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19世纪到20世纪初是德国语义学诞生、发展和趋向转变的历史阶段,这一时期德国语义学的历史演进秉承了德国古典哲学传统尤其是康德哲学的思想精髓,从继承和批判的两个维度开启了向现代语义学迈进的崭新路径。在此过程中,语义学家们在新兴的精确性科学如数学和几何学发展的影响下,主张通过采用清晰而完善的逻辑语形构造,以保证语义理解的系统性和严密性;同时,心理学方法也开始和语义学的分析结合起来,形成了心理和意向语义分析的早期传统。在以逻辑实证主义为标志的德国现代语义理论兴起之前,它从哲学、心理学和语言科学等各个学科当中吸取营养、开辟阵地,为现代语义学的兴起和繁荣奠定了基础,其中所蕴含的心理意向分析和语境阐释等合理性思维成为了当代科学语义学建设的理论先驱和历史渊源。 相似文献
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文章追踪研究了2007年-2008年国外语言哲学研究中的几个热点问题。在2007年,值得关注的问题有二维论之争、韦斯坦的指称论、语境论和语义的最低纲领论、关于布兰顿语言哲学的争论、意义的自然主义和含糊性问题。在2008年,值得关注的问题则涉及指称论、成真条件最大论、语义学、语境论以及语义学与语用学的区分等问题。 相似文献
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在言语的语言学中,专门对话语进行语用分析的学科叫语用学。它研究特定情景中的特定话语,特别是研究特定语境中如何理解与运用语言。语用学和语义学是不同的但又互补的两个平面。严格地用语言和言语的观点分析,语用学属于言语的语言学;语义学属于语言的语言学。但由于 相似文献
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语义学经过近百年的发展,已从准备阶段、词源学阶段发展到结构主义阶段和现代多元化阶段。近几十年来比较有影响的语义学模式有:普通语义学、沃尔夫语义学、语义分类学、逻辑—数理语义学、解释语义学、生成语义学、格语法和齐夫语法。影响较大的四种当代语义学理论是:并置理论、结构主义学、语义成分分析和语义场理论。本文从以下四个方面讨论语义学理论对英语教学的指导。1.用“并置理论”指导英语教学语义学的并置理论指出:某些词与另一些词之间是有联系的,这是一种“相关的(或然的)”语义联系。例如,night这个词在语言的实际运用中经常… 相似文献
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多义动词的语义研究很早以前就已经成为语言学关注的一个热点。以传统的结构语义学和形式语义学派为例。结构语义学采用语义成分分析法来研究多义动词的语义。他们认为词义是词的所有特征的总和。形式语义学派认为句法和词义都能用一种精确的理论来解释。显然,这两个学派都带有一定局限性。本文试从认知语言学的角度对多义动词＂Get＂的语义构建过程和构建机制进行分析,总结get不同意义之间的关联性,从而能帮助英语学习者更好地掌握多义动词的使用。 相似文献
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语义场理论是现代语义学中十分重要的理论之一。同一类型的语义场在不同的语言中反映着不同的世界图景,但从思维的共同性来看,语义又具有普遍性。本文从语义的普遍性和民族性出发,初步探讨俄汉语中上下义语义场的异同及其实用价值。 相似文献
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语义学是一个涉及到语言学、逻辑学、自然语言处理等诸多领域的一个术语.语义学的研究对象是自然语言的意义,这里的自然语言可以是词,短语(词组),句子,篇章等等不同级别的语言单位.而搭配是语义研究的一项重要内容.本文讨论了对搭配这一概念在不同层面上的理解以及它在不同语境下的应用. 相似文献
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社会化标注体现了Web2.0时代的集体智慧,隐含了丰富的语义信息。本文分析了社会化标注的认知过程,探讨了社会化标注的浮出语义,提出了一种社会化标注的语义聚类算法。从语义的角度对社会化标注进行分析,有助于理解和挖掘社会化标注的隐含语义,指导平面化的自由分类法进行本体构建,丰富语义网资源。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(1):102734
Existing pseudo-relevance feedback (PRF) methods often divide an original query into individual terms for processing and select expansion terms based on the term frequency, proximity, position, etc. This process may lose some contextual semantic information from the original query. In this work, based on the classic Rocchio model, we propose a probabilistic framework that incorporates sentence-level semantics via Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) into PRF. First, we obtain the importance of terms at the term level. Then, we use BERT to interactively encode the query and sentences in the feedback document to acquire the semantic similarity score of a sentence and the query. Next, the semantic scores of different sentences are summed as the term score at the sentence level. Finally, we balance the term-level and sentence-level weights by adjusting factors and combine the terms with the top-k scores to form a new query for the next-round processing. We apply this method to three Rocchio-based models (Rocchio, PRoc2, and KRoc). A series of experiments are conducted based on six official TREC data sets. Various evaluation indicators suggest that the improved models achieve a significant improvement over the corresponding baseline models. Our proposed models provide a promising avenue for incorporating sentence-level semantics into PRF, which is feasible and robust. Through comparison and analysis of a case study, expansion terms obtained from the proposed models are shown to be more semantically consistent with the query. 相似文献
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This paper addresses the problem of the automatic recognition and classification of temporal expressions and events in human language. Efficacy in these tasks is crucial if the broader task of temporal information processing is to be successfully performed. We analyze whether the application of semantic knowledge to these tasks improves the performance of current approaches. We therefore present and evaluate a data-driven approach as part of a system: TIPSem. Our approach uses lexical semantics and semantic roles as additional information to extend classical approaches which are principally based on morphosyntax. The results obtained for English show that semantic knowledge aids in temporal expression and event recognition, achieving an error reduction of 59% and 21%, while in classification the contribution is limited. From the analysis of the results it may be concluded that the application of semantic knowledge leads to more general models and aids in the recognition of temporal entities that are ambiguous at shallower language analysis levels. We also discovered that lexical semantics and semantic roles have complementary advantages, and that it is useful to combine them. Finally, we carried out the same analysis for Spanish. The results obtained show comparable advantages. This supports the hypothesis that applying the proposed semantic knowledge may be useful for different languages. 相似文献
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【目的/意义】关键词抽取的本质是找到能够表达文档核心语义信息的关键词汇,因此使用语义代替词语进
行分析更加符合实际需求。本文基于TextRank词图模型,利用语义代替词语进行分析,提出了一种基于语义聚类
的关键词抽取方法。【方法/过程】首先,将融合知网(HowNet)义原信息训练的词向量聚类,把词义相近的词语聚集
在一起,为各个词语获取相应的语义类别。然后,将词语所属语义类别的窗口共现频率作为词语间的转移概率计
算节点得分。最后,将TF-IDF值与节点得分进行加权求和,对关键词抽取结果进行修正。【结果/结论】从整体的关
键词抽取结果看,本文提出的关键词抽取方法在抽取效果上有一定提升,相比于TextRank算法在准确率P,召回率
R以及 F值上分别提升了 12.66%、13.77%、13.16%。【创新/局限】本文的创新性在于使用语义代替词语,从语义层面
对相关性网络进行分析。同时,首次引入融合知网义原信息的词向量用于关键词抽取工作。局限性在于抽取方法
依赖知网信息,只适用于中文文本抽取。 相似文献
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本文借鉴文本检索领域的研究成果,利用标注文字信息描述单个模型的语义,采用语义树表达三维模型间的语义,基于WordNet计算检索关键词与语义树中节点的语义相似性,返回语义相关性强的模型。提出较灵活的返回策略,筛选各语义相关节点的代表模型,便于用户进一步优化检索结果。实验结果表明,基于语义树的三维模型检索方法能够提高信息检索的效率,具有较高的理论及应用价值。 相似文献
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《Information processing & management》2016,52(4):571-591
This work presents a content based semantics and image retrieval system for semantically categorized hierarchical image databases. Each module is designed with an aim to develop a system that works closer to human perception. Images are mapped to a multidimensional feature space, where images belonging a semantic are clustered and indexed to acquire its efficient representation. This helps in handling the existing variability or heterogeneity within this semantic. Adaptive combinations of the obtained depictions are utilized by the branch selection and pruning algorithms to identify some closer semantics and select only a part of the large hierarchical search space for actual search. So obtained search space is finally used to retrieve desired semantics and similar images corresponding to them. The system is evaluated in terms of accuracy of the retrieved semantics and precision-recall curves. Experiments show promising semantics and image retrieval results on hierarchical image databases. The results reported with non-hierarchical but categorized image databases further prove the efficacy of the proposed system. 相似文献
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本文从对多结构化客户数据集成和预处理的成效不足、挖掘过程缺乏语义情景和上下文的支撑,从而所获取的客户知识模式质量不高等问题出发,提出了一种基于语义集成的客户知识挖掘模型.该模型充分利用了本体、语义集成等方法和技术,提高对数据语义分析和处理的能力,实现智能化客户知识挖掘过程,从而获取高质量的客户知识模式. 相似文献