不同语义环境下“小众专家”群体“稳定-变化”特征分析——基于MetaFilter的实证分析

[目的/意义] 社交媒介不仅提供了用户间知识交流的平台,而且形成了知识复用的渠道。一部分社交网络用户在信息传播、知识共享等方面都能够对其他用户产生影响,称之为“小众专家”。对“小众专家”群体的研究对于社交网络中信息传播具有促进作用。[方法/过程] 以MetaFilter数据集为例,利用用户社交网络活动数据,生成用户关系网络,结合网络分析与时序分析筛选“小众专家”,分析“小众专家”群体在不同语义环境下的“稳定-迁移”特征,并提出评测指标,进行验证分析。[结果/结论] 结果显示：只有极少部分“小众专家”能够在多种语义环境下保持稳定性,而大部分“小众专家”只能在单一语义环境中保持稳定性。     

基于知识元的科技文本内容描述框架研究

[目的/意义] 从细粒度角度深化科技文本的内容语义描述,弥补目前文本知识对象特征描述粒度较粗且缺乏语义的不足,为知识重组与挖掘,提供精细化的用户知识服务给予一种思路。[方法/过程] 以知识元理论为基础,通过对科技文本内部属性的语义分析,尝试构建细粒度的科技文本内容描述框架,给出两个实例并讨论。[结果/结论] 该内容描述框架实现了检索结果从海量的文献单元聚焦到精准化的知识元的转变。     

融入情感差异和用户兴趣的微博转发预测

[目的/意义] 微博转发是实现微博信息传播的重要方式,对用户转发行为进行研究可以更好地理解微博信息传播机制,对热点话题检测、舆情监控、微博营销等具有重要意义。针对以往研究中用户兴趣表示不够全面准确以及未考虑情感差异对用户转发行为的影响,提出一个融入情感差异和用户兴趣的微博转发预测模型。[方法/过程] 该模型首先从维基百科中提取概念语义关系构建维基知识库,将其作为语义知识源对微博文本进行语义扩展,解决语义稀疏问题;对语义扩展后的用户历史微博进行聚类,提取用户兴趣主题和主题对用户的影响力;然后计算微博中各类情感的情感强度,提取情感差异特征;最后结合用户行为特征、用户交互特征、微博特征、用户兴趣特征和情感差异特征,运用SVM实现微博转发预测。[结果/结论] 在新浪微博真实数据集上进行实验,验证了所提模型的有效性。     

句义结构中“最”的指向

现代汉语中有一部分副词，如“都”“也”“还”等，它们在作状语充当修饰，限制成分时，除了对谓词在时间，范围，程度，方式，情态，语气等方面有修饰，限制作用，它们还有一个指向问题，其中，程度副词“最”的语义指向尤为复杂，在“最”制约其它成分的同时，它还受语言环境等其它因素的制约，从而影响“最”的制约作用。     

英语表达中逗号的妙用

逗号作为英语书面语的一个重要结构表达方式,在英语书面语中使用相当频繁,构成英语的长句,备受以英语为母语人士的青睐。受汉语母语的干扰,在用英文进行表达时,学生往往不能正确理解和使用英语的逗号。本文作者阐述英语逗号的使用的六种技巧及其所产生的语义功能。     

对现代汉语语义格的划分

“语义格”是当前研究的一个热点问题,一种语言究竟应划分为多少格很难确定。从项与谓词的关系出发,谈及必须格和可选格,可将现代汉语语义格划分为6大类23小类。     

谈英汉翻译中的语义走失

依据英汉翻译的理论原则,本文对不同的英语原文和汉译本进行了对比,分析了翻译实践中造成译文语义走失的不同表现,并探讨和总结了走失的原因,为正确翻译原文、避免语义走失提出了一些合理化的建议。     

"(V O1) O2"结构中宾语O2的语义类型考察

"(V O1) O2"(动宾组合 宾语)结构中,宾语O2的语义类型有10种处所宾语、对象宾语、数量宾语、目的宾语、结果宾语、受事宾语、施事宾语、致使宾语、时间宾语、来源宾语,其中的体词性处所宾语是宾语O2的优势类型.     

基于意象的语法分析

意象是认知心理学研究的重要范畴。基于意象的语法分析是认知语法的重要研究内容。本文基于R．W．Langacker（朗盖克）的意象理论,在阐述意象的涵义及其四个变量的基础上,重点探讨了意象的四个变量在语法分析中的作用,提出了基于意象的语法分析的五条原则和方法。