语素化

摘要： 基于历时角度,“亲”的用法可大致区分为古代单音节词“亲_(1)”、构词语素“亲_(2)”和单音节称呼语“亲_(3)”三种。“亲_(1)”到“亲_(2)”和“亲_(2)”到“亲_(3)”语言演变过程分别是语素化与去语素化。语素化与去语素化符合人们对“亲”认识的范畴化、去范畴化、再范畴化认知机制。

摘要： 表示"称赞"这一概念的词发生了历时更替.先秦以"誉"为主导词,中古时期历经了以"褒"为主导词到以"称""嘉"为主导词的变化;近代汉语时期的主导词为"夸"和"赞".结合共时比较和历时分析,力图全面呈现"称赞"义词的历时更替过程,并细致描写伴随词汇更替出现的新词产生、旧词消亡及语素化等现象.

摘要： 从"吧"和"咖"的来源和组合方式重新梳理"吧"和"咖"的语素化过程,探究"咖"对"吧"的竞争替换表现,从外部和内部两个角度分析原因.

摘要： "咖"最初是"咖啡"一词中的译音成分,后来,"咖"成为语素,可独立表示"咖啡"义,我们把此"咖"记作"咖1".2008年"大咖"一词从台湾进入大陆,随着它的高频使用,"咖"向词缀化方向发展,我们把此"咖"记作"咖2"."咖1""咖2"为同音词."咖"由"咖啡"一词中的表音成分向语素化、词缀化方向发展的原因主要有二:内受语言自身的经济原则、类推原则和人类认识事物的思维方式的影响;外受语言接触下强势语言英语的影响,以及使用者心理因素的影响."咖"类词的语用表达效果体现为表达的新颖性、表达的形象性、形式的简洁性三个方面.由外来词的表音成分向语素化、词缀化方向发展,"咖"的这种演化方式与汉字形音义三位一体的特点密切相关.

摘要： 在全球化、信息化的国际背景下,越来越多的外来词或外来成分参与到当代汉语新词构造的过程中,业已成为一种不可忽视的语言接触变异现象.从微观(外源性类词缀建构词语模)和宏观(语言社会互动共变)两个角度进行观察,发现外源性类词缀在汉外语言接触、衍生变异及社会认知的综合作用下,通过译借、抽取、嫁接、融合、分蘖、仿拟、类推等方式,历经语素化、词汇化、语法化和去范畴化的具体演化路径,实现了从外源性成分到"汉语化"成分的转变.

摘要： "尬X"的产生和发展沿着两条主线:一条是汉语联绵词"尴尬",音节语素化;一条是语言接触,闽南语的影响.两条主线中,"尬"的语素化路径是不同的."尬X"形成和发展的背后有着深层次的原因:网络平台和新闻标题两大"语言特区"为"尬X"的产生和发展提供了语言运用的创新平台.语言接触为"尬X"的产生和发展提供了互相影响的机会.仿拟和类推机制使"尬X"具有很强的能产性.高频使用使"尬X"具有词汇化的趋势.尬文化的流行是"尬X"产生和发展的社会动因.%The emergence and development of "Gà X" follow two main lines: one is the Chinese polysyllabic words "Gān gà", which is characterized by syllable morphemization. The other one is the impact of language contact, hokkien. In the two main lines, the morphemization paths of "Gà" are different. Behind the formation and development of "Gà X", there are deep-seated reasons. Firstly, the two "language special zones" of the Internet platform and news headlines provide an innovative platform of language application for the emergence and development of "Gà X". Secondly, Language contact provides an opportunity for mutual influence. Thirdly, the imitation and analogy mechanisms make "Gà X" very productive. Fourthly, highly-frequent usage endows "Gà X" with the tendency of lexicalization. Besides, the popularity of embarrassment culture is the social motivation for the emergence and development of "Gà X".

摘要： 语素化是外来词融入汉语词汇系统的重要途径,同时也是外来词生命力强的重要体现.本研究以当前10部具有代表性的新词语词典中所收录的1536个音译外来词为考察对象,以“粉丝”一词为个案,分析了音译外来词语素化类型及词义生成模式.结论 认为:音译外来词语素化模式包括词汇降格和音节升格两种类型.究竟会选择哪一种模式语素化,受到音节数量的制约,单音节词仅能选择词汇降格语素化方式,多音节词可以选择词汇降格和音节升格两种方式,但在构词能力方面音节升格语素化更占优势.在此基础上,本研究进一步以两种语素化类型形成的新词语为对象考察了与之对应的词义生成模式.

摘要： 汉语中一部分连绵词的无意义音节在某些情况下发生了语素化,代表了连绵词的语义,本文试图从语音和心理角度分析连绵词语素化的音节的选取的制约因素.

摘要： 文章从有音译成分的复合词入手,从复合词中提取出音译外来语素,发现部分音译成分已经具备了汉语语素的特点.我们发现,不同的音译成分语素化的程度不同,专有名词性成分可依据其原式的活跃程度来判断,普通名词性成分的主要鉴别标准是构词量的多少,动词性成分和量词的鉴别标准则是使用频率的高低.有些音译成分随着使用频率的增高,语素义会发生泛化或增加新的义项.音译成分语素化使得汉语中的同音同形问题更加突出,同时增加新造汉字.

摘要： 本发明公开基于自学排列的排列语料库的生成装置及其方法、使用排列语料库的破坏性表达语素分析装置及其语素分析方法。语素分析装置包括知识数据库和分析器。知识数据库储存有在按语言的语素分析中使用的多个知识信息，包括：语素词典，储存与正常表达对应的语素信息；排列语料库，储存与破坏性表达对应的正常表达信息，其中破坏性表达是拼写错误或者没有规范化和标准化的表达。分析器对所输入的语节使用所述知识数据库进行语素分析并输出分析结果，当在所述语素词典中不存在输入语节的语素时，对在所述输入语节中包含的破坏性表达使用所述排列语料库查找与所述破坏性表达对应的正常表达并进行语素分析。

摘要： 本发明提供了一种基于语素的汉语智能处理方法和系统及装置。其方法包括如下步骤：以语素作为构词单位，收集诗词数据；建立诗词数据库的字段，并生成关系型诗词数据库字段；将所述收集到的诗词数据，添加到所述关系型诗词数据库各字段中，并建立所述诗词数据内部之间，以及诗词数据之间的数据链接树生成具有诗词数据的关系型语素数据库。其具有对诗词的检索功能，使得人们能够方便、快速、准确地处理汉语诗词。

摘要： 本发明公开基于自学排列的排列语料库的生成装置及其方法、使用排列语料库的破坏性表达语素分析装置及其语素分析方法。语素分析装置包括知识数据库和分析器。知识数据库储存有在按语言的语素分析中使用的多个知识信息，包括：语素词典，储存与正常表达对应的语素信息；排列语料库，储存与破坏性表达对应的正常表达信息，其中破坏性表达是拼写错误或者没有规范化和标准化的表达。分析器对所输入的语节使用所述知识数据库进行语素分析并输出分析结果，当在所述语素词典中不存在输入语节的语素时，对在所述输入语节中包含的破坏性表达使用所述排列语料库查找与所述破坏性表达对应的正常表达并进行语素分析。

摘要： 本发明公开一种提取文本语素数据的方法、存储介质和系统，方法包括：从预设的训练样本集中提取出多个候选文本语素组合，以一个基因序列表示一个文本语素数据组合，生成包括多个基因序列的初始文本语素集合；适应度计算步骤：对本代文本语素集合中的每个所述基因序列，计算每个所述基因序列所表示的文本语素数据组合对于预设的测试集的测试结果作为基因序列的适应度，如果本代文本语素集合满足预设的输出条件，则根据预设的输出规则，输出本代文本语素集合所包括的基因序列所表示的文本语素数据组合作为用于文本分析的输出文本语素数据组合。本发明实现了基于遗传算法实现文本语素的提取，可以获取比传统算法更加高效和准确的文本语素数据组合。

摘要： 本发明公开了一种基于语素划分和人工神经网络的智能装配工艺设计方法。该方法包括装配工艺知识表达和装配工艺知识推理两部分，主要步骤为：1)装配工艺知识语素划分；2)装配结构树构建、储存与表达；3)装配工艺知识库构建：4)装配结构树结构相似度计算与比较；5)装配工艺知识多重约束匹配与检索；6)智能权重调整与人工神经网络训练模型辅助知识匹配。本发明能够减少工艺人员重复的手工劳动，提高工艺设计工程中的容错率，节约装配工艺设计工程中的时间成本，提高生产效率，同时本发明为建立装配工艺知识库，结合人的推理能力，支持自动化装配工艺设计的方法，可以为装配工艺设计提供更全面有效的指导并提高装配工艺设计效率和准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于语素的语言训练方法及控制设备，基于语素的语言训练方法包括：进行基础语言能力测试，以获取基础测试成绩；根据基础测试成绩制定对应的训练计划；根据训练计划显示或播放训练课程，并获取训练情况；根据训练情况重新制定语言能力测试，并获取二次测试成绩，将基础测试成绩和二次测试成绩比对以形成结果分析报告。本发明根据基础测试成绩制定对应的训练计划，然后根据训练计划显示或播放训练课程并获取训练情况，根据训练情况再制定语言能力测试，以得到结果分析报告能够掌握用户在进行语言训练前后的语言表达能力和理解能力的区别，以实现智能化语言训练，无需人力，使用户的语言训练操作简易，且节省人工成本。

摘要： 一种基于中文语素和拼音联合统计的词向量表示方法，包括如下步骤：①采集互联网文本信息构建语料库，对构建的语料库进行正文清洗和分词处理；②对中文语料进行分词处理后转为不保留声调信息的拼音信息，然后分别对语素和拼音特征在训练集语料和全文档中统计词频和逆文档概率作统计权重TFc、IDFc、TFp和IDFp；③基于上下文语素和拼音联合统计的中文词表示模型，构造中文单个语素表示向量；④在步骤③的基础上训练一个三层神经网络以用于中心目标词的预测。该方法可满足离线词典和语料数据规模的适应性、可直接学习大规模无标注的互联网信息文本数据、可提高常规的词嵌入模型对于中文语言差异特性的兼顾性、可提高对错别字词语的表示和识别准确性。

摘要： 本发明提供了一种基于语素的汉语智能处理方法和系统及装置。其方法包括如下步骤：以语素作为构词单位，收集诗词数据；建立诗词数据库的字段，并生成关系型诗词数据库字段；将所述收集到的诗词数据，添加到所述关系型诗词数据库各字段中，并建立所述诗词数据内部之间，以及诗词数据之间的数据链接树生成具有诗词数据的关系型语素数据库。其具有对诗词的检索功能，使得人们能够方便、快速、准确地处理汉语诗词。

摘要： 本发明涉及一种基于自然语言处理技术的电力调度语素抽取方法，其主要技术特点是：根据电力调度日志的录音材料建立调度日志音素词典；用建立好的调度日志音素词典自动匹配录音转化的文字，生成结构化数据；根据录音转化的文本，自动匹配相对应的场景，然后转为结构化数据并载入日志；对于故障场景的语音，将语音处理为结构化数据；根据结构化数据的内容，提取故障的语义；根据故障的语义直接匹配故障处理库，找出对应的故障处理步骤。本发明设计合理，对于调度日志的语义识别，准确率可以达到92％；对于场景的对话，准确率可以达到85％，使得电力调度调节语素抽取更加准确、方便，满足了电力调度语素抽取精度的需要，可广泛用于电力调度应用领域。

摘要： 本公开提供了使用多个输入来检测语素文字的设备和方法。为了使用多个输入来检测语素文字，能够由处理器执行的代码可以从至书写输入装置的书写输入检测子语素文字、从至音频输入装置的音频输入检测发音、以及响应于检测到子语素文字和发音来显示一个或更多个语素文字提示。一个或更多个语素文字提示中的每个语素文字提示包括该子语素文字。