自然语言理解中的语义分析问题

自然语言理解基于语义理解，尤其是汉语，努力挖掘有形式依据的深层次的语义组织，进行深入的语义研究，成为21世纪自然语言理解的突破口。从计算机模拟人类使用自然语言的方式，汉语重意合的特点说明了加强语义分析的必要性，又从计算机理解自然语言的过程举例说明了语义分析的几个问题。     

面向计算机的深度语义分析

阐述了“深度语义分析”中“语义”的含义,强调了深度语义分析对计算机处理自然语言的必要性,接着以动词为例,具体举出了三种分析的方法,即：对词语的多个义项进行详细的语义描写;弄清动词的格框,抓住动核的必有论元,补出与自然语言理解有关的省略成分;弄清词语之间的强式语义组配模式。     

概念层次网络理论与转换生成语法

概念层次网络理论和转换生成语法都关注人类神奇的语言能力,两者都站在"以计算机为本"的立场,力求自然语言的形式化,好让计算机"理解"自然语言,但两者在语言本质、语义观和分析工具等方面都有较大的差异。     

学习支持系统问题理解模块的架构

学习支持系统问题理解模块的系统功能是把自然语言描述的问题转化为计算机可处理的数据结构。本文提出的问题理解模块的架构,引入了人工神经网络、事例推理、知识表示、自然语言处理等理论,以及Sequential Model,Visible Markov Model(VMM)和Hidden Markov Model(HMM)等算法,它能够从学生自然语言描述中提取出三种计算机可处理的信息：关键词、语义分析数据和问题分类数据,为学习支持系统奠定了基础。     

汉语语义角色研究述评

人们对于自然语言理解的最终目标是真正的深层次的语义分析,以期进行自动的知识获取、推理等等。在当前的计算语言学界,各国学者对语义角色问题产生了浓厚的研究热情,取得了一定的研究成果。随着研究的深入,学者们认识到进行深层的语义分析将成为未来研究的重点,为达到这一目标,我们必须进一步深入研究汉语的语义角色体系,建立性能更加卓越的语义角色标注系统。     

语义类型的细化和转换——MG中类型论的新进展

自然语言计算机处理(NLP)的重要性已经越来越为学者们所意识到,本文主要考虑NLP分析自然语言语义涉及到的逻辑类型论工具和蒙太格语法MG。由于自然语言真实文本的复杂多样性,传统MG的解释力明显不够。为突破这样的局限,本文关注语义类型的细化和语义类型的转换,对自然语言的语义类型进行细致的划分,在MG的类型论中添加语用算子,针对不同语境进行语义类型的转换。     

动态句法学的逻辑与计算思想

动态句法学本质上是自然语言句法语义的计算分析理论,它继承了自然语言理解的加标演绎思想,并结合了模态树逻辑的技术。该理论的提出是逻辑与计算在自然语言研究中的一次富有成效的结合,其主要特点是句法树的动态生成和句法语义并行演绎,这实际上也符合自然语言的真实理解过程。     

蒙古族学生汉语阅读教学中句子隐含意义的语义阐释

汉语中存在很多句法与语义不一致的＂非常规组合＂。这样的句子通常具有隐含意义,对隐含意义的挖掘往往对文章的理解起到重要作用。在蒙古族学生汉语教学中,隐含意义的解释存在不足和偏差,成为蒙古族学生理解汉语深层语义的瓶颈。因此,从＂非常规组合＂的语义分析入手,并以语义分析为出发点,挖掘隐含意义。可以培养蒙古族学生理解汉语深层语义的语言习惯。     

自然语言逻辑意义初探

本文试图突破数理逻辑的形式框框,从自然语言的实际表达功能和交际功能出发,探讨自然语言的逻辑意义。文章提出,自然语言的逻辑意义是客观事理逻辑范畴之间的组合关系,它应当成为自然语言逻辑研究的对象。文章运用现代逻辑方法初步分析了自然语言逻辑意义的结构,探讨了构成命题的语义模式。最后,文章介绍了自然语言逻辑意义在语言学、认知科学和计算机科学等领域的应用。     

面向信息处理的汉语复句句法语义关系判定研究

<正>文学院吴锋文博士2014年获批国家社科基金项目:面向信息处理的汉语复句句法语义关系判定研究(项目编号:14CYY035)人类进入信息化时代,语言成为一种重要的信息资源和载体。有关语言信息处理研究已成为人工智能领域和自然语言机器理解的热点问题,而汉语复句信息     

语义模糊在英语专业泛读课中的应用

语义模糊是人类自然语言系统的客观属性,从认知角度对语义模糊进行探究为二语习得带来新启示。英语专业泛读课文本篇幅较长、生词量庞大,对教师教学和学生阅读理解均提出挑战。该文讨论了语义模糊理论在泛读课文本欣赏和词汇处理方面的运用,为改进泛读课的教学模式做出有益尝试。     

逻辑分析与科技翻译

翻译的基础是理解。理解是一个语义辩析、语法分析和逻辑分析的过程。翻译的一切活动都是围绕语义辩析展开的,语义辩析离不开语法分析和逻辑分析。语法分析只能弃清句子的袁层结构,而逻辑分析却能探明句子的深层含义,逻辑分析对科技英语句子结构理解存在制约作用。     

低龄儿童词义理解度的发展及其他

本文着重从以下角度考察了低龄儿童词义理解的发展规律:词义理解与目标语的属性偏差以及词义理解度的发展。儿童的词义理解与目标语之间存在着属性偏差,主要表现为具体性而非概括性,变异性而非稳固性;儿童词义理解度的发展大体经历了由部分语义成分到全部语义成分、由常用义到派生义、由色彩义到理性义的发展阶段。本文的结论是在个案追踪调查的基础上得出的,相信这项工作能够给早期教育一些启发。     

源语理解和译语产生的心理过程——从实验心理语言学看翻译性质

本文根据实验心理语言学对言语理解和产生的描述,提出翻译是一个理解源语和产生译语的连续性心理过程,认为该过程与言语理解和产生的过程相似:从辨认源语,建立源语意义,到产生表述动机,形成语义初迹,进而转化为内部言语并最终诉诸于外部言语(即译语)。     

一种面向程序理解的程序语义聚类技术

针对源代码中一些非结构化的自然语言描述信息进行语义聚类,辅助开发人员开展程序理解。主要利用自然语言处理技术对程序中的标识符和注释进行预处理,将程序转换成词频矩阵;然后利用潜在语义索引技术对该词频矩阵进行层次聚类,并对每个聚类的标记进行推荐,辅助开发人员理解程序。在开源项目JEdit上进行验证,结果显示对该5万行规模的项目代码进行聚类时耗不足1分钟。因此,该技术能够快速对程序进行语义聚类,辅助开发人员快速理解程序。     

英汉语篇深层逻辑语义对比分析

逻辑语义关系是指由某种表层逻辑结构显现,并通过语言表达而附加出来的意义关系。由于汉族人和英美人在思维模式上存在差别,英汉语篇深层逻辑语义关系也存在区别。本文从语篇模式差异、上下文语境、句法结构差异角度进行对比分析,从而启示译者在翻译实践中,应仔细分析原语内在的逻辑语义关系,再用符合译入语习惯的逻辑形式表达出来。     

自然语言理解研究

自然语言理解是人工智能最活跃的研究领域之一,机器自然语言理解的本质是在形式化的自然语言基础上,用形式化的逻辑工具和形式化的知识去输入文本进行释义和推理。如何提高计算机对自然语言的理解对人工智能的发展有着非常重要的意义。     

模糊逻辑与自然语言中的语义模糊

自然语言和形式语言的一个重要区别,是自然语言具有语义模糊性。二值逻辑与三值逻辑对命题语义处理是不足的。以札德"模糊集合论"为理论基础的模糊语义分析为我们提供了一种描述模糊语词语义真值多样性和渐进性的全新观念和手段。     

听力过程中听者注意力的指向

听力理解自始至终都需要听的注意力。注意力在听力的各个层面呈现出不同的指向性。在低端层面，主要指向辨认目标语言的语音，句法和语义的某些特点；在高端层面，主要指向理解说话人的话语意图。