时间内从拓扑结构和文本表达学习到易于运算、置信度高、表达充分、噪音低的标签语义向量，可广泛应用于含标签的文本集合的标签网络学习和标签语义学习。

摘要： 本发明公开了一种基于语义学习的整机点云数据的下采样方法，包括：步骤S1、根据点云语义学习原理构建基于特征学习的多输入编码器；所述多输入编码器分别将整机点云数据和特征点数据作为输入，进行数据特征融合，然后通过解码器进行解码；骤S2、构建并训练基于语义学习的点云特征权重计算网络，计算得到待测量每个点的特征权重；步骤S3、对步骤S2得到的权重结果进行空间加权采样，基于高斯分布的空间采样原理进行下采样。本发明通过加入关键特征点的信息来约束采样过程，既解决了整机点云数据过大无效信息较多需要采样处理的问题，又保证了关键特征点区域的点云信息不会因采样而缺失，保证了输出采样结果的有效可靠。

摘要： 本发明提供了一种结合快速表示学习和语义学习的睡眠阶段分期系统，包括信号采集单元、数据预处理单元、信号处理单元和预测结果处理单元；信号采集单元包括EEG信号采集模块和知识数据采集模块，分别用来获取原始EEG信号和睡眠阶段分期的相关知识；数据预处理单元包括特征预处理模块和知识预处理模块分别对采集的EEG信号和知识数据进行预处理；信号处理单元包括表示学习模块和语义学习模块呢能够有效的提取EEG信号特征和与睡眠分期相关的语义特征并得到两个分类结果；最后通过预测结果处理单元将得到两个分类结果加权融合得到最终结果。该系统提高了训练和预测速度，有效利用了信号特征和语义特征大大提高了睡眠阶段分期的准确性。

摘要： 本发明涉及一种基于网络结构和语义相关性度量的标签语义学习方法，包括基于用户行为事实初始化标签网络得到事实标签网络G；根据事实标签网络G构建规约后的标签网络GR；在标签网络GR上应用改进的随机游走策略构建基于随机游走策略的标签网络GC；基于标签相关的文本信息构建标签网络GT；对标签网络GC、标签网络GT进行归一化处理，通过随机游走策略和词向量学习方法学习标签语义向量表示。本发明设计合理，不仅充分利用网络拓扑结构，又兼顾到节点内含的相关文本信息，能够在较短时间内从拓扑结构和文本表达学习到易于运算、置信度高、表达充分、噪音低的标签语义向量，可广泛应用于含标签的文本集合的标签网络学习和标签语义学习。

摘要： 本发明公开了一种基于语义学关联的结构化报告模板的设计方法，包括以下步骤：步骤S1、基于历史病案大数据语义构建得到第一诊疗知识图谱；步骤S2、基于病症诊疗指南大数据构建得到第二诊疗知识图谱；步骤S3、将所述第一诊疗知识图谱和第二诊疗知识图谱进行实体融合得到融合表征诊疗实操经验和诊疗专家经验的诊疗结构化知识图谱，并基于诊疗结构化知识图谱为病症类别构建出结构化报告模板；步骤S4、根据结构化报告模板对病症类别进行统一诊疗以提高诊疗规范性。本发明使得按照结构化报告模板进行病症诊疗即符合医生的诊疗实操经验也符合诊疗专家经验，实现诊疗标准性和机动性的兼顾，突破了计算机辅助诊断方法仅采用诊疗指南驱动的局限。

摘要： 本发明公开了一种基于语义学习的整机点云数据的下采样方法，包括：步骤S1、根据点云语义学习原理构建基于特征学习的多输入编码器；所述多输入编码器分别将整机点云数据和特征点数据作为输入，进行数据特征融合，然后通过解码器进行解码；骤S2、构建并训练基于语义学习的点云特征权重计算网络，计算得到待测量每个点的特征权重；步骤S3、对步骤S2得到的权重结果进行空间加权采样，基于高斯分布的空间采样原理进行下采样。本发明通过加入关键特征点的信息来约束采样过程，既解决了整机点云数据过大无效信息较多需要采样处理的问题，又保证了关键特征点区域的点云信息不会因采样而缺失，保证了输出采样结果的有效可靠。

摘要： 本发明公开了一种基于BERT神经网络与多语义学习的方面级情感分析方法，涉及人工智能中的自然语言识别处理领域。首先，充分利用BERT神经网络模型广泛的预训练和后训练，有效解决方面级情感分析中语料数量小的问题。其次，提出了一个基于BERT神经网络的多语义学习模型，该模型由左语义、右语义、方面目标语义和全局语义学习模块组成。进而，为捕获每个上下文词和方面目标之间的语义依赖性，提出了一种基于BERT神经网络和多头注意力机制的方面感知增强方法。最后，提出了一种基于线性变换和多头注意力的二级语义融合与互补方法，以更有效的方法解决自然语言识别处理中的方面级情感分析问题。

摘要： 本发明公开了一种基于Transformer的增强了局部语义学习能力的3D点云分析方法及装置，其中的方法构建了深度学习模型，包括局部语义自注意力学习模块，能够并行地感知全局上下文信息和获取更细粒度的局部语义特征，从而增强整个网络框架的感知能力；通过4个局部语义学习模块得到不同模块之间点云的局部和全局特征并进行特征汇聚得到全局联合特征，然后将学习阶段所得的联合特征分别送至后续的点云分类和点云分割阶段；得到语义分类结果和最终的分割结果；本发明能获取3D数据中关键的局部几何语义信息，在点云分类应用任务、点云分割任务和大型室内场景语义分割任务等多种3D点云分析应用上有明显的优势。

摘要： 本发明公开了一种基于标签语义学习和注意力调整机制的文本分类方法，所述文本分类方法主要包括以下步骤：对文本数据进行预处理，提取文本语义特征，文本标签图嵌入，使用多头调节注意机制来衡量词与标签之间的语义关系，然后多语义整合融合和网络训练，由此可实现多标签文本分类，对模型进行训练，然后使用训练后的模型预测一段文本的类别。本发明提出一种多头调整注意的混合BERT模型用于多标签文本分类框架，可以有效地从文本内容中提取有用的特征，并建立标签和单词之间的语义联系，获得特定于标签的单词表示，由此提高多标签文本分类性能。

摘要： 本发明提供了一种基于子模板语义学联系设计结构化报告模板的系统，包括CDE语义学标记模块基于每个CDE中的各个控件的属性，对每个控件进行语义学标记，语义学标记包括形态学表现、病理形态学特征、前后两个CDE之间的逻辑关系、CDE与外部系统的匹配关系；关联模块当医生打开某个影像学结构化报告时，基于语义学标记，自动关联与该影像检查项目相匹配的所有CDE，基于医生填写的CDE的诊断数据，自动加载与该诊断数据具有逻辑关系的CDE；模板生成模块将自动关联的所有CDE和自动加载的所有CDE按照医生填写的顺序进行排版，生成影像结构化报告模板并输出诊断结果。本发明还公开了一种基于子模板语义学联系设计结构化报告模板的方法。本发明提高了医生书写报告的效率和诊断质量。