航班预定口语对话系统的设计与实现

介绍一个航班预定口语对话系统的设计与实现, 该系统允许用户通过普通话进行航班信息查询与预定.重点介绍口语对话系统中的口语语言理解.为了克服语音识别引入的识别错误导致语义理解错误的问题, 提出基于词混淆网络的两阶段中文口语语言理解方法:首先从词混淆网络中选择N元文法作为分类特征, 进行主题分类, 并通过语义分类模型解析获取对应的语义树结构;然后利用基于规则的语义槽填充器抽取相应的语义槽属性-值.该方法是数据驱动的, 训练数据的标记比较容易.实验在汉语航班预定领域进行, 结果表明, 在语音识别字错误率很高的情况下, 该方法比传统的基于语法规则的语言理解方法更加鲁棒, 在语义理解正确率方面有明显改善.     

基于特征编码和图嵌入的姓名消歧方法

针对作者姓名歧义问题,提出基于特征编码和图嵌入的作者姓名消歧方法。该方法首先利用word2vec模型对文档的属性特征进行编码从而构建文档的表征向量,然后采用图自动编码器将文档关系编码至文档向量中,聚类相似文档。为进一步提升聚类结果的准确性,使用图嵌入的方法将文档关系网络和作者关系网络的拓扑结构信息引入文档向量,进一步聚集相关文档。该方法同时利用文档的属性特征以及多个关系网络的信息,通过无监督学习的方法寻找文档表征向量,实现良好的姓名消歧效果。在真实作者数据集AMiner上的测试结果表明,该方法显著优于目前几个其他基于图网络的方法。     

一词多义现象的认知机制研究 ——以"烂"字为例

多义词因词义数目较多且相对复杂导致多义词的习得成为语言学习的重点和难点.本文在认知语言学视角下,以"烂"字为例,重点运用理想化认知模型、隐喻和心理扫描三种认知机制来解释多义词的形成原因及各义项之间的关系.通过建立相对完整的"烂"字多义语义网络,加深学习者对多义词的认识,提高词汇的学习效率.     

统计语言模型的手机数码中文输入法研究

基于规则和基于统计的研究方法是智能中文输入技术研究的两个方向。虽然与之相应的智能中文输入软件不断涌现,却很少应用到手机平台。针对手机中文输入具有明显的口语化特征,采用口语化的小容量字词库,运用统计语言处理方式,以及动态自学习模型,实现在手机平台上整句级别的中文输入。     

基于规则推理的足球视频语义事件分析研究

针对视频高层语义分析问题,通过分析足球视频的语义结构,按照足球比赛转播、视频编辑的一般规律,结合视频特征的时空关系,定义足球视频主要的语义规则,从而提出了足球视频语义事件的分析框架.通过应用视频语义分析,语义信息提取的关键技术,抽取和融合球场特征、对象特征和音频特征,结合基于专业知识的规则推理,达到有效分析足球视频语义的目的.实验证明.该方案效果较好.     

基于LSI的日地空间领域科学数据语义检索模型

日地空间系统科学的数据具有体量大、种类多、结构复杂的特征,不同概念、不同事件之间的相互关联为该领域内的科学数据检索提出了很高的要求.然而目前该领域内依然以基于传统的关键词检索技术为主,严重影响检索结果的质量?提出一种数据语义检索模型,它是在对日地空间学科元信息提取的基础上,使用文本处理的方法将提取信息转换为词项-文档矩阵,进一步使用潜在语义索引技术对其进行分析,计算出检索条目与不同数据集的语义相关度,从而根据语义相关度向用户推荐科学数据.实验对比表明,该模型的召回率明显优于传统方法,且具有很高的准确率.该模型同时支持对科学数据进行语义标注和关键词提取,亦可用于其他领域科学数据检索.     

论日语教学的文化导入

语言的使用是交流的人类重要工具,在语言使用中语境语义的异同与语义文化有着重大的联系。在日语教学过程中,如何通过语言的学习对词语句子等的具体语义进行准确把握,是语言教学的最终目的。在日语教学过程中,融入文化教学导向成为现阶段语言类学习的方向和有效方法;同时,日语教学的文化导入也是提升学习者和使用者跨文化交流能力的有效途径。     

中国英语词汇的本土化特征

近些年来,中国在政治、经济、文化等领域的对外交流日益频繁,汉语逐渐踏出国门、走向世界,汉语语音、词语结构和语义等元素越来越多地体现在英语词汇中,展现了中国英语词汇日益成熟的本土化特征。对中国英语词汇本土化特征的深入研究有利于增强中国学习者对英语学习的信心和兴趣,促进世界各国对中国的了解和对中文的学习,同时进一步发展英语语言和文化。     

基于卷积注意力和胶囊网络的 SAR少样本目标识别方法

合成孔径雷达( SAR)目标识别在军事和民用领域都具有重要的研究价值。但由于SAR数据获取成本高、样本数目少,传统的卷积神经网络提取目标特征的能力不足,准确率低下。提出结合卷积注意力和胶囊网络的分类模型,利用胶囊网络中的多维向量神经元表示目标更多的特征;同时,考虑到少样本情况下目标特征信息缺乏,为提高神经网络的学习效率,对胶囊网络加入注意力机制,通过学习不同特征的重要程度,引导分类网络重点关注对分类结果贡献大的特征,弱化对分类结果贡献小的特征,提高神经网络的学习效率。针对MSTAR数据集和实测车辆数据集的实验结果表明,该算法的准确率高于传统的卷积神经网络和胶囊网络算法。     

网络英语教育中语言意识教育的研究

网络英语教育最为显著的特点之一,就是强调学习者的自主学习。语言的本质和语言学习的本质要求学习者最终要成为独立的、能够高效运用语言进行交际的个体,要终身不断完善自己利用语言改造自然的能力。培养语言学习者自主学习和终身学习的能力,与网络英语教育的目标是一致的。掌握语言意识理论对教材编写、面授辅导、教与学的方法以及整体提高网络英语教育效果具有极为重要的意义。     

汉语存在句“NP1-VP(有/是)-NP2”中NP2的语义探析

"有"字和"是"字存在句是存现句的下位句型,它的句法结构关系是"NP1-VP(有/是)-NP2",内部逻辑语义结构关系可以表示为VP’(NP1,NP2)。存在宾语(NP2)是存在句的语义核心,其句法结构形式可以多样化,但是不能省略或者不出现。本文尝试结合典型事例,从谓词和存在主体之间的语义关系上,详细地描述"是"和"有"字存在主体的结构形式和语义特点,并试图再此基础上,找到存在主体的差异。     

基于实体嵌入和长短时记忆网络的入侵检测方法

针对网络入侵检测过程中无法有效处理入侵数据中分类变量的表示,导致网络入侵检测准确率低、漏报率高等问题,提出一种基于实体嵌入和长短时记忆网络（long short-term memory network,LSTM）相结合的网络入侵检测方法。首先,在数据预处理时,将表示网络特征数据中的数值型变量和分类型变量数据分开,通过实体嵌入方法将分类型变量数据映射在一个欧几里得空间,得到一个向量表示,再将这个向量嵌入到数值型数据后面得到输入数据。然后,通过把数据输入到长短时记忆网络中去训练,通过时间反向传播更新参数,得到最优嵌入向量作为输入特征的同时,也得到一个相对最优的LSTM网络的检测模型。在数据集NSL-KDD上进行实验验证,结果表明实体嵌入是一种有效处理网络入侵数据中分类变量的方法,它和LSTM网络相结合组成的模型能够有效提高入侵检测率。在数据预处理时对分类变量的处理中,实体嵌入方法与传统的One-Hot编码方法相比,检测的准确率提高1.44个百分点,漏报率降低2.99个百分点。     

认知语言学切入点及理论语言学的学习价值

认知语言学是一门现实性学科,对这一学科的研究需要从宏观角度出发,并以认知语言学的基础理论为依据,针对其中的语义和语法展开深入分析。语言学本身需要以信息加工为基础,无论是认知语言学还是理论语言学,都需要深层次地了解其中的具体内涵,真正推动语义与理论相融合,合理解释两者之间的矛盾,展开系统性的语言自主性说明。本文主要对认知语言学的切入点及理论语言学的学习价值展开研究。     

英汉状态变化表征的形态句法研究

在宏事件研究中,状态变化是基于运动的另一个概念领域,此类事件的表征形式与传统语法范畴既存在交叉,又有所不同。由定量统计和定性分析可见,英汉状态变化在句法结构和使役交替两方面均呈现出多种特征。究其原因,状态变化的形式表征不仅受制于语言编码的普遍原则,还受到语言个性因素的影响。由此,系统比较英汉状态变化表征的形态句法不仅有利于这一事件的实证研究,还对发掘英汉宏事件表征的内在机制有所启示。     

基于CAR-Siamese网络的高分辨率遥感图像建筑物变化检测

准确提取建筑物变化区域对城乡规划、地理国情监测、城市扩张分析有着重要意义。传统遥感变化检测方法难以适应遥感图像复杂场景下的变化检测任务的要求。近年来广泛应用于计算机视觉领域的深度学习变化检测算法相对于传统方法在效率和精度上有明显提升。然而遥感图像上建筑物特征丰富、变化多样,且建筑物变化样本获取难度大,导致现有深度学习模型在建筑物变化检测任务上精度受限。针对这一问题,提出变化注意力残差孪生网络(CAR-siamese net),增强不同尺度下图像信息的共享交流,充分学习建筑物的变化特征,同时,提出建筑物语义分割样本预训练策略,有效利用现有建筑物分割样本,最终提升了变化检测网络对建筑物变化的解译能力。以北京昌平区影像为底图制作建筑物变化检测数据集,在该数据集和Levir-CD公开数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高建筑物变化检测精度。     

网络英语中的构词方法及语义特征

随着网络的普及,网络所带给我们的通讯和交流的便捷也受到了许多人的欢迎。越来越多的人在互联网上工作、交流和娱乐,在网络的实时交际中,英语一直是主导语言。网络英语是网民们为了适应网上交际的需要而创造的一种颇具特色的语言,网络英语的出现不禁引起了越来越多的国内学者的关注。网络英语是一种语言,社会及文化现象。本文拟从网络英语的构词方式及语义特征之间的内在联系进行分析探究,以期使读者更好的理解网络英语。     

网络汉语谐音词的模糊性初探

语言的模糊性是由语言所指范围边界的不确定和不清晰,模糊性涉及到客体、主体和符号本身三方面的关系;模糊性是主体和客体在语言中相互碰撞的结果。网络语言产生和发生于虚拟的语言环境里,网络谐音词的大量存在已经是网络用语的显著特征之一。本文把汉语谐音词按照词性的分类,联系说话者、听话者和语境三个方面来考察汉语谐音词的模糊性。     

基于结构模板的Web网站主体信息抽取

随着互联网的快速发展和普及,人们越来越依赖于网络获取信息。作为海量的信息来源,Web可以看成是一个巨大的数据库,包含着各种各样有价值的信息。信息抽取技术就是研究如何从这些Web源中抽取出用户感兴趣的信息,并把这些抽取出的信息表示成更具有语义、更为结构化的形式,以便加以利用。     

终身学习理念下的外语教学

本文对近几十年来有关语言学习者动机和态度、认知风格以及语言学习策略的研究作了简要描述,说明学习者内在因素在语言学习过程中发挥着重要作用。21世纪教育的最终目的就是使学生获得终身学习的能力,成为独立、自主、有效的学习者。在终身学习的理念下,必须提升外语学习者主体自觉性,这也是提高外语教学质量的关键。     

近十年（2012-2021）网络热词语言形态及传播趋势研究

本研究首先对《咬文嚼字》评选的2012-2021年“十大网络流行语”的基本语言形态特征、网络搜索指数及走势进行了量化分析。在此基础上,探究了其产生、流行和发展体现的语言规律及舆情和社会动因。针对近十年网络热词流行和发展趋势进行分析,探究网络传播和流行语发展规律。