WordNet简介
基于WordNet的概念语义相似度研究
性 、信息搜 寻和捡索 、自动推理和 自然语 言处理。基于该共 享知识本体 ，提出了一种计算两概念语义相似度 的方法。根据该 方法实现 了一个计算程序模块 ，并将计算结果同人类的主观判 断进行 了比较 ，验证 了该 方法的有 效性 。该研 究工作可以在 面
向 Ｗｅ 知识 检 索领 域 中得 到应 用 ，还 可 以 为本 体 的 相 关研 究 提 供 一 定 的理 论 基础 。 ｂ的
其中，ｗｅｇ ｔ是连接 Ｃ． 的最短路径 ．第 条边 的权值 。 ｉｈ￣ Ｃ： ｝ ＝
如果不考虑其它任何因素的影响，也即最简单的情况下，每 条边对语义距离计算的贡献部是相同的，树中两 点的最短路径 距离就是连接它们的最短路径ｔ边的条数。所以起初，我们可以
把 树中所行边的权值都赋ｆ为 １ ｆ ＝ ，即 ｗ ｉｈｆ 。 【 ｅｇ ｔ＝Ｉ
第２ ９卷 第 １ 期 ２
２ ０ 年 Ｊ ０８ ２
湖 南 科技 学 院 学 报
Ｊ ｒ ａ ｆＨ ｕｒｈ Ｕｎｉ ｒ ｉｙｏｆＳｃｅ ｅａ ｄ Ｅｎｇ ｎ ｅｉ ｇ ｏｕ ｎ ｌｏ ｒ ａ ｖｅ ｓｔ ｉｎｃ ｎ ｉ ｅ ｒｎ
Ｖｏ ．９ ＮＯ．２ １２ １ Ｄｅ ． ｏ８ ｃ２ｏ
（ ２ ）
对于一颗树 ｒ的深度 Ｄ ｐｈＴ ，本文定义它 为树 中概念的最 ｅｔ ） （
２ 基于 Ｗ ｒＮｔ的概念语义相似度 ｏｄ ｅ
２ 语 义距 离与语 义相似度 ． １
（） ３
同语义相似度一样 ，语义距离也是语言学中经常提到的一个
其中 ，ｃ为树 Ｔ 中的任一概念 。按照本文 的定义 ，所有从概念 Ｃ
基 于 Ｗ ｒＮ ｔ的概 念 语 义相似 度研 究 ｏｄｅ
李
摘
熙
徐德智
基于WordNet的情感词库构建研究
基于WordNet的情感词库构建研究情感词库是自然语言处理中的重要组成部分，通常用于文本情感分析、情感极性判断以及舆情分析。
WordNet是一种常用的语义网络，可以通过它来构建情感词库，本文主要介绍基于WordNet的情感词库构建研究。
一、WordNet简介WordNet是由普林斯顿大学的心理学家George Miller教授领导的一项项目，它是一种英语词汇数据库，用于自然语言处理和语义计算。
WordNet将英语单词分解为词义，每个词义都与一个或多个单词相关联。
这些词义之间以及单词之间都存在着语义关系，比如同义词、反义词、上位词、下位词等等。
二、情感词库介绍情感词库（Sentiment Lexicon）是包含情感极性和情感强度等信息的一组单词或短语列表。
情感词库可以帮助计算机自动分析文本的情感倾向，以此为根据来进行情感分类、情感极性判断、舆情分析等工作。
情感词库的构建通常需要基于人工标注和机器学习技术。
传统的构建方法在标注大量的文本后，利用MMI（最大相互信息）或PMI（点间互信息）等方法计算情感单词或短语准确率。
但是这种方法对人的时间和精力的要求太大，也不够灵活。
因此开始使用WordNet构建情感词库。
三、基于WordNet构建情感词库的方法基于WordNet的情感词库构建方法主要分为两种：查找词性和语义相似度。
1. 查找词性在WordNet中，每个单词在其定义中有多个释义和词性标记：名词（Noun）、动词（Verb）、形容词（Adjective）和副词（Adverb）。
在这种情况下，可以使用名词、动词、形容词和副词标记，选择有情感信息的单词。
然后借助WordNet上语义关系（如同义词、反义词、上位词、下位词等）来扩展情感词库。
例如，将“love”作为基本情感词，利用同义词“adore”，反义词“hate”，上位词“comfort”、下位词“hug”等扩展情感词表。
2.语义相似性利用WordNet关系结构中词之间的关系，计算两个单词之间的语义相似性，从而将与情感相关的单词添加到情感词库中。
WORDNET与HOWNET之比较
WORDNET与HOWNET之比较作者：张笛来源：《青年文学家》2011年第13期摘要：本文在对Wordnet和Hownet进行简单介绍的基础上，从理论基础，设计原理与建设方法，目的与应用这三个大方面进行了比较。
从而找出两个系统的相似之处和差异，以期对自然语言处理有所帮助。
关键词：Wordnet；Hownet ；比较；语义作者简介：张笛，临沂大学外国语学院讲师，语言学。
近年来，随着计算机本身以及信息高速公路的飞速发展，人们开始更加重视语义的研究。
各国都致力于可用于自然语言处理的大规模语义词典或大规模知识库的建设。
例如：普林斯顿大学的英语Wordnet,微软的Mindnet，欧洲有基于Wordnet的Eurowordnet，日本的日语和英语的概念词典，韩国的Koreanwordnet，中国有以Wordnet为框架而研制的现代汉语概念词典——中文概念辞书（CCD）和董振东、董强的Hownet（知网）。
Wordnet是一个在线的英语词汇数据库（词汇参照系统），而Hownet是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象，以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。
现在两者都被放在网上，供人们使用,并且可以参与他们的完善、扩展和发展。
所以，本文拟把二者放在一起进行比较研究，找出两个系统的相似之处与差异，取长补短，以期为自然语言处理寻求一个较为完善的语义关系系统。
一、理论基础首先，二者都以一种“模式假设”（patterning hypothesis）为前提和理论基础。
其次，“理解性假设”（comprehensiveness hypothesis）也是二者的理论基础。
但二者的理论基础不同之处也很多。
Wordnet的一个较主要的理论基础是“可分离性假设”（separability hypothesis）即语言的词汇成分可以被离析出来并专门针对它加以研究。
Hownet的最重要的理论基础是它的哲学。
基于WORDNET的领域本体半自动构建研究
中图分类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３
文献 标识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：６ ３０ ６ （ ０ ７ ０ －３ １ ４ １７ －５ ９ ２ ０ ）４ ８ － ０ ０
０ 引言
本 体 目前 尚无统 一定 义 ，被广 泛应 用 的定 义是 Ｇｕ ｅ… 提 出 的 “ 体 是 概 念模 型 的 明确 规 范说 ｒｂｒ 本 明” 。构 建本 体 的方法 是 当前研 究 中 的热 点 问题 ， 目前 国 内外研究 本 体 的构建 方 法 主要有 ：Ｔ Ｖ Ｏ Ｅ法 ， 骨架 法 ，Ｓ Ｎ Ｕ Ｅ Ｓ Ｓ法 ，七 步法 ，ＩＥ ５方 法 。现行 的本 体 的构 建 方法 都 没 有 经过 权 威 标准 化 部 门 的认 ＤＦ 证 ，要形 成 一套标 准 的本 体构 建方法 比较 困难 。 因为领 域 的不 同和具 体工 程 的要求 不 同 ，但 大家都 比 较认 同 Ｇｕｅ＿提 出的构 建本 体 的五条原 则 ：明确 性和 客观 性 ，概念 定 义 的完整性 ，推 理一 致性 ，最 ｒｂｒ ２
Ｖｏ ８ Ｎｏ ４ Ｌ２ ． Ｄｅ ２ ｏ Ｇ Ｏ ７
基于 ＷＯ Ｄ Ｅ Ｒ Ｎ Ｔ的领域 本体 半 自动构建研究
张 勇 ， 门 涛２
（． 湖学院 计算机系 ，安徽 巢湖 ２ ８０ ； ． 海大学 信息科学与工程学院 ，辽宁 锦州 １ １ １ ） １巢 ３ ００ ２ 渤 ２ ０ ３
２ 基于 ＷＯ Ｄ Ｅ Ｒ Ｎ Ｔ的本体半 自动构建 方案
２ １ Ｗ Ｏ ＤＮＥ ． Ｒ Ｔ的结构
ＷＯ Ｄ Ｅ 是 由 Ｐｉｃｔ Ｒ ＮＴ ｒ ｅ ｎ大 学认 知科 学实 验室 研 制 的 ，它 的理 论基 础是 心理 语 言学 和人 类词 汇 ｎ ｏ
记忆学 。它根据语义来组织分类词汇信息 ，而不是根据词的形式 。Ｗｏ Ｎ ｔ ｒ ｅ 中的词汇关系如下表： ｄ
一种基于WordNet语义相似度的改进算法
一种基于WordNet语义相似度的改进算法作者：田姗来源：《数字技术与应用》2013年第08期摘要：随着信息的快速发展，计算词语语义相似度在很多领域得到了广泛应用与研究，包括信息检索，信息抽取，词义排歧，基于实例的机器翻译，文本分类等等。
本文在相关研究的基础上除了考虑路径外考虑了节点所在树中的深度和宽度，提出一种基于WordNet语义相似度的改进算法。
关键词：WordNet 语义距离语义相似度中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）08-0113-01语义相似度计算在很多领域都有着广泛的应用，如自然语义处理，信息检索，词义排歧，文本分类以及基于实例的机器翻译等。
随着Internet技术的高速发展，语义相似度成为信息检索研究的重要组成部分。
当前语义相似度计算方法大致可以分为两类：一类是根据世界知识或者某种分类体系的方法来计算，主要是基于按照概念间结构层次关系组织的语义词典的方法，根据在这类语言学资源中概念之间的上下位关系和同位关系来计算词语的相似度；第二类是基于统计的方法，主要将上下文信息的概率分布作为词汇语义相似度的参照。
现有的研究中有的通过词结点之间上下位关系构成的最短路径计算语义相似度，文献[1-2]通过两个词的公共祖先结点的最大信息量计算语义相似度，文献[3-5]通过结合结点间的路径长度，概念层次树的深度，概念层次树的区域密度等因素综合考虑计算语义相似度。
国外很多研究者利用WordNet 中的同义词集组成的树状层次体系结构计算语义相似度。
1 WordNet简介WordNet是由Princeton 大学的心理学家，语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典，它不只把单词以字母顺序排列，而且按照单词的意义组成一个“网络”。
由于包含了语义信息，所以WordNet有别于通常意义上的字典。
WordNet描述对象包括复合词、短语动词、搭配次词、成语、单词，其中单词是最基本的单位。
基于CEF和WordNet的词汇拓展框架的构建
一
Байду номын сангаас
、
刖 再
语音 、 法 、 汇 是构 成 语 言 的三 大要 素 ， 汇是 语 音 和语 法 的载 体 ， 语 词 词 词 汇掌 握 的数 量 和 质量 直接 决 定 言语 表 达 的丰 富性 、 得体 性 ， 有 一 定 的词 汇 没 量 ． 要提 高语 言能力 和交 际能力 无疑 于纸上谈 兵 。词 汇学 习是包 含 了语 音 、 想 语法 、 配关 系 、 境 问题 、 用 等信 息 的动态 学 习过 程 ， 搭 语 语 而不 是静 止 的 、 立 孤 的词 汇项 的单 纯记 忆 。词汇 教学 一 直 以来 都 是外 语 教学 的重 头 戏 ， 是 最难 也 见成 效 的一项 。人 们 已经认 识 到 ， 复强 调 词汇 释义 的传 统 词 汇教学 不 能满 反 足人 们对 词 汇掌握 的实 际需 要 ， 汇 的实际 运用 问题 绝 不是 单凭 一 张词 汇表 词 就 能解决 的 。 目前 最具 代表性 的词 汇拓 展策 略 ， 不外 乎利用 词汇 的语义关 系 、 搭配 关 系 ， 助 阅读 手段 、 际手段 等几种 。 文在此 介绍 一种集 上述几 种策 借 交 本 略 的优 点 为一 体 的词 汇 拓展 框 架—— 基 于 Ｗｏｄ ｅ 语 义框 架并 结 合 Ｃ Ｆ交 ｒＮ ｔ Ｅ 际话 题 的词汇 拓展框 架 ． 解决 词汇教 学 中的实 际问题 。 来
件 的研 制 与 开 发 ” 题 。 专 作 者 简 介 ： 元 梓 （９ ８ ） 女 ， 师 ， 要从 事应 用 语 言 学及 数 据 库 语 言 学研 究 。 高 １７ 一 ， 讲 主
１０ ５
方 面可 以使 学 习者 明确 地知 道在 此话 题 下通 常 出 现 和使 用哪 些词 汇 ； 另一 方 面 ， 学 习某些 单 词 的 在 时候 。学 习者 可 以根 据 具体情 况 将其 归 为某 类话 题 ．轻松 抓住 单 词使 用 的核 心 。主题 既要 有 代表 性． 又要 有概 括性 ， 样 才能 确保 框架 的信 度 和效 这
试论语义特征分析法
试论语义特征分析法随着语言学技术的发展，语义特征分析法已经成为自然语言处理研究中一种非常有效的方法，用于提取文本语义信息。
本文首先对语义特征分析法概念进行了介绍，提出了该方法的基本架构，以及它的起源和发展历史。
其次，讨论了语义特征分析法的典型方法和技术，并重点介绍了几种主要的特征抽取技术，包括基于WordNet和其他语义资源的语义特征抽取，以及基于统计模型和深度学习技术的特征抽取。
最后，本文对语义特征分析法应用及其未来发展方向进行了综述。
关键词：语义特征分析法；特征抽取；WordNet；统计模型；深度学习技术1.言随着认知科学和认知技术的发展，如何让计算机更好地理解自然语言信息变得越来越重要。
近年来，多种机器学习和自然语言处理技术的发展，使得自然语言处理变得愈发成熟，抽取文本语义信息也成为自然语言处理研究中重要的目标。
语义特征分析法（Semantic Feature Analysis，SFA）是一种提取文本语义特征的方法，它主要使用语义分析实现从文本中抽取关键词及其相关语义特征，从而提高机器理解文本内容及其应用的准确率。
2.义特征分析法简介语义特征分析法（Semantic Feature Analysis，SFA）是一种基于语言学的特征抽取法，主要用于提取文本的语义特征，并将其用于语义分析和机器学习，从而实现文本的自动理解。
SFA的基本架构是将语义特征分解为两个部分：一部分为语义基本成分，如代词、动词等；另一部分是语义关系，指代词、动词等词汇间的关系。
SFA最初由Hendrix（1979）提出，他认为，由于不同词语在其语义上可以表达各种复杂的关系，而传统的自然语言处理方法只能通过词语的形式进行分析，而不能抽取词语的语义信息，因此他设计的SFA模型可以用来提取文本中的语义特征，从而实现文本理解。
3.义特征分析法的技术SFA的实现需要依赖一系列特定的技术，其中主要包括语义特征抽取、特征变换和特征表示等。
wordnet介绍
）作为一般词典的WordNet （WordNet as a dictionary）· WordNet跟传统的词典相似的地方是它给出了同义词集合的定义以及例句。
在同义词集合中包含对这些同义词的定义。
对一个同义词集合中的不同的词，分别给出适合的例句来加以区分。
（七）WordNet中的关系（relations in WordNet）·不同句法词类中的语义关系类型也不同，比如尽管名词都动词都是分层级组织词语之间的语义关系，但在名词中，上下位关系是hyponymy关系，而动词中是troponymy关系；动词中的entailment（继承）关系有些类似名词中的meronymy（整体部分）关系。
名词的meronymy关系下面还分出三种类型的子关系（见“WordNet 中的名词”部分）。
（八）网球问题（the tennis problem）· WordNet是基于同义性和反义（对义）性来描述词语和概念之间的各种语义关系类型的。
由于WordNet的注意力不是在文本和话语篇章水平上来描述词和概念的语义，因此WordNet中没有包含指示词语在特定的篇章话题领域的相关概念关系。
例如，WordNet中没有将racquet（网球拍）、 ball（球）、net（球网）等词语以一定方式联系到一起。
Roger Chaffin在一封私人信笺中，曾把这类问题称为“tennis problem”（网球问题），指的就是如何把racquet、ball、net、court game （场地比赛）；或者把physician（内科医生）跟hospital（医院）联系到一起。
这对电子词典来说，是一个挑战。
已经有一些相关的研究工作在探索如何从WordNet 中包含的词汇和概念之间的语义关系，来推导出话题信息。
Hirst和St-Onge描述了一种所谓的“词汇链”（lexical chain）的应用方法。
“词汇链”是在基于名词的语义关系构成的上下文中的名词的序列。
WordNet简介
WordNet的词汇组织结构
➢同义词集(Synsets)
Example:
❖ 地球绕着太阳转, 自然会有寒来暑往的四季交替 ❖ 自然奥秘 {自然、必然、一定、必定} {自然、天然}
B.4
WordNet的词汇组织结构
词汇(Words) 、同义词集、语义(Senses)的数量
POS Unique Strings Synsets Total Word-Sense Pairs
Noun 109195
75804
134716
Verb
11088
13214
24169
Adjective 21460
18576
31184
Adverb 4607
3629
5748
Totals 146350 111223
195817
B.5
WordNet的词汇组织结构
多义词信息(1)
词 性 单义词和语义
名词
94685
动词 形容词
5920 15981
副词
3820
总计
120406
多义词
14510 5168 5479 787 25944
多义词语义
40002 18221 15175 1900 75298
B.6
WordNet的词汇组织结构
多义词信息(2) 词 性 平均词义（包括单义词） 平均词义
名词
1.23
2.75
动词
B.18
WorNet 中词语间的关系
动词蕴涵关系(entailment) 、动词的上位关系 (hypernymmy) 、方式关系(troponymy)、因果关系 (cause relation)
个性化学习系统中的知识库设计
2017年第3期信息与电脑China Computer&Communication数据库技术个性化学习系统中的知识库设计祁昌平（河西学院 信息技术与传媒学院，甘肃 张掖 734000）摘 要：笔者探索了个性化学习系统中知识库的构建方法，介绍了课程知识的特点、课程知识的获取方法以及课程知识点划分，实现了以知识点为基本单位的知识表示方法和知识点之间逻辑关系的存储，阐述了学习资源与知识点的关联方法，介绍了课程知识推送策略。
目的在于向学习者推荐个人化学习资源，提高学习者的学习效率和质量。
关键词：个性化学习系统；知识库；信息挖掘中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2017）03-172-03The Design of the Knowledge Base in the System of Personalized LearningQi Changping(College of Information Technology and Communication, Hexi University,Zhangye Gansu 734000, China)Abstract: The author explores the way to construct knowledge base in the personalized learning system, it explains thecharacteristics of course knowledge, the method of knowledge acquisition and course knowledge point division, it implements representation of knowledge with the basic unit and the storage of the logical relationship between knowledge point, it explains the association method between learning resources and knowledge point, it also explains strategies to push the course knowledge.The purpose is to recommend personalized learning resources to learners. learners ’ learning efficiency and quality would be fairlyimproved.Key words: the system of personalized learning; knowledge base; information mining 计算机技术的迅速发展与网络的全面普及，不断改变着人们的学习、生活方式，也促进了教学工作不断走向智能化与个性化。
《词汇语义学理论》评介
《词汇语义学理论》评介杨彬【摘要】词汇语义学作为语言学的重要分支有着悠久的传统.Dirk Geeraerts所著的《词汇语义学理论》(2010)对词汇语义学研究的历史进行了全面的回顾,对各种重要理论进行了详尽的评述,并对词汇语义学的前景作了展望.该书是从事词汇语义学研究的重要参考资料.【期刊名称】《山东外语教学》【年(卷),期】2011(000)004【总页数】5页(P108-112)【关键词】词汇学;词汇语义学;认知语义学【作者】杨彬【作者单位】山东师范大学外国语学院,山东济南250014【正文语种】中文【中图分类】H0301.0 引言词汇学既是一门历史悠久的古老学问,又是一个不断发展的现代语言学分支学科。
“Lexicology”(词汇学)一词早在1801年就出现在文献中。
(汪榕培、杨彬,2011)词汇学研究词的音、形、义及使用等各个层面。
词汇语义学是词汇学的重要分支,因为“语言中词汇的功能就是表达意义”。
(Halliday&Yallop,2007:24)近年来,词汇语义学在西方成为语言学研究的重点之一。
在D.A.Cruse(1986)的里程碑式的著作Lexical Semantics之后,出现了一系列有影响的专著和论文集,如Jackson(1988)、Singleton(2000)、Lipka(2002)、Behrens&Zaefferer(2002)、Cuyckens et al.(2003)、Halliday&Yallop(2007)、Hanks(2008)等。
国内语言学界对词汇语义的关注越来越多,以词汇语义学命名的专著有王文斌(2001)等。
词义是相当复杂的系统,需从多个角度加以分析。
在语言学理论层出不穷的当下,有必要对词汇学的研究传统和现状进行一番梳理和分析。
Dirk Geeraerts所著的《词汇语义学理论》(2010)正是这样的一本书。
2.0 内容简介除了引言和结论之外,该书的主要内容共分五章。
汉英平行语料库的词义自动标注方法研究
工学硕士学位论文汉英平行语料库的词义自动标注方法研究李壮哈尔滨工业大学2007年7月图内图书分类号：TP391.2国际图书分类号: 681.37工学硕士学位论文汉英平行语料库的词义自动标注方法研究硕士研究生：李壮导师：杨沐昀 副教授申请学位：工学硕士学科、专业：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2007年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index：TP391.2U.D.C.: 681.37A Dissertation for the Degree of M. Eng.RESEARCH ON AUTOMATIC WORD SENSE TAGGING IN CHINESE-ENGLISHPARALLEL CORPUSCandidate：Li ZhuangSupervisor：Associate Prof. Yang Muyun Academic Degree Applied for：Master of Engineering Specialty：Computer Science and Technology Date of Defence：July, 2007Degree-Conferring-Institution：Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要有指导词义消歧方法存在知识获取瓶颈问题，词义标注语料库的自动构建是减小此问题的最佳策略之一。
现有词义自动标注技术还存在很多不足之处，而双语平行语料库的出现为此项研究带来了新的前景。
本文以较大规模汉英平行语料库为基础，综合已有的词对齐和语义相似度计算等技术，研究词义标注方法，以获得满足一定精度的汉语和英语词义标注语料，从而解决有指导的词义消歧方法训练语料匮乏问题。
具体来说，本文在以下方面做了研究：首先，改进并实现了一种基于目标语译文集合的单语排歧算法。
商品名称文曲星PC2300电子词典(精)
商品名称：文曲星PC2300电子词典商品简介：现在特价优惠中，购买带原配连接线商品品牌：文曲星商品型号：PC2300重量：129g (含電池)尺寸：106mm(L) x 79.5mm(W) x 15.5mm(H)电源：七号电池两节显示屏：160*80超大液晶屏随机附送：下载光盘，HL202连线，配套耳机，皮套主要功能：WORDNET词网源于美国普林斯顿大学认知科学实验室，革新性的英语学习和智能查询工具。
当用户查询一个单词时，词网可同时给出大量与之有语意关联的词汇，让用户可以全方位的了解一个以该词为核心的词汇网络。
最与众不同是，当用户希望查询某个英文单词，却不能准确描述该词的汉语名称时，传统的方法便不能查找了，但WORDNET词网就可以，例如长而厚的头发（mane）,输入头发（hair），按F2即可找到。
单词精灵文曲星单词精灵，专门针对中国学生学习阶段和应试要求而设计的人性化背单词的工具。
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27本词典完整内置《剑桥国际英语词典》、《文曲星词典》以及初级一千、中级两千、大学四、六级、TOEFL、GRE等8本分类词典、汉语、成语2本中文字典，当然还有最热门的金融、电脑、医学3本专业词典。
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电子词典 电子词典
电子词典电子词典无论对于英语爱好者、办公一族，还是常上网冲浪的网友来说。
电子词典都是我们经常需要用到的应用软件。
这次就为大家介绍一些的电子词典软件。
软件名称：有道桌面词典当前版本：1.1软件性质：软件运行平台：Windows 2000／XP／Vista支持语言：简体中文官方网站：：//oidian.省略(简体中文)下载地址：：//cidian.yodao.oom／download/YodaoDict.exe 软件简介：有道桌面词典是网易推出的电子词典产品。
它除了具有常规的英汉、汉英、英英翻译功能以外，最大的特色是其独特的“网络释义”翻译原理，能够提供普通字典里所无法收录的各类词汇的网络释义。
这是与一般词典软件截然不同的新路。
采用“网络释义”的网络词典，不再单纯地依赖于安装到计算机本地硬盘上的离线词库完成词汇翻译，而是背靠互联网搜索引擎的强大力量，对海量的后台数据进行极其精准的信息提炼以实现翻译的功能。
对于这一系列复杂的原理和机制，网易有道称之为“网页萃取”技术。
那么，离开了本地词库，还是词典么?如何确保翻译结果的准确性?专家解释说，网络词典其实并不是没有词库，而是通过搜索引擎从数十亿的海量网页数据中进行缜密分析，找到英文词汇和中文解释间相匹配的关系，从而自动生成一个庞大的、可自动及时更新的“动态词库”。
当然，这个“动态词库”并不是直接安装在用户计算机的本地硬盘上，而是将互联网上所有的数据资源统统纳入其中，是绝对“海量”的词库。
因此，诸如“水立方”、“两会”等这些传统词典无法翻译的各类新兴词汇、英文缩写和流行应景名词都逃不过网络词典的“法眼”。
从实际应用的情况来看，网易有道桌面词典确实在精确度方面具有优势。
打开软件后，界面很简洁明了，很专一，没有其他的“杂质”，看上去很舒服。
在输入查询词时，会根据用户输入的内容实时输出与之相符的单词或词组。
无需再敲回车键即可浏览该词条的基本翻译。
如果您还希望查看包括网络释义和例句在内的完整解释，只需在输入完毕后回车即可。
Wordnet简介
Wordnet是一个WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立和维护的英语字典。
在WordNet中，名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，一个多义词将出现在它的每个意思的同义词集合中。
WordNet是按语义关系组织的，其语义关系有以下几类：（1）同义关系。
WordNet最重要的关系就是词的同义关系，因为判断词这种关系的能力是在词汇矩阵中表达词义的先决条件。
Wordnet中根据替换原则定义同义词：如果两种表达方式在语言文本中相互替代而不改变其真值，则这两种表达就是同义的。
因而，WordNet分成名词，动词、形容词和副词几大类。
不同词类中的语义关系类型也不同。
比如尽管名词都动词都是分层级组织词语之间的语义关系，但在名词中，上下位关系是hyponymy关系，而动词中是troponymy关系；动词中的entailment（继承）关系有些类似名词中的meronymy （整体部分）关系。
名词的meronymy关系下面还分出三种类型的子关系（见“WordNet中的名词”部分）。
（2）反义关系。
反义词是一种词形间的词汇关系，而不是词义间的语义关系。
反义关系为WordNet中的形容词和副词提供了一种中心组织原则。
（3）上下位关系。
上下位关系具有某种限制，且是一种不对称的关系(Lyons，1977，v01．1)，由下它只有唯一的上属关系，这就产生了一种层次语义结构，其中下位词位于其上属关系的下层。
下位词继承了它的上位词——更一般化概念的所有性质，并且至少增加一种属性，以区别它与它的上位词以及该上位词的其他下位词。
这种方法为WordNet中的名词提供了一种核心的组织原则。
在名词网络中，通过词语的上下位关系来计算词间的距离是WordNet 中简单常用的一种计算相似度方法。
（4）部分-整体关系（HASA）。
word 简介
Word是由Microsoft公司出版的一个文字处理器应用程序。
它最初是由Richard Brodie为了运行DOS的Word 2007IBM计算机而在1983年编写的。
随后的版本可运行于Apple Macintosh (1984年), SCO UNIX，和Microsoft Windows (1989年)，并成为了Microsoft Office的一部分，目前word的最新版本是word 2010，于2010年6月18日上市。
编辑本段网站介绍网站创建于2010年5月，是由21视频教程网和学员共同开发的办公软件系列网站,栏目有word2010、word2007、word2003、word文章、视频教程等.网站主要从两方面供上班族学习办公软件之一的word软件技术教程文章和入门实例操作视频教程[1]。
技术文章：技术文章分为word2010、word2007、word2003和word其他教程四大类栏目。
(1)、word2010：主要介绍该版本的界面操作、实例技术教程以及该版本下载等。
(2)、word2007：作为word时下最流行的版本，也是该网站主要推崇的栏目，主要介绍该版本的界面操作、实例技术教程以及该版本下载等。
(3)、word2003：主要介绍该版本的界面操作、实例技术教程以及该版本下载等。
视频教程：word做为办公自动化最重要的软件之一,是从事任何行业都基本需要掌握的,教程内容包括:掌握Word中的基本文字排版技巧,及中高级技巧.最后能达到使用word2007胜任工作的应用需求. 教程共二课,33集。
每个知编辑本段word功能与特点Word的主要功能与特点可以概括为如下几点：所见即所得用户用Word软件编排文档，使得打印效果在屏幕上一目了然。
直观的操作界面Word软件界面友好，提供了丰富多彩的工具，利用鼠标就可以完成选择，排版等操作。
多媒体混排用Word软件可以编辑文字图形、图像、声音、动画，还可以插入其它软件制作的信息，也可以用Word软件提供的绘图工具进行图形制作，编辑艺术字，数学公式，能够满足用户的各种文档处理要求。
.net framework通俗易懂介绍
1. .Net Framework的概念和作用.Net Framework是微软公司开发的一个基于Windows操作系统的应用程序开发评台。
它提供了一个统一的编程模型，使得开发者可以使用多种不同语言来编写程序，包括C#、、J#等。
.Net Framework的主要作用是为开发Windows应用程序提供大量的类库和工具，简化开发过程，提高生产效率，同时也提供了一套强大的运行库，使得程序能够在各种Windows环境下运行。
2. .Net Framework的组成.Net Framework由多个不同的组件组成，主要包括以下几个部分：1) 通用语言运行时（Common Language Runtime，CLR）：它是.Net Framework的核心，负责管理程序的运行、内存分配、垃圾回收等。
所有的.Net应用程序都是在CLR的环境下运行的。
2) 类库（Framework Class Library，FCL）：包括了大量的类和方法，涵盖了操作系统、网络、用户界面、数据访问等方面，为开发者提供了丰富的工具和资源。
3) 支持多种语言：.Net Framework支持多种编程语言，包括C#、、J#、F#等，开发者可以根据自己的喜好和需求选择合适的语言进行开发。
4) ：用于开发Web应用程序的工具和框架，提供了一套完整的Web开发环境，包括Web服务器、Web表单、数据访问等。
5) ：用于数据库访问的工具和框架，提供了一套统一的数据访问接口，使得开发者可以方便地访问各种数据库。
3. .Net Framework的优缺点1) 优点：a. 强大的类库和工具：.Net Framework提供了丰富的类库和工具，包括了大量常用的功能和组件，开发者可以直接使用这些类库来完成各种任务，而不需要从头开始编写。
b. 多语言支持：.Net Framework支持多种编程语言，使得开发者可以根据自己的喜好和需求选择合适的语言进行开发，提高了开发效率。
时政术语翻译特点与术语挖掘_邢维慧
时政术语翻译特点与术语挖掘邢维慧（天津外国语大学基础课教学部，天津，300204）［摘要］时政术语是时政新闻翻译的核心，其翻译受到时政新闻的主观性、实效性、语言文化环境差异化、用词简洁性等特征的影响。
在进行时政新闻翻译时只有选择最佳时政术语对等翻译才能正确传达原文含义。
在分析时政术语翻译特征的基础上，介绍了传统纸质专业词典、翻译网站、搜索引擎、时政术语数据库和论坛等不同术语挖掘的渠道，并且分析各不同渠道的特点，希望能对广大翻译工作者有一定帮助。
［关键词］时政新闻；术语；术语挖掘；翻译［基金项目］天津外国语大学“十二五”科研规划2013年度科研项目“时政术语翻译语料分析”（2013QN02）［中图分类号］N04［文献标识码］A［作者简介］邢维慧（1980-），女，讲师，研究方向为英语语言文学、国际信息交流与管理。
随着人类社会发展步伐的不断加快，人们对信息的需求也不断提高。
这种对信息的需求主要表现在两个方面：对信息的广泛性需求和对信息的时效性需求，这两个特征在时政新闻中表现得尤为突出。
时政新闻讲究时效，强调客观、公正、全面。
时政新闻包括内容极其广泛，涉及政治、经济、医药、卫生、社会、体育等各个方面。
国际社会交流的不断密切，也使时政新闻的翻译越发显出其重要性，通过翻译活动，可以使读者了解各个国家地区的时政新闻，同时一条时政新闻也可以获得更多的受众，从而得到广泛的传播。
但是时效性要求极大地限制了翻译工作时间，这给翻译工作者们带来了严峻挑战。
时政术语主要指出现在时政新闻中具有特殊意义的关键性词汇，这些词汇的合理翻译对文献所要传达的内容和思想起着重要的作用，而且从文体特点上分析，时政新闻用词与句型一般说来都相对固定，因此把握了时政术语的翻译就可以有效提高时政新闻翻译的速度和质量。
一、时政术语翻译特点（一）时政术语特点第一，具有新闻色彩，用法较为固定。
新闻报道常使用某些词汇来表达事实和事件，因此这些词汇经过长期使用后逐渐取得与新闻报道相关联的特殊意义，成为新闻体词语。
商品名称文曲星NC2600C电子词典(精)
商品名称：文曲星NC2600C电子词典商品简介：剑桥权威词典,完整内置权威的剑桥国际英语词典商品品牌：文曲星商品型号：NC2600C显示屏幕：160*80点阵液晶显示器闪存：约5兆字节超大下载空间电源：镍氢充电电池重量：约120g（含电池）外型尺寸：115 x 75x13.5mm随机附送：变压器精美皮套主要功能简介：剑桥权威词典：完整内置权威的《剑桥国际英语词典》（世界权威机构认定四大词典之一），多达10万生活实例，英英/英汉双解注释，新词、例句之多堪称剑桥之最。
分类辞典：初级、中级、大学四级、大学六级、TOEFL、GRE、GMAT、ITELS词汇分类辞典，针对性的学习更easy。
辞典融合：查词时把原有的解释和所有已下载辞典的解释同时列出，显示内容丰富又便捷。
单词精灵：选定学习范围后，单词可随机读出，并可进行听力测验强化记忆，犹如听力老师随身行。
WORDNET功能：查出一个单词的同时，给出很多相关联的词，词汇拓展更轻松。
非凡下载空间：约5兆字节超大下载空间，任你下载大型应用程序、有声读物、学习资料等上千种资讯，系统随时升级。
"1+1"超强词库：内置《剑桥国际英语词典》英英/英汉双解词条与"文曲星字典"英汉/汉英字库共约265000条。
无线红外传输：直接和手机、PDA、打印机、电脑等轻松对传，名片、下载简讯等都能互传，名副其实的咨讯多面手。
精准真人发音＋复读功能：国标女声发音，自然悦耳。
并可连续复读，强化记忆。
镍氢充电电池：工作长达40小时，方便使用，更具环保美德。
时尚金属外观：至酷金属色，流行时尚你最炫。
字典大全：预装成语字典、英文会话、汉语字典、医学字典、金融字典、计算机字典，一机多典，专业人士的得力宝典。
书籍——自然语言处理、计算语言学与中文信息处理
1、Speech and Language Processinga) 作者: Daniel Jurafsky / James H. Martinb) 副标题: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognitionc) ISBN: 9780130950697d) 定价: USD 97.00e) 出版社: Prentice Hallf) 装帧: Paperbackg) 第一版出版年: 2000-01-26；第二版出版年：2006h) 相关网站：/~martin/slp.htmli) 英文简介：This book takes an empirical approach to language processing, based on applying statistical and other machine-learning algorithms to large corpora.Methodology boxes are included in each chapter. Each chapter is built around one or more worked examples to demonstrate the main idea of the chapter. Covers the fundamental algorithms of various fields, whether originally proposed for spoken or written language to demonstrate how the same algorithm can be used for speech recognition and word-sense disambiguation. Emphasis on web and other practical applications. Emphasis on scientific evaluation. Useful as a reference for professionals in any of the areas of speech and language processing.j) 中文译名：自然语言处理综论k) 译者: 冯志伟/ 孙乐m) 页数: 588 页n) 出版社: 电子工业出版社o) 定价: 78.0p) 装帧: 平装q) 出版年: 2005r) 中文简介：本书是一本全面系统地讲述计算机自然语言处理的优秀教材。
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39143个词，这个词表实际上包含在著名的COMLEX词典中。 WordNet当时词表与该词表重合率为74%（ 1993年）。
11
WordNet中有什么
WordNet描述的对象 compound（复合词）、phrasal verb（短语动词）、collocation （搭配词）、idiomatic phrase（成语）、word（单词），其中 word是最基本的单位。
e.g. big, beautiful, interesting, possible, married, ……
关系性形容词（relational adjectives）
e.g. fraternal, electrical, sidereal, ……
说明：关系形容词因其跟名词的关系而得名，如 electrical engineer 中的 electrical 实际跟 名词electricity 相关。
WordNet 简介
詹卫东
2003.6 zwd@ /doubtfire/
提纲
1 WordNet概述 2 WordNet中的名词 3 WordNet中的形容词 4 WordNet中的动词 5 WordNet词库与查பைடு நூலகம்软件的设计与实施 6 WordNet的应用与发展 7 小结
很少有超过10到12层的语义树，通常层次比较深的情况是 由于专业词汇造成的，而不是日常语言中的用词。比如：
shetland pony @-> pony @-> horse @-> equid @-> odd-toed ungulate @-> placental mammal @-> mammal @-> vertebrate @-> chordate @-> animal @-> organism @-> entity (12 levels)
WordNet发展简史
1978: George A. Miller, automated dictionary 1985: G. Miller, WordNet: A Dictionary Browser ＋ Project 1987年春: Philip N. Johnson-Laird，名词分类 1987年夏: Christiane Fellbaum加盟WordNet，动词分类 Kitty Miller 负责形容词的描写
14
名词的 分类树 （11棵）
15
多义性可以指示词语的熟悉度（Index of Familiarity）
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词汇层级的心理学证据和语言学证据
Collins & Quillian (1969) : distance in hierarchy A robin is a bird -- A robin is an animal
the nervous person - the person's nervousness the nervous disorder - * the disorder’s nervousness
系，比如，“A thrush is a bird”是前一种关系，而“An adornment is a
decoration”则是后一种关系。更典型的例子也许是“Chicken is a kind of
bird”和“Chicken is a kind of food”
13
2 WordNet的名词
同义词集合（synset）与词汇层级（lexical hierarchy）
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WordNet中没有什么
WordNet并不把词语分解成更小的有意义的单位（这是义素分析法的方 法）；WordNet也不包含比词更大的组织单位，如脚本、框架之类的单 位（这是框架语义学的方法）；
WordNet不是在文本和话语篇章水平上来描述词和概念的语义，因此 WordNet中没有包含指示词语在特定的篇章话题领域的相关概念关系。 例如，WordNet中没有将racquet（网球拍）、ball（球）、net（球网） 等词语以一定方式联系到一起。
2
1 WordNet概述
3
WordNet的心理语言学假设
可分离性假设（Separability hypothesis）：语言的词 汇成分可以被离析出来并专门针对它加以研究。
可模式化假设（patterning hypothesis）：一个人不可 能掌握他运用一种语言所需的所有词汇，除非他能够 利用词义之间存在的系统的模式和关系。
对象之间的语义关系 同义反义关系（synonymy，antonymy） 上下位关系（hyponymy，hypernym，troponymy） 部分整体关系（entailment，meronymy） ……
部分句法信息 简单的动词基本句式信息（Verb Sentence Frames） e.g. beat (somebody ---s somebody)
广泛性假设（comprehensiveness hypothesis）：计算 语言学如果希望能像人那样处理自然语言，就需要像 人那样储存尽可能多的词汇知识。
4
WordNet中的核心概念(synonym set)
Lexical Matrix
Sysnet: {board plank} {board committee}
{wheeled_vehicle}
the branch is a part of the tree
the tree is a part of the forest
⇒ the branch is a part of the forest
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3 WordNet的形容词
描写性形容词（descriptive adjectives）
vs. intracellular
civil lawyer
vs. criminal lawyer
mechanical engineering vs. electrical engineering
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形容词的多义性（兼属描写性和关系性）
old man vs. old house
old friend - new friend old friend - young friend
释（39%） 1992年4月，WordNet 1.2 版；1992年12月，1.3版 1993年1月，WordNet包含61023个同义词集合，36880个注
释（60%） 1993年8月，WordNet 1.4版
8
WordNet的规模与版本（续）
1994年1月，WordNet中包含79542个同义词集合，58705个 注释（74%）
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整体与部分关系(Meronymy)
A是B的组成部分； beak / wing -> bird A是B的成员； tree -> forest A是B的构成材料。 aluminum -> plane
{wheel} is a part of {vehicle} {sled} is a kind of {vehicle} {wheel} is NOT a part of {sled}
× I gave him a good novel, but the catsup bored him
Collins A.M. and Quillian M.R., Retrieval Time From Semantic Memory, Journal of verbal learning and verbal behavior, 8, 240-248, 1969. Smith, E. and Medin, D. (1981). Categories and Concepts. Cambridge, Mass.: Harvard University Press.
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moist &-> wet !-> dry
描写性形容词的反义关系
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关系性形容词的特征
只能出现在定语位置（attributive position）；
意义上跟一个名词非常相关；
fraternal twins —— fraternal : brother dental hygiene —— dental : tooth
7
WordNet的规模与版本
1989年4月，WordNet中有37409个同义词集合，没有注释 1991年7月， WordNet 1.0版，包含44983个同义词集合，
13688个注释（30%） 1991年8月，WordNet 1.1版 1992年1月，WordNet包含49771个同义词集合，19382个注
不受程度副词修饰（描写性形容词可以）
* the extremely atomic bomb * the very baseball game
没有直接的反义词（起分类作用，而非否定作用）
non- : something else e.g. nonhuman, noncommercial
extracellular
WordNet中缺少关于词语的句法信息；
WordNet中缺少不同词类词语间的关系（scholar – teacher -/- teach）；
WordNet中没有“IS-NOT-A-KIND-OF”这样的关系；
WordNet中没有区分“IS-A-KIND-OF”和“IS-USED-AS-A-KIND-OF”两种关
1995年1月，WordNet包括了91050个同义词集合，同时包含 了75389个注释（占同义词集合数量的83%）
1995年3月，WordNet 1.5版 1997年，WordNet 1.6版（支持Windows,Unix,Mac） 2001，WordNet 1.7版（只支持Unix） 2001，WordNet 1.7.1版（支持Windows和Unix）