领属关系

摘要： 本文基于BCCWJ语料库考察了日语保留宾语被动句各下位构式的句法特征与语义特征,并指出它们的关联。本研究认为,日语保留宾语被动句可以基于主语、宾语与施事者的关系分为领属型、添加型与施事者关联型。随着宾语表示的概念逐渐抽象模糊,句中的施事者变得无法被省略,从而使得日语保留宾语被动句可以表示为一个从领属型与添加型过渡到施事者关联型的连续统。本研究对日语被动句相关研究进行了内容上的补充与完善。

摘要： 定中格中的“名 1 (的) 名 2”的结构是最常见的词法结构,其中“名 1 (的) 名 2”内部语义关系的确定,则是研究这一结构的根本性问题。在对现代汉语“名 1 (的) 名 2”定中结构进行内部语义关系分析时,我们根据其他研究者的成果,将语义关系分为领属关系和属性关系两类,在区别这两种关系时,我们既要考虑名 1 的性质,也要考虑名 2?的性质,由于名 1 和名 2 的情况比较复杂,所以在区分时,不能仅使用单一的标准,还要考虑其他的因素。

摘要： 主谓谓语句即主谓短语充当谓语的句子,句子中分有大、小主语.在语法学界,对大、小主语存在领属关系的主谓谓语句的句子结构界定尚缺乏确切定论,分歧主要在于句子的主语不明确,对构成句子主语的短语存在争议,即与小主语有领属关系的大主语是否该认为是小主语的定语.句子的结构划分应在语法和语义的层面进行,即句法分析既要符合语言事实,又要注重汉语的话题凸显性.

摘要： 孝义方言中的三身代词及"自家""咱"的意义及功能固定而唯一;"各人"及"人家[?? 55]"的意义及功能随具体语境的变化而变化.定语领者位置上的人称代词与属者间的依存性强弱不同,可用等级序列来表示.

摘要： 领主属宾句是汉语语法研究的热点话题之一.本文从原型范畴和语法转喻两个视角探讨了领主属宾句的产生机制, 并结合突显度、参照框架等认知因素分析了领主属宾句的制约因素.本文认为, 本该由"领属关系" ([NP1的NP2]) 充当主语的不及物句变成由"领 (NP1) "充当主语, 这是转喻机制作用的结果.在非典型的领属关系中, NP2必不可少, 起限定范围的作用.从这个意义上来说, 领主属宾句 ([NP1+V+NP2]) 中的NP2是句子的补语, 而不是宾语, 属于广义上的数量补语范畴.%The possessor-subject and possessee-object sentence (PSPOS) has been heatedly discussed in the field of Chinese syntactical studies. This paper explores the generative mechanism of this particular type of construction from the perspective of prototype theory and grammatical metonymy. The constraining factors are also analyzed in terms of the salience and referential frames. It is claimed that the substitution of the possessor (NP1) for the possessive phrase (NP1's NP2) as the subject results from the mechanism of grammatical metonymy. In the case of the peripheral possession relations, the NP2, which cannot be omitted, functions to circumscribe the scope. Therefore, the NP2 should be regarded as the complement, not the object, for it is similar to the numerical complement ("number +classier" construction in Chinese) in nature.

摘要： 1919年,以《晨报》为中心发起的关于"的"字分合问题的论争,是现在"的"字三分为"的""地""得"的源起,但是此次论争的首要目的却是要将"的"分为"的""底",以解决因表领属关系的名词与表修饰关系的形容词同形而易造成的歧义问题,这一问题随着1950年代末"底"字的弃用而被遗忘.文章从参与论争的文本出发,沿着论争的时间脉络对这一历史现象进行探索和梳理,对以往在这个问题上的一些误解做出订正,并对历史文本中的一些难点进行解读.既是对一段语言史的钩沉,也从一个侧面具体反映五四时期的思想状况.

摘要： "打碎了他四个杯子"这类句式一直以来都争议不断,各家观点不一.有些学者认为"他"和"四个杯子"具有领属关系,这是一个单宾语句,"他"是指物名词"四个杯子"的定语;也有学者认为"他"是动词支配的间接宾语,与受事宾语"四个杯子"一起构成双宾语.我们认为该类句式是双宾语句式.以徐杰的约束理论三原则为基础,结合其他学者的观点,来具体论证说明该句式为双宾句的合理性.

摘要： 孝义方言中,领属位置上的人称代词的发音及表现形式随属者自身属性的不同而呈现不同,反映属者在句法上的依存性.属者为人和方位处所时,人称代词单、复数并置,属者在句法上的依存性最强;为物时,人称代词可单数并置,也可"单数+的",两种形式可互换使用,体现属者依存性在逐渐减弱;为身体器官时,人称代词多直接"单数+的",属者依存性最弱,独立性最强.此外当属者为亲属称谓时,可通过领属位置上的人称代词在一些特殊句子结构中的省略测验观察属者在句法上依存性的由强到弱特征.

摘要： 文章讨论了有关“所”字的三个问题：1、否定了“所”字结构中“所”是代词的说法，认为具有指代作用的成分是“所”字结构而不是“所”，“所”属于结构助词；2、认为“所”与主谓词组也可以构成“所”字结构，如“我所欲”、“计所出”，把这类语法形式视为主谓关系或定中关系都是不符合事实的；3、认为在“为……所……”这类被动句式中，“所”是一个助词，没有表示被动的功能，其作用是强调动作发出者与动作的领属关系。

摘要： 本发明提供一种针对复杂的问题也能够高性能地提取二元关系的装置。解答－特性对提取部(12)从保存着包含在文本数据中出现的二元关系中赋予了表示其是应提取的内容的解答的事例的教师数据的教师数据存储部(11)中提取事例的特性，生成特性的集合和解答的组。机器学习部(13)利用预定的机器学习方法，对该组在何种特性集合的情况下会形成何种解答这一问题进行机器学习，并将学习结果信息保存到学习结果存储部(14)。候选提取部(15)从文本数据(2)中提取二元关系的候选，特性提取部(16)提取二元关系的候选的特性的集合。解答推断部(17)基于学习结果信息推断在二元关系的候选的特性集合的情况下容易形成解答的程度，二元关系提取部(18)根据推断结果提取正的解答的推断程度良好的二元关系的候选。

摘要： 含义关系学习装置(1)具备：负例数据生成部(12)，其通过将构成多个正例数据对的语言数据组合而生成多个负例数据对；特征量提取部(13)，其从分别构成负例数据对的语言数据中提取特征量；相似度计算部(14)，其计算各个负例数据对的特征量之间的相似度；学习用负例数据生成部(15)，其基于相似度，将多个负例数据对分类为预先决定的多个相似度范围，由此生成与多个相似度范围对应的多个学习用负例数据集；学习数据集选择部(17)，其以按照基于多个相似度范围而预先决定的选择计划的顺序，选择多个学习用负例数据集中的任意的学习用负例数据集；以及学习处理部(18)，其使用选择出的学习用负例数据集和多个正例数据对来进行机器学习处理。

摘要： 本发明公开了一种融合依存关系与篇章修辞关系的事件时序关系识别方法。本发明一种融合依存关系与篇章修辞关系的事件时序关系识别方法，其特征在于，包括：给定事件对e1,e2,提取最短依存路径方面；考虑到依存句法树复杂的句法结构，另外增加了一条启发式规则来丰富事件相关信息；把孩子节点加入依存路径中，最后将提取出的词按事件句出现顺序排序；之后将得到的事件对依存路径按照与基准模型相同的处理方法，经过嵌入层，双向LSTM层以及隐藏层得到向量表示Y'。本发明的有益效果：将篇章树的信息编码加入模型中。该方法将事件间关联关系分两部分进行表征，一是事件所在句子的依存路径信息。

摘要： 本发明提供一种关系分析方法、关系分析程序以及关系分析装置。为了抑制低精度的视线检测处理的影响并且得到高精度的市场营销分析结果，在视线分析装置(1)的存储部中，针对每个商品对应地存储包含该商品的一个基本区域和与该基本区域至少一部分交叉的扩展区域。视线分析装置(1)的注视度计算部(14)通过针对每个区域对照视线检测部(11)检测到的视线数据的位置信息和通过区域定义数据定义的各区域的位置信息，计算每个区域的注视度，针对与区域对应的每个商品，累计每个区域的注视度来计算每个商品的注视度数据，然后将其存储在存储部中。

摘要： 披露了视频图像位置关系修正设备。包括摄像机的内部参数和接附参数的坐标变换参数用作未知数。产生关系表达式，使得关系表达式的数量大于要计算的坐标变换参数的数量。基于通过摄像机实际捕获并且显示的视频图像参考点Q1到Q6的监视器坐标和虚拟目标点R1到R6的对应的监视器坐标之间的偏差计算坐标变换参数的值。基于计算的坐标变换参数的值从参考点的实际坐标推导出虚拟目标点的监视器坐标。确定坐标变换参数，使得虚拟目标点的监视器坐标和实际捕获的视频图像参考点的监视器坐标之间的偏差的平方和最小。基于确定的坐标变换参数的值，修正实际视频图像和虚拟视频图像之间的相对位置关系。

摘要： 本发明提供了一种处理关系图转为类树形血缘图关系的方法及系统，方法包括：获得第一关系图数据结构；获得第一处理指令，将第一关系图数据结构处理为类血缘树形结构布局算法，获得第一处理结果；根据第一处理结果进行节点信息计算，获得第一计算结果；根据第一处理结果进行层级信息计算，获得第二计算结果；根据第一处理结果、第一计算结果、第二计算结果获得第一初步类树布局转化结果；获得第一游离节点布局计算属性；根据第一游离节点布局计算属性对第一初步类树布局转化结果进行调整，获得类血缘树数据结构。解决了现有技术中由于血缘图和关系图各自的功能局限性，导致存在限缩应用范围的技术问题。

摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于关系导向的实体关系联合抽取方法及系统，对目标文本中句子进行编码，获取目标文本中句子向量表示；针对句子向量表示，利用关系抽取模块抽取目标文本中所包含的关系类型；将抽取的关系类型作为先验知识与目标文本句子中词向量表示进行融合，利用实体识别模块来识别目标文本中与抽取的关系类型对应的实体。本发明能够减少对无关实体的关注，避免抽取冗余实体，进而对识别出的多个关系类型分别识别其对应的实体对，解决实体重叠问题，最终抽取出句子中所包含的全部实体关系三元组，提升实体关系识别准确度，便于实际场景应用。

摘要： 本发明属于图神经网络推荐技术领域，公开了一种融合社交关系和语义关系的图神经网络推荐方法及系统，利用简单的图神经网络推荐模型，基于用户社交信息、用户与项目的评分交互信息、项目的标签信息，将非图结构的信息构建成图信息；利用项目的标签信息，对项目的标签进行聚类；计算项目与标签簇之间的相关度，利用项目‑标签簇相关度矩阵，进行余弦相似度的计算，当相似度大于某一阈值时，在两个项目之间添加信任关系，构成项目的语义关系图结构。本发明以用户‑项目的评分二部图作为基础，其他同构图为补充，从而达到有更多的邻居节点用于聚合的目的，解决数据稀疏的问题，通过试验证明提出的模型比GrpahRec的推荐准确度更高。

摘要： 本申请提供了一种关系抽取方法、关系抽取装置以及计算机存储介质。该关系抽取方法包括：将相同的句子序列分别输入学生网络、实体教师网络以及关系教师网络；将句子序列的特权实体信息输入实体教师网络，将句子序列的特权关系信息输入关系教师网络；选择句子序列中的一个正样本和若干负样本，利用正样本和负样本分别在学生网络、实体教师网络以及关系教师网络的输出表示，建立学生网络与实体教师网络的实体对比对以及学生网络与关系教师网络的关系对比对；利用实体对比对与关系对比对训练学生网络。通过上述方式，本申请的关系抽取方法采用对比学生教师学习，有效地将特权实体信息和特权关系信息提取到学生模型，以实现准确的关系提取。

摘要： 本发明公开了一种基于关系型数据库的数据关联关系查询展示方法，属于大数据处理领域；所述的方法具体步骤如下：S1依据关系名称构件数据关系图；S2将部分间接数据关系转换为直接数据关系；S3根据自变量的改变致使因变量依据数据关系执行数据更新的操作；S4根据数据关系变化对数据关系图中的事务进行处理；本发明通过使用MySQL的多表联合查询数据库中数据地关联关系并展示，联合数据库的元数据信息对数据信息进行过滤汇总达到按需获得关联关系的目的，而且可以做到对数据库中数据关联关系的灵活操作，提高数据对变化的响应速度，实现存在间接关联关系的数据的关联映射，增加了数据的可操作性并有利的提高用户检索信息的准确性。