Stanford依存句法关系解释
ROOT：要处理文本的语句
IP：简单从句
NP：名词短语
VP：动词短语
PU：断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号
LCP：方位词短语
PP：介词短语
CP：由‘的’构成的表示修饰性关系的短语
DNP：由‘的’构成的表示所属关系的短语
ADVP：副词短语
ADJP：形容词短语
DP：限定词短语
QP：量词短语
NN：常用名词
NR：固有名词
NT：时间名词
PN：代词
VV：动词
VC：是
CC：表示连词
VE：有
VA：表语形容词
AS：内容标记（如：了）
VRD：动补复合词
CD: 表示基数词
DT: determiner 表示限定词
EX: existential there 存在句
FW: foreign word 外来词
IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词
JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词
JJR: adjective, comparative 形容词比较级
JJS: adjective, superlative 形容词最高级
LS: list item marker 列表标识
MD: modal auxiliary 情态助动词
PDT: pre-determiner 前位限定词
POS: genitive marker 所有格标记
PRP: pronoun, personal 人称代词
RB: adverb 副词
RBR: adverb, comparative 副词比较级
RBS: adverb, superlative 副词最高级
RP: particle 小品词
SYM: symbol 符号
TO:”to”as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记WDT: WH-determiner WH限定词
WP: WH-pronoun WH代词
WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词
WRB:Wh-adverb WH副词
关系表示
abbrev: abbreviation modifier，缩写
acomp: adjectival complement，形容词的补充；
advcl : adverbial clause modifier，状语从句修饰词
advmod: adverbial modifier状语
agent: agent，代理，一般有by的时候会出现这个
amod: adjectival modifier形容词
appos: appositional modifier,同位词
attr: attributive，属性
aux: auxiliary，非主要动词和助词，如BE,HAVE SHOULD/COULD等到auxpass: passive auxiliary 被动词
cc: coordination，并列关系，一般取第一个词
ccomp: clausal complement从句补充
complm: complementizer，引导从句的词好重聚中的主要动词
conj : conjunct，连接两个并列的词。
cop: copula。系动词（如be,seem,appear等），（命题主词与谓词间的）连系csubj : clausal subject，从主关系
csubjpass: clausal passive subject 主从被动关系
dep: dependent依赖关系
det: determiner决定词，如冠词等
dobj : direct object直接宾语
expl: expletive，主要是抓取there
infmod: infinitival modifier，动词不定式
iobj : indirect object，非直接宾语，也就是所以的间接宾语；
mark: marker，主要出现在有“that”or “whether”“because”, “when”, mwe: multi-word expression，多个词的表示
neg: negation modifier否定词
nn: noun compound modifier名词组合形式
npadvmod: noun phrase as adverbial modifier名词作状语
nsubj : nominal subject，名词主语
nsubjpass: passive nominal subject，被动的名词主语
num: numeric modifier，数值修饰
number: element of compound number，组合数字
parataxis: parataxis: parataxis，并列关系
partmod: participial modifier动词形式的修饰
pcomp: prepositional complement，介词补充
pobj : object of a preposition，介词的宾语
poss: possession modifier，所有形式，所有格，所属
possessive: possessive modifier，这个表示所有者和那个’S的关系
preconj : preconjunct，常常是出现在“either”, “both”, “neither”的情况下
predet: predeterminer，前缀决定，常常是表示所有
prep: prepositional modifier
prepc: prepositional clausal modifier
prt: phrasal verb particle，动词短语
punct: punctuation，这个很少见，但是保留下来了，结果当中不会出现这个
purpcl : purpose clause modifier，目的从句
quantmod: quantifier phrase modifier，数量短语
rcmod: relative clause modifier相关关系
ref : referent，指示物，指代
rel : relative
root: root，最重要的词，从它开始，根节点
tmod: temporal modifier
xcomp: open clausal complement
xsubj : controlling subject 掌控者
中心语为谓词
subj —主语
nsubj —名词性主语（nominal subject）（同步，建设）
top —主题（topic）（是，建筑）
npsubj —被动型主语（nominal passive subject），专指由“被”引导的被动句中的主语，一般是谓词语义上的受事（称作，镍）
csubj —从句主语（clausal subject），中文不存在
xsubj —x主语，一般是一个主语下面含多个从句（完善，有些）
中心语为谓词或介词
obj —宾语
dobj —直接宾语（颁布，文件）
iobj —间接宾语（indirect object），基本不存在
range —间接宾语为数量词，又称为与格（成交，元）
pobj —介词宾语（根据，要求）
lobj —时间介词（来，近年）
中心语为谓词
comp —补语
ccomp —从句补语，一般由两个动词构成，中心语引导后一个动词所在的从句(IP) （出现，纳入）
xcomp —x从句补语（xclausal complement），不存在
acomp —形容词补语（adjectival complement）
tcomp —时间补语（temporal complement）（遇到，以前）
lccomp —位置补语（localizer complement）（占，以上）
—结果补语（resultative complement）
中心语为名词
mod —修饰语（modifier）
pass —被动修饰（passive）
tmod —时间修饰（temporal modifier）
rcmod —关系从句修饰（relative clause modifier）（问题，遇到）
numod —数量修饰（numeric modifier）（规定，若干）
ornmod —序数修饰（numeric modifier）
clf —类别修饰（classifier modifier）（文件，件）
nmod —复合名词修饰（noun compound modifier）（浦东，上海）
amod —形容词修饰（adjetive modifier）（情况，新）
advmod —副词修饰（adverbial modifier）（做到，基本）
vmod —动词修饰（verb modifier，participle modifier）
prnmod —插入词修饰（parenthetical modifier）
neg —不定修饰（negative modifier）(遇到，不)
det —限定词修饰（determiner modifier）（活动，这些）
possm —所属标记（possessive marker），NP
poss —所属修饰（possessive modifier），NP
dvpm —DVP标记（dvp marker），DVP （简单，的）
dvpmod —DVP修饰（dvp modifier），DVP （采取，简单）
assm —关联标记（associative marker），DNP （开发，的）
assmod —关联修饰（associative modifier），NP|QP （教训，特区）
prep —介词修饰（prepositional modifier）NP|VP|IP（采取，对）
clmod —从句修饰（clause modifier）（因为，开始）
plmod —介词性地点修饰（prepositional localizer modifier）（在，上）
asp —时态标词（aspect marker）（做到，了）
partmod–分词修饰（participial modifier）不存在
etc —等关系（etc）（办法，等）
中心语为实词
conj —联合(conjunct)
cop —系动(copula) 双指助动词？？？？
cc —连接(coordination)，指中心词与连词（开发，与）
其它
attr —属性关系（是，工程）
cordmod–并列联合动词（coordinated verb compound）（颁布，实行）
mmod —情态动词（modal verb）（得到，能）
ba —把字关系
tclaus —时间从句（以后，积累）
— semantic dependent
cpm —补语化成分（complementizer），一般指“的”引导的CP （振兴，的）
中文复杂名词短语依存句法分析
优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷 -------------------------------- 基金项目：国家自然科学基金项目(61173095)，国家自然科学基金重点项目(61133012) 作者简介：陈永波(1990-)，男，山东禹城人，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、句法分析、机器学习等(chenyongbo1990@https://www.360docs.net/doc/1117550549.html,)；汤昂昂(1990-)，男，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、信息检索、机器学习等；姬东鸿(1967-)，男，博士，博导，主要研究方向为自然语言处理、语义网技术、机器学习、数据挖掘等； ． 中文复杂名词短语依存句法分析 * 陈永波，汤昂昂，姬东鸿 (武汉大学 计算机学院，武汉 430072) 摘 要：针对中文复杂名词短语的依存句法分析进行了研究，提出简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。算法的每一步迭代根据边的特征于每一对相邻子树之间的无向边中选择最优者，然后利用支持向量机根据边两端子树的特征确定该边的方向，即得到两棵子树的中心语之间的依存关系。实验证明对于复杂名词短语的依存句法分析，算法准确率比简单边优先算法有明显提高，且优于基于最大生成树算法的中文句法分析器。算法分析效率更高，时间复杂度为O （n2logn ）。 关键词：中文复杂名词短语；依存句法分析；决策式算法；支持向量机；特征 中图分类号：TP391.1 文献标志码：A Dependency parsing of Chinese complex nominal phrase CHEN Yong-bo, TANG Ang-ang, JI Dong-hong (Computer School, Wuhan University, Wuhan 430072, China) Abstract: This paper developed Easy Arc First Algorithm Combined with SVM, and used it in dependency parsing of Chinese Complex Nominal Phrase. In each iteration step, the algorithm finds out the optical non-directional arc among arcs linking neighboring subtrees according to their features, and determines the arc ’s direction using SVM. Results of experiments show that accurate rate of the algorithm is significantly higher than Easy First Arc Algorithm, and higher than Chinese parser based on MST algorithm. Time complexity of the algorithm is O(n2logn). Key Words: Chinese complex nominal phrase; dependency parsing; deterministic algorithm; SVM; feature 0 引言 复杂名词短语的语义解释是自然语言处理领域最具挑战性的课题之一[1]。研究复杂名词短语的依存句法分析算法，对句子依存分析计算复杂性的简化和准确率的提高具有重要意义 [2]。当前主流的依存句法分析算法可以分为三类：基于转换的 算法、基于图的算法和同时基于图与转换的算法。基于转换的算法计算简单，而准确率较低；基于图的算法准确率高，但计算复杂。Yoav 等[3]结合前两种方法，提出了简单边优先算法。该算法能较好地处理长句，却不能移植到复杂名词短语的句法分析。针对复杂名词短语的内部结构特征，本文提出了简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。算法考虑了复杂名词短语的内部结构特征，在降低计算复杂度的同时有效地保证了准确率。实验证明该算法能良好地应用于复杂名词短语的依存分析，且准确率和效率高于基于最大生成树算法的中文句法分析器。 本文内容主要分为五部分：本部分为引言；第一部分介绍 复杂名词短语的定义及其语义结构；第二部分介绍依存句法分析的定义及目前的主流算法；第三部分介绍简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法；实验及结果分析在第四部分。 1 复杂名词短语 1.1 定义 本文的研究对象是指包含至少三个词语且不含助词“的”的复杂名词短语。下面1）和2）给出了两个复杂名词短语的例子。 1） 多种语言现象 2） 多种语言习得 研究复杂名词短语的识别和依存分析对于句子分析的简化和准确率的提高具有重要意义。目前国内外对于复杂名词短语语义结构的研究主要集中在NN 二词短语，而对于多词名词短语的研究比较少见。但多词名词短语的语义结构远非二词名词短语所能涵盖。例如1）中如果没有“现象”，“多种”语义上指向“语言”；如果添上“现象”，则很可能指向“现象”。相比
Stanford依存句法关系解释
ROOT：要处理文本的语句 IP：简单从句 NP：名词短语 VP：动词短语 PU：断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号 LCP：方位词短语 PP：介词短语 CP：由‘的’构成的表示修饰性关系的短语 DNP：由‘的’构成的表示所属关系的短语 ADVP：副词短语 ADJP：形容词短语 DP：限定词短语 QP：量词短语 NN：常用名词 NR：固有名词 NT：时间名词 PN：代词 VV：动词 VC：是 CC：表示连词 VE：有 VA：表语形容词 AS：内容标记（如：了） VRD：动补复合词 CD: 表示基数词 DT: determiner 表示限定词 EX: existential there 存在句 FW: foreign word 外来词 IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词 JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词 JJR: adjective, comparative 形容词比较级 JJS: adjective, superlative 形容词最高级 LS: list item marker 列表标识 MD: modal auxiliary 情态助动词 PDT: pre-determiner 前位限定词 POS: genitive marker 所有格标记 PRP: pronoun, personal 人称代词 RB: adverb 副词 RBR: adverb, comparative 副词比较级 RBS: adverb, superlative 副词最高级 RP: particle 小品词 SYM: symbol 符号 TO:”to”as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记WDT: WH-determiner WH限定词
句法结构中的语义分析
句法结构中的语义分析 学习要点：掌握句法结构分析中运用语义关系、语义指向、语义特征三种语义分析方法，并且能够运用这些分析法解释一些常见的语言现象。 句法结构是句法形式和语义内容的统一体。对句法结构不仅要做形式分析，如句法层次分析、句法关系分析、以及句型分析等，还要做种种语义分析。句法结构中的语义分析主要指语义关系、语义指向、语义特征三种分析法。 一、语义关系 （一）句法关系和语义关系 在句法结构中，词语与词语之间不仅发生种种语法关系，主谓、述补、述宾、偏正、联合等，而且发生种种语义关系。语义关系，语义学中指语言成分所表示的客观对象之间的关系，我们所说的语义关系是指动作和动作者、动作和受动者、动作和工具、动作和处所、事物和事物之间的关系等。句法关系和语义关系可能一致，也可能不一致。 ⑴吃面条。/削苹果。(句法、语义关系一致。) ⑵我吃完了。/饼干吃完了。/文章写好了。(句法、语义关系不一致) 前者“我”与“吃”是动作者（施事）和动作的关系，后者“饼干”和“吃”是受动者（受事）和动作的关系，结果和动作的关系。 一种句法结构关系，可能包含着多种语义关系，如：修理家具。/挖了一个坑。/来了一个客人。/写毛笔。(述宾关系，受事、结果、施事、工具。)反之，一种语义关系也可能构成多种句法结构关系。 ⑶沙发上坐着一个人。 ⑷那个人坐在沙发上。 ⑸那个人在沙发上坐着。 这几个句法结构的语义关系基本相同，“人”“沙发上”与“坐”之间都是“施事”“处所”与“动作”的关系；但句法结构关系却不一样。 （二）动词和名词语义关系的类别 汉语句法结构中的语义关系是多种多样的，句法分析的重点是动词跟名词性词语之间的语义关系。在各种语义关系中，名词性成分担任了一定的语义角色，如“受事、结果、施事、工具”等，这实际上也就是揭示了名词性成分跟动词之间的关系。名词性词语经常担任的语义角色主要有： 1、施事：指动作的发出者（可用介词“被、叫、让、给”引进） 他在看书。/小狗啃完了骨头。/敌人被我们打败了。 2、受事：指动作行为的承受者（可用介词“把、将”引进）。 小牛吃草。/张三修桌子。/毛把花瓶打碎了。 3、系事：指连系动词联接的对象（？） 我们是教师。/小王成了大学生。 4、与事：指动作行为的间接的承受者（送、还？）（可用介词“给”引进）。 张三还李四一支笔。/我给兰兰送去一些巧克力。 5、结果：指动作行为产生的结果。 编草帽。/烙饼。/做烟斗。/打毛衣。/盖大楼。
美国斯坦福大学公布2025计划
美国斯坦福大学公布2025计划 最近美国斯坦福大学发布自己的计划，这是一个怎样的计划呢？对于留学生来说有什么收获呢？跟着出国来看看吧!欢迎阅读。 《斯坦福大学2025计划》在以设计思考理论著称的斯坦福大学设计学院牵头下正式启动，这次教育改革改变了以往自上而下的方式，代之以师生为主导。与其说《斯坦福大学2025计划》是一个方案， 不如说它是一个对未来大学模式进行畅想的大胆的“设计”。 开环大学是《斯坦福大学2025计划》中最关键的计划之一。该计划创新性地解除了入学年龄的限制，17岁前的天才少年、进入职 场的中年以及退休后的老人都可以入学。这是区别于传统闭环大学(18～22岁学生入学，并在四年内完成本科学业)的最主要一点。另 外一个鲜明的特色是延长了学习时间，由以往连续的四年延长到一生中任意加起来的六年，时间可以自由安排。 开环大学中的学生很有可能是处于各个年龄段以及从事不同工 作的一群人，他们可能是天真的孩子，也可能是富有经验的长者。因此，开环大学形成了独特的混合学生校园，打破了年龄结构。学生之间更容易建立起合作、强劲与持久的社会网络。同时，这种开环也意味着斯坦福大学的入学申请将更具有竞争压力。有限的名额将在背景各异、年龄不同的申请者中产生。 实际上，开环大学并不是空想出来的，在年就有迹象表明开环 大学出现的潜在可能。据相关报道，仅有1/4的学生毕业后从事的工作与大学专业直接相关，有1/4的毕业生没有选择好职业，有1/4的
毕业生的专业不能与新兴的行业类型对应起来。在开环大学的环境当中，高等教育对于每个人一生的意义正在发生重大变革，大学更注重对于职业生涯的培养。 自定节奏的学习旨在促进学术探索，然后提升学科的内在严谨性。学生根据他们的个人意愿按照自己的节奏来完成各阶段的学习。在传统大学中，本科生按照一到四年级划分，而《斯坦福大学2025计划》决定打破陈旧的四年级划分，代之以“CEA”——调整(Calibrate)、提升(Elevate)和启动(Activate)三阶段。这一过程中，先进的学习技术会为学生和老师提供一种新型认知的反馈(见表2)。 学生应该知道怎样才能最好地学习。调整期提供短期(1～7天)的由教员精心设计的微课程。通过微课程的学习，学生可以了解不同领域以及教师的不同特长，了解不同的学习模型以及职业规划轨迹。学生进而根据自身喜好、自制力以及学习习惯等来选择学习的时长(6～18个月)，从而找到学习的差距，建立有意识的学习自信。 教师起初会提供短期的课程，快速地培养学生对教学与实践的兴趣。这些课程还允许教授更广泛地接触学生，这些教授能够识别并培养出最适合在某领域成为专业人才的学生。 该阶段将带领学生进入一个专门领域。对待专业知识的严谨态度是此阶段的关键所在。学生开始组建个人顾问委员会，包括学术导师、个人导师以及高年级同学和信任的伙伴。预计到年，个人顾问委员将会取代其他形式的学术咨询。
蒙古语翻译 [蒙古文 蒙古语翻译]
蒙古文挺好看的,它是谁发明的呢？ 蒙古文不是个人发明的，蒙古文有她自己的发源（源于古埃及的象形符号），与汉字无关！回鹘（托忒）蒙古文的发源古埃及象形符号——古埃及简化拼音符号——希伯来字母（此前只有辅音，此后有了元音）——古希腊字母——阿拉伯语字母——回鹘字母大家可以看看我们的人民币上的少数民族文字在看维吾尔语（阿拉伯字母）的时候逆时针旋转90度，是不是与蒙古文（回鹘字母）很象！使用阿拉伯字母的语言（阿拉伯语、维吾尔语、塔吉克语）在书写的时候是写法从右向左、行款从上至下，逆时针旋转90度后正好就是蒙古文（还有满文、锡伯文）的书写顺序写法为上下连书，行款为从左到右。 图片为蒙古族书法家齐仁东日布书写的蒙古文训言--摘自[波斯]拉施特《史集》成吉思汗训言（训言译文）“酒醉的人，就成了瞎子，他什么也看不见，他也成了聋子，喊他的时候，他听不到，他还成了哑巴，有人同他说话时他不能回答。 他喝醉了时，就象快要死的人一样，他想挺直地坐下也做不到，他象个麻木发呆头脑受损伤的人。 喝酒既无好处，也不增进智慧和勇敢，不会产生善行美德[在酒醉时人们只会]干坏事、杀人、吵架。 [酒]使人丧失知识、技能，成为他前进道路上的障碍和事业的障碍。 他丧失了明确的途径，将食物和桌布投入火中，[掷进]水里。 国君嗜酒者不能主持大事、颁布训诫和重要的习惯法；将士嗜酒者不能掌管十人队、百人队或千人队；卫士嗜酒者将遭受严惩。 ”译文来自 谁知道蒙古文的由来吗？ 中国蒙古族现在通用的一种拼音文字。 是在回鹘字母基础上形成的。 据中外史乘记述，1204年成吉思汗征服乃蛮部以后，蒙古族开始采用回鹘字母拼写自己的语言。 这种书写系统是现行蒙古文的前身，现在称作回鹘式蒙古文。 其字母读音、拼写规则、行款都跟回鹘文相似。 回鹘式蒙古文字母表至今尚未发现直接的文献记载。
空间句法的新方法_比尔_希利尔
54 世界建筑２００５／１１ １ 步行可达指数。图中显示了影响伦敦哈罗兹，金茨桥区域的步行活 动的重要因素。／Ｗａｌｋａｂｉｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ．Ｂａｒ ｃｈａｒｔ ｓｈｏｗｉｎｇ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ａｒｅａ ａｒｏｕｎｄＨａｒｒｏｄｓ ｉｎ Ｋｎｉｇｈｔｓｂｒｉｄｇｅ， Ｌｏｎｄｏｎ， ａｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ＷａｌｋａｂｉｌｉｔｙＩｎｄｅｘ．２ 同一地区的步行活动预测图显示出了对新的联系（金茨桥和海德公园之间）的需求，可以同其他重要因素联系起来。预测等级通过不同 空间句法是一种研究城市的方法，主要是了解社会和经济因素是如何逐步影响并形成空间的。用当今的流行术语来说就是把城市看成是自组织系统。 空间句法最为人所知的方面也许是它建立了在建筑环境里分析空间模式或者说分析空间组构的方法。这些方法不仅揭示了城市中的空间结构，而且把它们和人的移动、停留和交流方式相联系。空间句法还能预测设计和规划所带来的中长期效果，因此，能让设计者和规划者在工作中遵循社会和经济发展规律，而不是违背它们。 这些研究方法已经在一段时间内得到了成功地运用，其中包括轴线分析法（用来分析城市街道网络和步行系统）和“可视性分析”（用来分析公共空间内的视域模式）。但是同时新的分析方法正不断地由伦敦大学学院空间句法实验室以及它的商业合作伙伴空间句法有限公司开发和研究出来。本文将简要地介绍其中一些发展。 组构的修正：步行可达指数 正如空间句法理论所说，空间组构强烈地影响人的流动，但并不意味着组构完全决定了人流或者它的作用是放之四海皆准的。在一些案例中，组构的影响比较弱，所以，要理解人流模式或者预测设计结果就需要一些其他额外的信息。这些附加的信息包括一些相关因素，如交通节点、土地利用、临街建筑、基础设施、主要吸引物和美学因素等。 现在这些其他因素都通过最近研发的一项称为步行可达指数的技术整合到了组构模式上。步行可达指数是 建立在统计学方法的多重回归分析（ＭＲＡ）的基础上。多重回归分析是经验性地分析数据，以此来决定每个元素作为人流模型中所起的可变量作用。多重回归分析模型可以更好地理解与人流模式相关的问题，因为它强调了因素的相对重要程度，比如建筑高度、交通节点或者活跃的临街行为等等，有时它们和局部整合度（影响人流的主要组构量度）一样重要。 同时，改变不同的输入变量的值，例如那些步行道的宽度或者活跃临街行为的数量，都可以帮助预测可能发生的人流模式。事实上，这些因素的结合是可以被分析和修改的，这也就有了一个灵活性的方法。 步行可达指数在一些地区尤其有效，这些开发对空间结构、人流和土地利用的影响不同步，比如伦敦的大象城堡（Ｅｌｅｐｈａｎｔ ａｎｄ Ｃａｓｔｌｅ）地区（它的总图设计采用了很多空间句法分析）。实际上，对于这样一个技术的需求正好说明路网结构、人流和土地利用三者之间的协调发展是一个发育良好的城市的产物。这也许是为什么传统城市更为人称道的主要原因。这并不意味着城市必须设计得和过去一样，但是却意味着它们设计的根据应借鉴那些具有活力的城市的经验。 更精确尺度的组构：线段分析 空间句法的一个很大优势在于它可以同时在城市宏观和微观尺度上分析空间。线是都市分析的一个主要单位（这反映了一个事实：城市空间本质上是一个线性空间网络）。但是这并不是我们需要了解的最精确的尺度，因为这些线在交点之间的不同线段经常是起着不同作用的。同样重要的是要考虑到不同城市存在非常不同的几 何形式，从更加网格状到更加有机状。 为解决这些问题，现在发展出了一种新的句法模式。它仍然是建立在线网的基础上，但是它的基本单位是交点之间的线段。这种模式不仅能在更精确的尺度上进行结构分析，而且可以通过不同的方式定义一个节点和另外一个之间的距离来进行不同类型的分析：实际路程距离（从点Ａ到点Ｂ多远），最少转弯距离（一条路线有多少转弯），最小角度距离（两点之间的实际路径与连接两点的直线所形成的偏差角度大小）。这些不同的分析方法从不同的方面反映了都市的复杂程度。 尽管这种新模型还在研究测试中，但是它已经被证明对于分析城市最微观尺度的土地利用变化非常有效。这个模式现在被用来分析更精确的人流模式，同时它也指明了路程、几何和拓扑３个元素的作用使得城市空间网络本身形成了人流。这个领域的重要新成果在不久的将来公布，某种程度上可能是惊人的成果。 主观的组构：空间中智能行动者 现在来介绍最新的发展：ＥＶＡＳ空间中智能行动者。它是从视线分析（ＶＧＡ）方法发展而来，已经被运用在很多公共空间项目上，包括最近的特拉法加广场（Ｔｒａｆａｌｇａｒ Ｓｑｕａｒｅ）的重新设计。 ＥＶＡＳ创造了虚拟环境（它建立在地图或者建筑图纸基础上），然后给虚拟的智能行动者赋予限制视角的朝前的视域。当这些智能行动者四处活动时，他们用“感知—行动”的规律来指导他们的运动行为，例如他们会被某个进入视野的特殊物体所吸引。如果环境改变（例如模拟一个新设计），ＥＶＡＳ会显示人流模式如何相应变 空间句法的新方法 NEW METHODS IN SPACE SYNTAX 比尔?希利尔，克里斯?斯塔茨／Ｂｉｌｌ Ｈｉｌｌｉｅｒ， Ｃｈｒｉｓ Ｓｔｕｔｚ 作者简介：比尔?希利尔 ，伦敦大学学院巴特雷特研究生院教授 兼院长，空间句法咨询公司非执行董事。 克里斯?斯图兹，空间句法咨询公司副主管。 收稿日期：２００５－１０－０９ １ ２ 颜色来表达，红色最高，蓝色最低。／Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｍａｐ ｏｆ ｓａｍｅ ａｒｅａ ｗｉｔｈ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｎｅｗ ｌｉｎｋ （ｂｅｔｗｅｅｎＫｎｉｇｈｔｓｂｒｉｄｇｅ ａｎｄ Ｈｙｄｅ Ｐａｒｋ）， ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ ｌｉｋｅｌｙ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆｌａｙｏｕｔ／ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ． Ｆｏｒｅｃａｓｔｌｅｖｅｌｓ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｓｅｇｍｅｎｔ ａｒｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｏｎ ａ ｃｏｌｏｕｒ ｓｃａｌｅ， ｗｉｔｈｈｉｇｈｅｓｔ ｌｅｖｅｌｓ ｒｅｄ ａｎｄ ｌｏｗｅｓｔ ｌｅｖｅｌｓ ｂｌｕｅ． 影响步行活动的因素／Ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｍｏｖｅｍｅｎｔ 非常重要／Ｖｅｒｙ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ 不重要／Ｎｏｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ 重要／Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ 空间布局／Ｓｐａｔｉａｌ ｌａｙｏｕｔ 零售／Ｒｅｔａｉｌ 地铁／Ｔｕｂｅ 特殊因素／Ｓｐｅｃｉａｌ 静止边界／Ｉｎａｃｔｉｖｅ ｆｒｏｎｔａｇｅｓ 哈罗兹／Ｈａｒｒｏｄｓ
斯坦福大学创业成长课
斯坦福大学创业成长课 书籍简介 想知道最有用的创业课——斯坦福大学和著名的硅谷孵化器YC公司研发的创业课程是怎么样的吗？想知道李笑来老师丰富的创业经历中总结的最热血沸腾也最精华的部分吗？这本书将为你揭晓所有的答案，把神秘而不可知的创业成功要素系统化、具象化，为你解决创业过程中的各种迷惑。 关于作者 李笑来，前新东方名师，著名天使投资人，中国比特币首富，新东方时期著有《TOEFL核心词汇21天突破》，为广大考生必备书籍，后著有《把时间当作朋友》、《新生——七年就是一辈子》等个人成长相关书籍，他的《通往财富自由之路》专栏订阅量约21万，总营业额超4000万元。 核心内容 一是创业者具备的特点； 二是创业三要素。
前言 你好，这期音频为你解读的是《斯坦福大学创业成长课》，这本书约18万字，我会用大约10分钟的时间，为你讲述书中精髓：创业者如何从零到一，一步一步走向成功。 在全民创业的时代，死守着一份工资，望着显而易见的职业晋升天花板，看着朋友们毅然决然地离开单位，一拳一脚地创业成功，开豪车、住豪宅，心里是无比的羡慕。为什么有些人就能创业成功？而大多数人只能看着别人吃肉，自己却只能在“是否要创业”、“怎么创业”的矛盾和纠结中浑浑噩噩地过日子？ 我们今天要讲的《斯坦福大学创业成长课》将完美解答这些问题。本书基于美国硅谷顶尖孵化器YC和斯坦福大学联手打造的“如何创业”的课程，总结互联网趋势下产品、市场、团队等方面的创业干货，对有创业意愿的人有极大参考价值。 本书的作者李笑来创业经验丰富，通过财富积累，李笑来成为中国比特币首富，并创立比特基金，专注于互联网、比特币相关领域。 好，接下来我们来说这本书的核心内容吧。我将从两部分为大家讲解，第一部分是创业者具备的特点；第二部分是创业的三要素。 第一部分：创业者具备的特点 创业者和一般人究竟有什么不一样？《斯坦福大学创业成长课》总结了创业者的三个特点，这些特点让他们出类拔萃、与众不同。 第一个特点就是关注进步。 人的关注点分为两种，分别是“关注进步”和“关注表现”，乍看上去差不多，其实对人生造成的影响可谓是天壤之别。 “关注进步”的人焦点在于自己今天是否比昨天强，是不是又学会了新的东西；而“关注表现”的人焦点在于自己在人群里是不是表现的最好，别人对自己的看法如何。因为太在意自己一定要表现得“好”，所以有可能失败的事情，他们就不会去尝试，从而错失很多成长的机会。 创业者只有做到不在意别人的眼光，培养“关注进步”的习惯，才能获得持续的成长。 第二个特点是好奇心旺盛，善于学习。 在任何创业的领域，都需要深度了解行业技术，特别是在各行各业发展日新月异的现代，保持终身学习的习惯非常重要。
句法分析工具指南(parser guideline)
PARSER GUIDELINE S tanford parser 一个简易的Stanford parser系统只需要包含四类文件，它们分别是：①java包(最新版本为stanford-parser-2011-04-20.jar)、②模板(英文：englishFactored.ser.gz/englishPCFG.ser.gz/wsjFactored.ser.gz/wsjPCFG.ser.gz。中文：chinesePCFG.ser.gz /chineseFactored.ser.gz/xinhuaFactored.ser.gz/xinhuaPCFG.ser.gz)、③输入文件(一般为.txt后缀的分词文件(、④输出文件(一般为.parse后缀的成分句法树文件或是以.dep 后缀的依存句法树文件) 1.英文句法分析 举例： Java -mx1g -cp stanford-parser-2011-04-20.jar edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser -maxLength 100 –outputFormat oneline -sentences newline -outputFormatOptions removeTopBracket englishFactored.ser.gz input.txt > output.std_Factored_parse 参数解释： ①-mx1g：给java虚拟机分配的最大内存为1g(大小可自行设置)。 ②-cp ：为了加载java包stanford-parser-2011-04-20.jar。 LexicalizedParser：parser类. ③-maxLength：指定句子单词长度最大为100。 ④–outputFormat：指定输出句子的格式。 outputFormat具体选项值如下： Oneline：成分句法分析输出文件的格式为每行一句的广义表形式的树结构。Penn：成分句法分析输出文件的格式为层次化树的形式。默认选项为penn。latexTree：格式类似于penn Words：只给出分词格式。如： 继续播报详细的新闻内容。 wordsAndTags：给出分词文本和标记。如： 继续/VV 播报/VV 详细/VA 的/DEC 新闻/NN 内容/NN 。/PU rootSymbolOnly：只给出ROOT结点 typedDependencies：给出依存句法分析结果。 mmod(播报-2, 继续-1) rcmod(内容-6, 详细-3) cpm(详细-3, 的-4) nn(内容-6, 新闻-5) dobj(播报-2, 内容-6) conllStyleDependencies、conll2008：conll格式(每行一词，每词十项)如下： 1 继续_ VV _ _ 2 _ _ _ 2 播报_ VV _ _ 0 _ _ _ 3 详细_ VA _ _ 4 _ _ _ 4 的_ DEC _ _ 6 _ _ _ 5 新闻_ NN _ _ 6 _ _ _ 6 内容_ NN _ _ 2 _ _ _
美国斯坦福大学公布2025计划.doc
美国斯坦福大学公布2025计划 名称： 美国斯坦福大学 Stanford University 所在位置：美国，299 Campus Dr # D345 Stanford, CA 94305
QS排名：3 USNEWS排名：5 学费：42690 美金 录取率：0.06 University) 开环大学是《斯坦福大学2025计划》中最关键的计划之一。该计划创新性地解除了入学年龄的限制，17岁前的天才
少年、进入职场的中年以及退休后的老人都可以入学。这是区别于传统闭环大学(18～22岁学生入学，并在四年内完成本科学业)的最主要一点。另外一个鲜明的特色是延长了学习时间，由以往连续的四年延长到一生中任意加起来的六年，时间可以自由安排。 开环大学中的学生很有可能是处于各个年龄段以及从事不同工作的一群人，他们可能是天真的孩子，也可能是富有经验的长者。因此，开环大学形成了独特的混合学生校园，打破了年龄结构。学生之间更容易建立起合作、强劲与持久的社会网络。同时，这种开环也意味着斯坦福大学的入学申请将更具有竞争压力。有限的名额将在背景各异、年龄不同的申请者中产生。 实际上，开环大学并不是空想出来的，在2015年就有迹象表明开环大学出现的潜在可能。据相关报道，仅有1/4的学生毕业后从事的工作与大学专业直接相关，有1/4的毕业生没有选择好职业，有1/4的毕业生的专业不能与新兴的行业类型对应起来。在开环大学的环境当中，高等教育对于每个人一生的意义正在发生重大变革，大学更注重对于职业生涯的培养。 自定节奏的教育(Paced Education)
自定节奏的学习旨在促进学术探索，然后提升学科的内在严谨性。学生根据他们的个人意愿按照自己的节奏来完成各阶段的学习。在传统大学中，本科生按照一到四年级划分，而《斯坦福大学2025计划》决定打破陈旧的四年级划分，代之以“CEA”——调整(Calibrate)、提升(Elevate)和启动(Activate)三阶段。这一过程中，先进的学习技术会为学生和老师提供一种新型认知的反馈(见表2)。 第一个阶段：调整(6～18个月) 学生应该知道怎样才能最好地学习。调整期提供短期(1～7天)的由教员精心设计的微课程。通过微课程的学习，学生可以了解不同领域以及教师的不同特长，了解不同的学习模型以及职业规划轨迹。学生进而根据自身喜好、自制力以及学习习惯等来选择学习的时长(6～18个月)，从而找到学习的差距，建立有意识的学习自信。 教师起初会提供短期的课程，快速地培养学生对教学与实践的兴趣。这些课程还允许教授更广泛地接触学生，这些教授能够识别并培养出最适合在某领域成为专业人才的学生。
创新创业教育与创业型大学的创业网络构建_以斯坦福大学为例_施冠群
创新创业教育与创业型大学的创业网络构建 ———以斯坦福大学为例施冠群，刘林青，陈晓霞 （武汉大学企业战略管理研究所，湖北武汉430072） ［摘 要］创新创业教育和创业型大学是近年来教育界和管理学界共同关注的热门话题，两 者拥有各自不同的含义和发展历程，然而在发展历史上，却有着相互促进、相互融合的关系。美国斯坦福大学的实例印证了这种关系，该校提出的斯坦福创业网络证明两者的融合能够促进创新创业的发展，并为整个区域甚至国家的经济提供了推力。 ［关键词］创新创业教育；创业型大学；创业网络［中图分类号］G40-01 ［文献标识码］A ［文章编号］1006-7469（2009）06-0079-052009年第6期 外国教育研究No ．6，2009第36卷总第228期 Studies in Foreign Education Vol ．36General No ．228 ［收稿日期］2008-10-15 ［基金项目］湖北省教育厅“十一五”教育科学规划项目《大学的创业生态系统研究》（项目编号： 2008A001）；国家自然科学基金资助项目《促进我国自主创新的知识产权管理研究》（项目编号： 70633003）。 ［作者简介］施冠群（1985－），女，湖北丹江口人，武汉大学企业战略管理研究所硕士生；刘林青（1974－），男，重庆市人，武汉大学企业战略管理研究所副教授；陈晓霞（1986－），女，湖南株洲人，武汉大 学企业战略管理研究所硕士生。 一、创新创业教育及其发展历程 国际上关于创新教育（Innovation Education ）有两种定义。定义一认为，以培养创新意识、创新精神、创新思维、创造能力或创新性人格等创新素质以及创新人才为目的的教育活动即是创新教育。定义二认为，创新教育就是为了使人们能够创新而开展的教育活动，即凡以培养人的创新素质、提高人的创新能力为主要目的的教育活动，都可以称之为创新教育。创业教育（Entrepreneurship Education ）也有两种定义。狭义地讲，创业教育是 一种培养学生从事商业活动的综合能力的教育，使学生从单纯的谋职者变成职业岗位的创造者。广义地讲，创业教育就是要培养具有开创性个性的人。 ［1］ 创新是一个经济学概念，按照创新理论的创始人、经济学家熊彼特的观点，创新就是“建立一种新的生产函数”，其形式之一是建立企业的新组织形式。而在其理论的继承和发展者、管理学大师 德鲁克看来，创业是开创新的事业，它不能是重复以前老套的生产经营模式，必须是能够创造一种 新的满足或改变旧的组织模式等，其本质是在组织（新建或已存在）中建立新的生产函数。从这一层面上来看，创新教育与创业教育本质上是一致的。创业教育是创新教育在企业价值创造领域的具体化，我们说创新创业教育，实质上就是要培养有创新精神，并且能够将创新运用于企业价值创造实践中的人才。 创新创业教育在欧美发达国家已经经过了几十年的发展。普遍认为的创业教育的开端是1947年2月哈佛商学院MBA 课程“新企业的管理”的开设。而实际上，根据创业教育的定义，它并不仅仅是局限在商学院的课程上。凯茨（J.A.Katz ）以课程的开设、基础设施的建设和相关出版物作为衡量创业教育作为一门学科的发展表现，他将 1876年沃克尔《工资问题》一书的出版作为创新创 业教育的开端，因为该书是美国大学的学者思考创业者问题的第一部主要著作。 ［2］ 而其后直到20
Stanford依存句法关系解释
ROOT 要处理文本的语句IP: 简单从句NP: 名词短语VP: 动词短语PU: 断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号LCP 方位词短语PP: 介词短语CP 由的'勾成的表示修饰性关系的短语DNP 由的'勾成的表示所属关系的短语ADVP 副词短语ADJP 形容词短语DP: 限定词短语QP: 量词短语NN : 常用名词NR: 固有名词NT: 时间名词PN : 代词VV: 动词VC: 是CC
表示连词VE:
有VA: 表语形容词AS: 内容标记（如： 了）VRD 动补复合词CD: 表示基数词DT: determiner表示限定词EX existential there 存在句FW： foreign word 外来词IN： prepositi on or conjun cti on, subord in ati ng 介词或从属连词JJ adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词JJR adjective, comparative 形容词比较级JJS adjective, superlative 形容词最高级LS: list item marker 列表标识MD : modal auxiliary 情态助动词PDT： pre-determiner 前位限定词POS genitive marker 所有格标记PRP pronoun, personal 人称代词RB adverb 副词RBR adverb, comparative 副词比较级RBS adverb, superlative 副词最高级RP
particle 小品词SYM： symbol 符号TO: ” to ” as preposition or infinitive marke为介词或不定式标记WDT： WH-determiner WH 限定词WP： WH-pronoun WH 代词WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词WRB: Wh-adverb WH副词关系表示abbrev： abbreviation modifier，缩写acomp： adjectival complement，形容词的补充；advcl : adverbial clause modifier，状语从句修饰词advmod: adverbial modifier 状语age nt： age nt,代理，一般有by的时候会出现这个amod: adjectival modifier 形容词appos： appositional modifier,同位词attr: attributive，属性aux： auxiliary，非主要动词和助词，如BE,HAVE SHOULD/COU等到auxpass passive auxiliary被动词cc： coord ination，并列关系，一般取第一个词ccomp： clausal complement从句补充complm： complementizer，引导从句的词好重聚中的主要动词conj :
斯坦福大学发展历程
斯坦福大学（Stanford University），全名小利兰·斯坦福大学（Leland Stanford Junior University），简称斯坦福（Stanford），位于美国加州旧金山湾区南部的帕拉阿图市（Palo Alto），临近世界著名高科技园区硅谷，是世界著名私立研究型大学。斯坦福占地8180英亩（约33平方公里），是美国面积第六大的大学。 立思辰留学360介绍，学术方面，斯坦福大学与同在旧金山湾区的加州大学伯克利分校共同构成了美国西部的学术中心。据相关机构统计，截止至2015年共有60位诺贝尔奖得主在斯坦福大学工作或学习过，位列世界第八；而据泰晤士高等教育官方统计，斯坦福大学在21世纪获得诺贝尔奖人数位居世界第一。截止2016年3月，有20位斯坦福校友或教授获得图灵奖（计算机最高奖），与伯克利（20位）并列世界第一；另有6位斯坦福教授（2位现役）获得菲尔兹奖（数学最高奖）。2015-16年，斯坦福大学在ARWU世界大学学术排名中位列世界第二，在QS和泰晤士高等教育世界大学排名中均位列世界第三，在usnews世界大学排名中位列世界第四。 斯坦福大学培养了众多高科技产品的领导者及创业精神的人才，这其中就包括惠普、谷歌、雅虎、耐克、罗技、特斯拉汽车、Firefox、艺电、太阳微系统、NVIDIA、思科、硅谷图形及eBay等公司的创办人，校友涵盖30名富豪企业家及17名太空员，亦为培养最多美国国会成员的院校之一。根据美国《福布斯》杂志2010年盘点的亿万富翁最多的大学，斯坦福大学名列第二，亿万富翁数量达28位，仅次于哈佛大学。 斯坦福大学发展历程 斯坦福大学是由时任加州州长及参议员的铁路富豪利兰·斯坦福及他的妻子简·莱思罗普·斯坦福于1891年共同成立的，大学以他们于十六岁生日前夕（1884年）因伤寒去世的儿子小利兰·斯坦福为名，以表纪念，利兰·斯坦福曾告诉他的妻子：“以后所有加利福尼亚的小孩都是我们的孩子。”
基于依存句法的实体关系抽取
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1117550549.html, 基于依存句法的实体关系抽取 作者：周亮俊 来源：《电子技术与软件工程》2016年第24期 本文首先介绍了自然语言处理的概念，并给出了自然语言处理模型，与此同时，分析了依存句法的有关问题，包括其公理以及具体分析方法等，最后阐述了基于依存句法的实体关系抽取过程。 【关键词】计算机自然语言处理依存语法实体关系抽取 计算机技术与人工智能的结合，形成了自然语言处理，使得人与计算机的结合更加紧密，依存句法能够实现对实体关系的抽取和对自然语言的分析，进而使自然语言处理成为可能，这对于信息抽取效率的提高以及人与计算机之间联系的加强意义重大。 1 自然语言处理 1.1 自然语言处理的概念 自然语言处理，是计算机领域的一种技术，是计算机技术发展到一定阶段，与人工智能逐渐结合的产物。自然语言即人类的常用语言，自然语言处理的意义在于，对上述语言进行处理，使其能够被计算机所识别，进而将其应用于计算机软件系统当中，使软件的研发以及修改等得以实现的一种技术。鉴于语言本身存在复杂性的特点，因此自然语言处理的实现也十分复杂，建立相应的计算模型，是使处理过程能够有效实现的基础。 1.2 自然语言处理模型 自然语言处理模型由自然语言（N）、问题（P）、模型（M）、算法（ A）、输入集（I）与输出集（O）几种因素组成。自然语言属于人类的语言，计算机作为机器，不能够对其进行识别，将其转换为问题，能够使其与计算机的识别要求相适应，与此同时，使其以模型的方式体现，可以使自然语言处理得以实现。在充分考虑输入集的前提下，应用相应的算法，将其与在问题的基础上所得到的模型相结合，能够产生输出集，最终完成自然语言处理过程。 2 依存句法 依存句法的应用，是实现自然语言处理的基础。在依存句法的基础上，自然语言能够以依存树等形式存在，为语言的处理提供了便利条件。 2.1 依存句法公理 依存句法的公理主要包括以下几方面内容：
蒙古语自学教程
蒙古语自学教程
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建平县实验中学第二课堂蒙古语教学学案 主备整理人:张成 尧 建平县实验中学蒙语文教学研究室 ２013年３月1日
蒙古语自学教程 今天世界上一千万左右蒙古族人口使用着传统蒙古文（包括内蒙古的旧蒙古文和新疆的托忒蒙古文)和新蒙古文（或叫斯拉夫蒙古文、西里尔蒙古文,蒙古国和俄罗斯境内蒙古人使用)两种拼音文字。所以,学习蒙古语可以选择其中一种文字或两种文字。随着手机和网络的普及很多人在写手机短信、发电子邮件、网上留言时选择用拉丁文拼写蒙古语的方式，也很方便。?在这个会话本里采用了传统蒙古文对照汉字和拉丁文注音的形式。但汉字注音只是一种辅助手段，准确掌握发音还是以拉丁文为主的好。我们的原则是先学一些会话，有了一定的基础、兴趣和信心后,再学蒙古文整词，最后学传统蒙古文的构词原理。在此基础上学习新蒙文和适应喀尔喀(蒙古国）方言比较容易。根据以往对初学者教授蒙古语和蒙古文的经验,这种办法更有效、更具有趣味性。也可以叫做轻松、快乐、随心所欲的学习方法。本书安排了较多的歌曲内容,也是出于这种考虑，所以也可叫做唱歌学蒙古语方法。?本书的另外一个特色是，考虑到学习者随身携带本书随时随地请教别人，记下新学的单词，记录一些诸如电话号码、日常事务等的便利,每页底下留下了空白。 学蒙古语一点都不难，只要你大胆开口《发言》。蒙古语是最不怕发错音的语言,尽管蒙古人散落在欧亚两大洲，方言千差万别，两个人见面只要说的是《蒙古语》，他们从来不需要翻译!即使您不懂一句蒙古语，您脑子里的蒙古语词汇不下几百个。您想一想您所熟悉的蒙古人名和地名,那些就是单词呀。有人开玩笑说只要会说《白那(在,有）,乌贵(不，没有)》,蒙古语就会说一半了,这也有一定的道理。总之，成吉思汗的语言非常好学，非常有趣。 如果您是蒙古族人，还不会说蒙古语,那就找借口不如早开口，学吧,讲吧！?现在是网络时代，学习当中的体会和问题，可在网上及时交 流。?需要说明的是，本书中使用拉丁字母注音时,针对以汉语为母语的学习者特意采用了接近于汉语拼音的注音方式。 ?蒙古文字母表
再论“空间句法”(图文整理详细版)
再论“空间句法”（图文整理详细版） 作者：张愚王建国 国内建筑界对空间句法的了解，多数仅限于由赵冰翻译的《空间句法——城市新见》一文[1]。发表于1985年第一期《新建筑》上的这篇文章，简要介绍了早期的空间句法方法在城市空间形态研究方面的应用，但未全面介绍其方法背景、原理和其他应用，因此，至今很多人仍颇有不解或“持保留态度”[2]。多年来，空间句法在各方面已有长足发展，国内杂志却鲜有论及。本文试图比较清晰地介绍和评析空间句法的理论、方法、实践及其最新研究进展。 简单地说，空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市甚至景观在内的人居空间结构的量化描述，来研究空间组织与人类社会之间关系的理论和方法（Bafna, 2003）。它是由伦敦大学巴利特学院的比尔•希列尔（Bill Hillier）、朱利安妮•汉森（Julienne Hanson）等人发明的。早在1974年，希列尔就用“句法”一词来代指某种法则，以解释基本的但又是根本不同的空间安排如何产生[3]。到1977 年，空间句法研究则略具雏形。经过二十余年的发展，空间句法理论已经深入到对建筑和城市的空间本质与功能的细致研究之中，并得到不断完善；由此开发出的一整套计算机软件，可用于建成环境各个尺度的空间分析；而且在建筑和城市设计中进行了广泛的应用。如今，空间句法的研究和应用已经在世界范围内普遍展开。 1997年，首届世界性的空间句法研讨会在伦敦举行；其后于1999年和2001年又在巴西利亚和亚特兰大举行了第二和第三届。2003年6月，在伦敦刚刚举行的第四届研讨会上，来自世界数十个国家和地区的82篇论文，从不同角度对空间句法进行了广泛深入的探讨。另外，日趋成熟的空间句法分析技术，已经成功应用于商业咨询。理查德•罗杰斯、诺曼•福斯特、泰瑞•法雷尔等知名事务所，在众多建筑和城市设计项目中雇请空间句法咨询公司进行空间分析，为其设计提供了有力的引导和支持。 由于篇幅所限，本文以解释构形概念为主线，重点从空间知觉的角度简析空间句法的方法原理，使读者能真正理解并实际运用它；而对于空间句法的理论概念和具体应用成果仅作扼要介绍。 1. 构形与建筑学 1.1 构形的含义 构形（configuration），从字面上看，是指“轮廓由其各部分或元素配置决定的外形”（据美国传统辞典）。希列尔将构形定义为“一组相互独立的关