构建现代汉语框架语义知识库技术研究共3篇
汉语框架语义角色的自动标注
汉语框架语义角色的自动标注李济洪;王瑞波;王蔚林;李国臣【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2010(021)004【摘要】基于山西大学自主开发的汉语框架语义知识库(CFN),将语义角色标注问题通过IOB策略转化为词序列标注问题,采用条件随机场模型,研究了汉语框架语义角色的自动标注.模型以词为基本标注单元,选择词、词性、词相对于目标词的位置、目标词及其组合为特征.针对每个特征设定若干可选的窗口,组合构成模型的各种特征模板,基于统计学中的正交表,给出一种较优模板选择方法.全部实验在选出的25个框架的6 692个例句的语料上进行.对每一个框架,分别按照其例句训练一个模型,同时进行语义角色的边界识别与分类,进行2-fold交叉验证.在给定句子中的目标词以及目标词所属的框架情况下,25个框架交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%和61.62%.【总页数】15页(P597-611)【作者】李济洪;王瑞波;王蔚林;李国臣【作者单位】山西大学,计算中心,山西,太原,030006;山西大学,计算中心,山西,太原,030006;山西大学,数学科学学院,山西,太原,030006;山西大学,计算机与信息技术学院,山西,太原,030006【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Dropout正则化的汉语框架语义角色识别 [J], 王瑞波;李济洪;李国臣;杨耀文2.基于同义词词林信息特征的语义角色自动标注 [J], 李国臣;吕雷;王瑞波;李济洪;李茹3.基于条件随机场的汉语框架语义角色自动标注 [J], 宋毅君;王瑞波;李济洪;李国臣4.基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注 [J], 王智强;李茹;阴志洲;刘海静;李双红5.基于CRFsuite分类器的汉语框架语义角色标注 [J], 吕雷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2024年现代汉语论文
2.1教学工作具有统一的目标
为了让学生能够更好去适应社会要求，所以必须要着重培养学生的实践能力以及综合素养；汉语言文学教育附属于于高职语文教育，着二者之间的教学理论以及教学内容上具有共通性，语文教学侧重于突出其语言交际功能，而汉语言文学教学则侧重培养学生的文学素养和精神面貌，但是二者皆注重提高学生的思维能力以及语言表达能力。
相较于第一课堂重在理论传授，培养学生的基本能力和专业能力而言，第二课堂的优势则在于帮助学生根据自己的兴趣和需求培养或拓展多方面的素质与能力。
一方面，重视开展第二课堂科技创新活动，鼓励学生积极参加专业社团、兴趣小组，研读专业著作，听取学术报告，参加学科竞赛，发表文章或论文，培养学生的创新精神，激发学生的创新动力。
2.2对于人文关怀都十分注重
汉语言文学教育是语文教育的重要部分，汉语言文学是在语文教育的基础上更注重对学生的人文关怀，不管是汉语言文学教育，还是高职语文教育，二者都非常注重对学生的人文关怀，用文学洗涤和渲染学生的心灵，并且融入到学生的日常生活之中，学生的生活时刻洋溢着人文气息。
不管是汉语言文学，还是高职语文教育，二者都注重丰富学生的情感以及陶冶学生的情操，注重提高学生的人文素养。
这些课程均衡分布于大学四年，使实践内容贯穿于人才培养的全过程。
同时，在传统课程中，淡化理论传授，增强实践内容。
如写作能力，除基础的写作课程外，其他专业课也可安排适当的写作练习。
学生可以自由写作，小说、诗歌、评论、杂感、散文等等，文体不限，使学生在大学的学习中不间断地练习写作，进而达到专业技能训练的目的和效果。
3.2从教学工作指导层面进行对接
汉语言文学教育是高职语文教育的深入，高职语文教育以培养学生语言表现能力以及交际能力作为指导思想，而汉语言文学教育是以高职语文教育的指导思想为基础，再以培养学生的文学素养以及鉴赏能力作为指导思想。
语义增强的文本聚类方法研究
语义增强的文本聚类方法研究一、语义增强的文本聚类方法概述随着信息技术的快速发展，文本数据的爆炸式增长使得文本聚类技术在信息检索、知识管理、数据挖掘等领域变得尤为重要。
文本聚类是一种无监督学习方法，旨在将文本数据自动地划分为若干个具有相似特征的类别。
然而，传统的文本聚类方法往往依赖于词频、位置等表面特征，难以深入挖掘文本的语义信息。
语义增强的文本聚类方法通过引入语义分析技术，能够更准确地捕捉文本的内在含义，从而提高聚类的效果和质量。
1.1 语义增强文本聚类的核心特性语义增强的文本聚类方法的核心特性主要体现在以下几个方面：- 语义一致性：通过语义分析技术，能够确保聚类结果在语义层面上具有一致性，提高聚类的准确性。
- 多维度特征：除了传统的词频特征，还能够利用词义、句法、语义角色等多维度特征，丰富聚类的维度。
- 动态适应性：能够根据文本数据的特点和变化，动态调整聚类策略，提高聚类的适应性和灵活性。
1.2 语义增强文本聚类的应用场景语义增强的文本聚类方法在多个领域都有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 信息检索：通过聚类技术，能够将用户查询的关键词与相关文档进行匹配，提高检索的准确性和效率。
- 知识管理：在知识库中，通过聚类技术可以发现知识之间的关联，优化知识结构，促进知识的传播和应用。
- 数据挖掘：在大规模文本数据中，通过聚类技术可以发现数据的内在模式和规律，为决策提供支持。
二、语义增强文本聚类方法的关键技术语义增强的文本聚类方法涉及多种关键技术，这些技术共同作用，提升聚类的效果和质量。
2.1 语义分析技术语义分析技术是语义增强文本聚类方法的核心。
它通过分析文本中的词汇、句法、语义角色等信息，提取文本的深层含义。
常见的语义分析技术包括：- 词义消歧：通过上下文信息，确定多义词的具体含义，提高语义分析的准确性。
- 句法分析：分析句子的结构，提取主语、谓语、宾语等成分，理解句子的语义关系。
- 语义角色标注：标注句子中各个成分的语义角色，理解句子的深层含义。
中文动词及分类研究：中文动词词汇语义网的构建及应用
中文动词及分类研究：中文动词词汇语义网的构建及应用#刘美君万明瑜摘要随着人工智能的日益发展，语言学成为“产”“业”“学”界寻求合作及突破的新契 机。
其中语言学语义资源的构建及标注问题成为了当前的一大热点及难点。
文章针对 中文动词语义分类问题，从理论研究、语义网构建及实践应用三方面进行了全面的探讨 和分析。
理论研究上，文章以“框架为本，构式为用”的研究方法为基石，依循框架语义和 构式语法以区分动词和构式之间的“形-义”搭配，形成“格式塔”（Gestalt)般互补。
语义 网构建上，以语言学分析为基础，语料实证为依归，通过“框架元素”与“定义性构式”来 定义动词属性，使语料兼有词汇表征、框架阶层及语义标注等信息。
语义知识库目前包 含“沟通”“认知”“感知”“情绪”“评价”“社会互动”“自动”和“致使移动”八大类框架动 词，已有效运用于多种基于语义及事件框架的中文自然语言处理任务，包括中文语义自 动消歧，自动语义角色标注，事件框架甄别及故事自动生成。
关键词框架语义构式语法动词分类语义标注自然语言处理一、导 论大数据与深度学习技术的到来，使得人工智能技术飞速发展，Marcus(2018 )指出，近六年 来，人工智能在语音及图像的自动识别、机器翻译、信息自动检索等自然语言处理任务方面作 用显著,几乎到达一个很难再超越的高峰期。
研究者们开始关心语言学和人工智能如何进一 步结合以求得突破，例如在词性标注上，从97%到100%的可能性。
（Maiming2011)为此，语 言学成为“产”“业，，“学”界寻求再突破的新契机，究其原因有四：其一,语言学知识为人工智 能的自然语言处理提供更接近语言本质的特征模型;其二，语言学规则为语言现象及行为差 异提供更为合理的解释;其三，语言学特征编码为人工智能提供相对有效无噪的数据集;其 四，语言学知识工程不依赖于大规模集成电路或复杂算法，大力节省软硬件成本。
现阶段人 工智能与语言学合作发展成为必然趋势，但合作的热点及难点在于语言学资源库的构建及语 义标注问题。
框架语义学
框架语义学Charles J. Fillmore 原著詹卫东 译一 引 言“框架语义学”在我的脑海中是一个经验主义语义学的研究计划，同时也是一个用来呈现这类研究的结果的一个描述框架。
框架语义学提供了观察词语的意义的一种特别的方式，同时也试图刻画一种语言产生新词和新短语，以及向已有的词语里增加新的意义，或将一段文章中各成分的意义组装到一起，从而形成整篇文章的全部意义等等所需要遵循的原则。
通过“框架”这个术语，我在脑海中建立起了全部的概念系统。
理解一个概念系统中的任何一个概念，必须以理解它所适应的整个结构为前提。
当这样一个概念结构中的诸多概念中的一个被置入到一个文本、或一次交谈中时，（该概念结构中）其他所有的概念都自动被激活。
我在这里使用“框架”这个词作为一个覆盖面很广的术语，来涵盖那些讨论自然语言理解问题的文献中提到过的一系列概念，诸如“图式”（schema）、“脚本”（script）、“情景”（scenario）、“观念框架”（ideational scaffolding）、“认知模式”（cognitive model）、“民俗理论”（folk theory）等等1。
框架语义学出自经验主义语义学传统，而不是形式语义学。
它更像是民族学意义上的语义学。
有点像人类学家的工作。
一个人类学学者进入一种异族的文化，会问一些诸如此类的问题，比如“当这个言语社团的成员用语言交谈时，哪些经验范畴会通过他们所选用的语言形式来编码？”框架语义学的大纲跟形式语义学的工作和结果是不矛盾的（或没有必要是矛盾的），但它跟形式语义学仍有重要的不同，差别主要在于，前者强调语言与经验之间的连续性（continuities），而不是非连续性。
我在这篇论文中要表达的观点与其说是经验主义语义学的真正理论，倒不如说是提出了这样一种理论必须处理的一系列问题。
我宁愿把本文所讨论的内容称为“先于形式化的”（pre-formal），而不是“非形式化的”（non-formalist）。
汉语语言学论文范文
汉语语言学论文范文汉语言文学在我国的灿烂文化中起着支撑的作用。
尽管社会的诸多领域并不是建立在汉语言文学的基础上,然而,其需要思维能力、判断能力、沟通协调能力,都和汉语言文学息息相关。
下面是店铺为大家整理的汉语语言学论文，供大家参考。
汉语语言学论文范文一：高职选修课汉语言文学论文一、高职汉语言文学选修课建设探索根据前文所述，依照汉语言文学的课程要求，需要教师在教学过程当中提高个人的专业素养，知识面更加全面。
所以对培养汉语言文学教师的课程选材、内容等要求更高。
(一)“三维”课程目标须质性提升不同的高等院校的人才培养方式、目标都有区别，不同的体系会随着行业的发展而不断发展。
所以汉语言文学的教学也应当按照时代的进步而不断地革新。
所以高校汉语言文学的教学目标也应当随之改变。
比如，为了达到现阶段对汉语言文学教师的文学功底等要求，教学专业需要将“三维”课程目标进行全方位的提升。
新课改的“三维目标”体现了素质教育的要求，体现了全新发展的新时代要求，“三维目标”不能有所偏颇;另外，要落实汉语言新课程的“三维目标”，全面提高学生的汉语言素养，需要在更高层次上具有“三维目标”素养的汉语言教师。
首先，应当努力提升教师的文学素质与教学能力，从而达到“学术性”与“师范性”的有机统一。
在其课程中，中学的汉语言阅读量相对较大，所以需要教师带领学生进行感悟，从而提升学生的文学鉴赏能力。
可见汉语言文学教育的基本目标在于提升学生的阅读水平，清晰学生文学的思维，从而在知识面与自学能力方面上一个台阶。
这样才能较为全面地达到“三维”课程目标。
然而，“三维目标”应体现在汉语言文学教育专业课程的各科教学中，只是不同学科中“三维目标”所体现的比例和层次会有所不同。
总的来说，目标是一个方向性指导，在整个教学活动中应该全面地把握学生的专业知识培养，增强学生基本素质，确立正确的价值观。
(二)课程结构需匹配汉语言教师专业素养汉语言的新课程在内容与架构等方面第一次提出了综合性学习内容和模块课程，甚至在高中有相关的选修课。
语言的建构与运用策略研究
语言的建构与运用策略研究在日常生活中，我们不能离开语言，它是人类交流、表达思想的重要工具。
语言的建构与运用策略一直是语言学领域的一个热门研究课题。
语言的建构涉及到语音、词汇、语法、语义等方面，而语言的运用策略则包括语用学、交际策略、修辞手段等。
本文将就语言的建构和运用策略进行深入探讨，探寻语言的内在规律和外在应用。
一、语言的建构语言的建构是指语言的基本元素和结构的构建过程。
语言的基本元素包括语音、词汇、语法和语义，而语言的结构包括句子、段落和篇章。
语言的建构不仅涉及语言本身的内部规律，也与人类思维和认知紧密相关。
语音是语言的基本元素之一，它包括音素、音节和音变。
语音的建构研究探讨语音在不同语言中的共性和差异，以及不同语音之间的相互影响。
在语音的建构过程中，语言学家通过对声带运动、气流流动等生理机制的研究，揭示了语音的产生和感知规律。
词汇是语言的基本单位，它是语言表达和交流的基石。
词汇的建构研究包括词汇的形态、构词法、词义和词汇的组织结构等方面。
在语言的建构中，词汇通过词根、前缀、后缀、派生、合成等方式进行构词，形成丰富多样的词汇系统。
语法是语言的基本规则，它包括句法、语法范畴、语法功能和语法标记等方面。
语法的建构研究涉及语言的句子结构、成分关系、语序规则等问题。
通过对不同语言的语法进行对比分析，语言学家揭示了语法的普遍性和相对性规律。
语义是语言的意义系统，它包括词义、句义和篇章意义等方面。
语义的建构研究探讨词义的构成、歧义现象、语法与语义关系等问题。
在语言的建构中，语义通过语法规则和语境因素进行意义组合和推导，形成丰富多样的语言表达。
语言的结构是语言的组织形式，它包括句子的组织、段落的连贯和篇章的结构。
语言的结构研究涉及句子成分的排列、段落衔接手段和篇章结构规律等问题。
通过对语言结构的研究，语言学家揭示了语言的组织原则和交际功能。
二、语言的运用策略语言的运用策略是指语言在实际交际中的运用方式和效果。
XHK汉语词义知识库的设计与规范-COLIPS
XHK汉语词义知识库的设计与规范王惠新加坡国立大学中文系chswh@.sg摘 要XHK是一部人机两用、基于语法分布特征的现代汉语词义知识库，它收录了《现代汉语词典》（修订版）中的全部5.6万词条，共8.1万余义项。
不仅提供准确的释义，而且详细标注词语在每个义项上的拼音、词类、语义类、语法功能、语义组合、特殊搭配、语体风格、来源出处，使用频率，以及来自真实语料的丰富例句，从而为大规模、系统的汉语词义分析和计算词典学理论探讨提供一个坚实可靠的研究平台。
同时，作为一个以义项为单位的大型词义知识库，XHK也可直接应用于机器翻译、信息检索、文本处理等多种中文信息处理系统，为词义消歧（WSD）和语义自动分析提供强有力的支持。
本文概要介绍XHK的设计原则、结构规模、属性项目与填写规范。
关键词：词义知识库、多义词、义项、词类、语义类1.引言在相当长的一段时间内，词义和语法曾被认为是两个完全不同的研究领域。
在不少语法学家看来，词义数目庞大、松散，而且随着语言的不同而不同（language-specific）；大多数词汇语义学家也是往往仅满足于词汇层面或词义系统内部的描写，不去涉足句法分析的范围。
直到上个世纪70年代，这种情况才开始出现一些改变的迹象。
生成语法学家Kazt 和Fodor最早尝试把词义特征分解引进句法分析之中（Kazt & Fodor,1963; Kazt, 1972）。
80年代以后，随着语言研究的深入，利用词义分析探索形态和句法过程的语义基础，说明词汇和句子之间的语义关系，成为欧美词汇语义学与语法学共同的研究热点。
在这种背景下，如何充分利用词在语法结构中的不同表现来观察词义特征的细微差别，探索词在实际运用中的意义变化、分布特点和组合限制，日益引起国内外越来越多词汇语义学家的关注。
英国著名语义学家Lyons明确指出“任何词义，无论组合受严格限制与否，都应包括该词的替换关系和组合关系（1995：124）”。
语义网络技术在知识图谱构建中的应用研究
语义网络技术在知识图谱构建中的应用研究一、引言近年来，随着互联网信息爆炸式增长，人们急需一种更高效的方式来组织和管理海量的信息。
知识图谱作为一种表示和组织知识的方法，逐渐受到广泛关注。
而在知识图谱构建的过程中，语义网络技术扮演着重要角色。
本文将探讨语义网络技术在知识图谱构建中的应用研究。
二、语义网络技术概述语义网络技术是一种将事物之间的关系表示为图结构的方法。
在语义网络中，节点表示事物，边表示事物之间的关系。
通过这种方式，我们可以清晰地了解事物之间的联系，从而更方便地进行知识的组织和管理。
三、知识图谱构建中的语义网络技术应用1. 实体抽取与链接实体抽取是知识图谱构建的第一步，通过语义网络技术，我们可以从文本中自动识别出实体，并将其转化为节点。
同时，通过链接技术，将不同来源的实体链接到同一节点，从而实现实体的一致性和准确性。
2. 关系提取和建模知识图谱关注事物之间的关系，而语义网络技术可以帮助我们从文本中提取出关系信息，并将其转化为边。
通过建模技术，将抽取出的关系信息转化为可计算的形式，使得知识图谱更易于处理和应用。
3. 图谱理解与推理语义网络技术为知识图谱的理解和推理提供了基础。
通过对知识图谱的语义网络进行分析，我们可以发现事物之间的规律和模式，并进行推理。
这对于知识的深层次挖掘和应用具有重要意义。
四、语义网络技术在知识图谱构建中的优势1. 多样性与灵活性语义网络技术能够灵活地处理不同类型的实体和关系，从而适应不同领域的知识图谱构建需求。
它能够处理多种语义类型的节点和关系，不仅限于传统的层级结构。
2. 可解释性与可理解性语义网络技术的结构清晰，能够将事物之间的关系直观地展示出来。
这使得知识图谱的构建和使用更加可解释和可理解，为用户提供了更好的使用体验。
3. 可扩展性与可更新性知识图谱是一个动态的系统，需要不断地扩展和更新。
语义网络技术能够很好地应对知识图谱的变化，保证图谱的可扩展性和可更新性。
五、应用案例1. 百度知识图谱百度知识图谱是一个基于语义网络技术构建的大规模知识图谱。
中文大模型知识库搭建方案
中文大模型知识库搭建方案
搭建一个中文大模型知识库需要几个关键步骤和考虑因素：
1.数据收集：从各种来源（网站、书籍、论坛、新闻、百科全书等）收集大量中文文本数据。
这些数据应该涵盖各种主题、领域和类型，以确保模型能够涵盖广泛的知识。
2.数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化和预处理工作。
确保数据质量高，消除噪音和不一致性，例如去除HTML标签、停用词处理、分词等。
3.构建知识图谱：通过自然语言处理（NLP）技术和信息提取方法，从文本数据中抽取结构化的信息，构建知识图谱。
这可以是实体关系图或语义网络，以表示实体、属性和它们之间的关系。
4.训练语言模型：使用深度学习技术，例如Transformer 架构（如BERT、GPT等），基于构建的知识图谱和预处理的大规模文本数据，训练中文大模型。
这个模型应该能够理解和生成中文文本，具备对话、问答、摘要生成等多种能力。
5.模型评估与优化：对训练好的模型进行评估，检查其对各种任务和数据的性能。
根据评估结果对模型进行调整和优化，提高模型的准确性和鲁棒性。
6.部署与应用：将训练好的模型部署到合适的平台或系统中，例如建立API 接口供开发者调用，或者嵌入到应用程序中提供智能的语言处理功能。
7.持续更新和维护：定期更新知识库和模型，以保持模型的时效性和准确性。
收集新数据并重新训练模型，同时修复和优化现有的知识库和模型。
以上是一个搭建中文大模型知识库的基本步骤。
需要深入研究和专业技术支持，同时需要考虑数据隐私和知识产权等方面的问题。
中文阅读理解语料库构建技术研究
摘
要 ：阅 读 理 解 问答 系统 指 的是 能 够 自动 分 析问题 生 成 一 个 答 并
案 的 系统 ， 有很 高 的 研 究价 值 。 然 而 ， 乏 中 文 阅 读 理 解 语 料 库 已 经 成 为 制 约 汉 语 阅 读 理 解 问 答 系统 发 展 的 主 具 缺 要 障 碍 。本 文 对 于 中 文 阅 读 理 解 语 料 库 的 构 建 过 程 进 行 了 详 细 的 介 绍 ， 括 语 料 选 材 、 写 问 句 ， 注 答 案 句 、 包 编 标 语 料 加 工和 评 测 机 制 ， 尤其 是 基 于 汉 语 框 架语 义 知 识 库 对 语 料 进 行 了框 架 元 素 、 语 类 型 和 句 法 功 能 三 个 层 面标 泣 短
ａ ｄ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｆＣｈ ｎ ｓ ｎ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｏ ｉ ｅ ｅ ＱＡＲＣ ．Ｔｈ ａ ｅ ｅ ｃ ｉ ｅ ｎ ｄ ｔ ｉ ｔ ｅｐ ｏ ｅ ｓｏ ｕ ｌ ｉ ｇ ａ Ｃｈ ｎ ｓ ａ ｉ ｇＣｏ ｅｐ ｐ ｒｄ ｓ ｒｂ ｓ ｉ ｅ ａｌ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆ ｉ ｎ ｉ ｅ ｅ Ｒｅ ｄ ｎ ｍｐ ｅ ｂ ｄ ｒ—
的深加工技术 。
关 键 词 ：计 算 机 应 用 ； 中文 信 息 处理 ； 阅读 理 解 问 答 系统 ； 文 阅 读 理 解 语 料 库 ； 语 框 架语 义知 识 库 中 汉
中图 分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ａ ｓ ａ ｃ ｎ Ｂｕ ｌ ｉ ｇ ｏ ｉ ｅ ｅ Ｒ ｅ ｄ ｎ ｍ ｐｒ ｈｅ ｓｏ ｒ ｓ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉｄ ｎ ｆＣｈ ｎ ｓ ａ ｉ ｇ Ｃｏ ｅ ｎ ｉ ｎ Ｃｏ ｐｕ
知识库构建关键技术研究报告
知识库构建关键技术研究报告摘要：知识库构建是一项重要的研究课题，它涵盖了知识获取、知识表示、知识存储和知识检索等方面。
本文将介绍知识库构建的关键技术，包括知识抽取、知识表示、知识存储和知识检索等方面的内容，并分析了当前的研究热点和挑战，希望能对相关领域的研究者和开发者提供参考和借鉴。
一、知识抽取知识抽取是知识库构建的第一步，其目的是从结构化和非结构化的数据源中提取出有用的知识。
常用的知识抽取方法包括实体识别、关系抽取和事件抽取等。
实体识别是指从文本中识别出具体的实体，如人名、地名、组织机构等。
关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系，如“北京是中国的首都”中的“北京”和“中国”的关系是“首都”。
事件抽取是指从文本中提取出描述具体事件的信息，如新闻报道中的事故、政治事件等。
二、知识表示知识表示是将抽取出的知识转化为计算机可以理解和处理的形式，常用的知识表示方法包括本体表示、图表示和向量表示等。
本体表示是指使用本体语言描述实体和关系之间的语义关系，如使用OWL 语言表示实体和关系的层次结构、属性等。
图表示是指将实体和关系表示为图的形式，如使用节点表示实体，使用边表示关系，使用图算法进行知识推理。
向量表示是指将实体和关系表示为向量的形式，如使用词向量模型将实体和关系映射到高维空间。
三、知识存储知识存储是将抽取和表示的知识存储到计算机中，常用的知识存储方法包括图数据库、关系数据库和三元组数据库等。
图数据库是一种专门用于存储图结构的数据库，它能够高效地存储和查询实体和关系之间的复杂关系。
关系数据库是一种用于存储结构化数据的数据库，它使用表格的形式存储实体和关系。
三元组数据库是一种用于存储三元组的数据库，它使用主谓宾的形式存储实体和关系，如（北京，首都，中国）。
四、知识检索知识检索是从知识库中检索出用户所需要的知识，常用的知识检索方法包括关键词检索、语义检索和推荐系统等。
关键词检索是指根据用户输入的关键词在知识库中进行匹配，返回与关键词相关的知识。
《2024年语料库研究》范文
《语料库研究》篇一一、引言语料库研究作为一门新兴的跨学科研究领域，已经逐渐成为语言学、计算机科学、人工智能等多个领域的研究热点。
语料库的建立和应用，为语言研究提供了丰富的数据资源，使得我们能够更深入地探索语言的奥秘，推动语言研究的快速发展。
本文将介绍语料库研究的重要性和应用价值，以及其发展现状和未来趋势。
二、语料库研究的重要性与价值1. 丰富语言资源语料库研究为语言研究者提供了丰富的语言资源。
通过收集大量的文本数据，我们可以了解不同地域、不同文化、不同时代的语言特点和使用情况，为语言研究和教学提供有力的支持。
2. 推动语言学研究发展语料库研究为语言学研究提供了新的方法和手段。
通过对语料库进行统计分析，我们可以发现语言的规律和特点，揭示语言的内在机制和演变规律，推动语言学研究的深入发展。
3. 促进跨学科研究语料库研究不仅在语言学领域有着广泛的应用，还涉及到计算机科学、人工智能、社会学等多个领域。
通过跨学科的合作和研究，我们可以将语料库应用于更广泛的领域，推动相关领域的快速发展。
三、语料库的建立与应用1. 语料库的建立语料库的建立需要大量的文本数据和先进的技术手段。
在收集文本数据时，需要考虑数据的来源、规模、质量等因素。
同时，还需要使用先进的技术手段对数据进行处理和标注，以便于后续的研究和应用。
2. 语料库的应用语料库的应用范围非常广泛，包括语言教学、机器翻译、自然语言处理、情感分析等多个领域。
通过应用语料库，我们可以更好地了解语言的特点和使用情况，提高语言教学的效果和机器翻译的准确性。
四、语料库研究的现状与未来趋势1. 现状目前，语料库研究已经取得了重要的进展和成果。
许多大型的语料库已经建立起来，为语言研究和应用提供了有力的支持。
同时，随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，语料库的研究和应用也在不断拓展和深化。
2. 未来趋势未来，语料库研究将继续朝着更加深入和广泛的方向发展。
一方面，随着技术的不断进步和数据的不断增加，我们将能够建立更大规模、更全面的语料库，为语言研究和应用提供更加丰富的数据资源。
网络语义分析与知识库构建方法
网络语义分析与知识库构建方法在当今信息化和数字化时代，互联网成为了人们获取信息、交流思想的主要平台。
随着互联网的快速发展，信息的爆炸式增长使得人们面临信息过载的问题，如何从庞杂的信息中获得有用的知识和理解对信息的含义成为了亟待解决的问题。
为了解决这一挑战，网络语义分析和知识库构建成为了研究的热点。
网络语义分析是一种以计算机为基础的自然语言处理技术，旨在理解和解释文本的语义信息。
它通过分析语句、短语和单词之间的关系，从而确定文本的含义。
在实践中，网络语义分析主要包括词义消歧、实体识别、关系抽取和情感分析等任务。
词义消歧是网络语义分析的重要组成部分，其主要目标是解决在不同上下文中，一个词有多个可能的含义的问题。
例如，词语“银行”既可以表示“金融机构”，也可以表示“岸边”的意思。
通过词义消歧技术，网络语义分析可以在不同的上下文中正确理解这个词的具体含义。
实体识别是指识别文本中具有特定含义的命名实体。
这些实体可以是人、地点、组织机构等。
通过实体识别技术，网络语义分析可以自动识别出文章中的命名实体，并提供相关的背景信息和链接，从而帮助读者更好地理解文本。
关系抽取是网络语义分析的另一个重要任务，其目标是从文本中提取出实体之间的关系。
例如，在一篇新闻报道中，关系抽取可以帮助我们提取出人物之间的关系，如“A是B的父亲”。
通过关系抽取技术，网络语义分析可以提供具体的信息和事实，从而增进对文本的理解。
情感分析是指对文本中的情感信息进行分析和判定。
通过情感分析技术，网络语义分析可以自动识别文本中的情感倾向，如积极、消极、中性等。
这对于企业了解消费者的情感倾向、舆情监测以及市场营销等方面具有重要意义。
知识库构建是在网络语义分析的基础上，将获取到的语义信息构建成一个大规模的知识库的过程。
知识库是一种结构化的数据存储方式，用于存储各种领域的知识、事实和关系。
通过知识库构建，我们可以将语义信息库中的各种实体和关系有机地联系起来，从而形成一个更为完整的知识体系。
文本语义结构分析与应用研究
文本语义结构分析与应用研究随着互联网的快速发展以及人工智能技术的不断进步，文本语义结构分析与应用研究逐渐成为自然语言处理领域的热点之一。
文本语义结构分析旨在从文本中抽取出其中的语义信息，并通过结构化的方式进行表示，以便实现一系列的应用任务，如信息检索、机器翻译、文本摘要、问答系统等。
一、文本语义结构分析的基本概念和方法1. 文本语义结构的基本概念文本语义结构是指文本中语义信息的组织方式。
传统的文本处理通常以词语为基本单位进行处理，但词语的线性排列并不能完全反映出文本中的语义关系。
文本语义结构分析旨在通过识别词语之间的语义关联，建立起层次化的结构，以更准确地进行语义理解。
2. 文本语义结构分析的方法目前，文本语义结构分析主要有两种方法：基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依赖于人工定义的语法规则和语义规则，通过规则匹配和逻辑推理的方式来构建文本的语义结构。
而基于机器学习的方法则通过训练数据集，利用统计模型或神经网络等方法进行自动学习，以实现文本语义结构的分析。
二、文本语义结构分析的关键技术1. 词语的语义表示在文本语义结构分析中，对词语的准确表示是关键。
传统的方法主要依靠词袋模型，即将文本表示为由词语构成的向量。
然而，词袋模型无法考虑到词语之间的语义关联。
近年来，基于分布式表示的方法逐渐兴起，如Word2Vec、GloVe等，可以将词语映射到低维语义空间中，实现更准确的语义表示。
2. 句法分析与语义角色标注句法分析是文本语义结构分析的基础，目的是分析句子中各个成分之间的语法关系。
常见的句法分析方法包括依存句法分析和短语结构句法分析。
语义角色标注则是在句法分析的基础上，进一步标注出句子中的谓词与论元之间的语义角色关系，例如主语、宾语、时间状语等。
3. 语义关系的抽取与表示除了句法关系之外，文本中还存在着丰富的语义关系，如同义关系、上下位关系、蕴涵关系等。
语义关系的抽取是文本语义结构分析的重要任务之一，其目标是从文本中自动识别出这些关系，并进行具体的表示和建模，以便后续的应用任务使用。
构式语法理论及应用研究综述
构式语法理论及应用研究综述构式语法自20世纪90年代被国内学者们关注以来，现已有若干文献对其进行了评价或用以探讨汉语问题及多种语言现象。
不能否认的是构式语法为分析一些汉语语法现象提供了崭新的视角。
学者们对这一语法理论也提出了很多不同的看法。
本文以构式语法的概念和特点为切入点，以大量文献为基础，综述了国内学者对构式语法的争议、评价和反思，总结了学者们运用构式语法理论对双及物构式、特殊构式和汉语词类构式的研究成果以及最终获得的构式语法对语言习得的启示。
标签：构式语法论元结构构式义词汇义不可预测性一、引言构式语法理论是20世纪80年代末兴起的，这一理论是以认知语言学理论为背景，符合认知语言学“整体大于部分之和”的完形原则；同时又与Fillmore的“框架语义学”①（Frame Semantics）具有内在联系。
研究构式语法的学者认为语言的基本单位是构式，构式是形式、语义及话语功能匹配的符号单位。
近十年来，构式语法受到国内学者的极大关注。
“Construction”的翻译也从“句式”“框架”“构块”到“构式”②。
从对文献的介绍、评价，到尝试着用构式语法理论分析现代汉语的特殊句式，再到这一理论对语言教学的启示，都有不少论述，如：张伯江（1999，2000）、沈家煊（1999，2000）、董燕萍&梁君英（2002）、纪云霞&林书武（2002）、陆俭明（2004，2008）、袁毓林（2004）、王黎（2005）、刘丹青（2005）、严辰松（2006）等。
构式语法理论在国内的研究已经从简单的引进介绍到质疑反思并应用到汉语研究中。
本文首先阐述了构式的概念和特点，总结了国内学者对构式语法理论的反思和讨论，然后综述了构式语法理论分析汉语语言现象的相关成果，最后概述了学者们通过构式语法对语言习得的启示。
二、构式的定义及其特点的探讨（一）构式的定义Goldberg（1995）在论元结构的构式语法研究中发现，同一动词在不同的句式中，其意义无法在原有的词语意义中找到相对应的解释，这时，她把含有这个动词的句式归结为一个新的构式。
构建大规模的汉语事件知识库
２ ．Ｔｓｎ ｈ ａＮａｉｎ ｌ ｂ ｒｔ ｒ ｆＩ ｆｒ ｔ ｎＳ ｉｎ ｅａ ｄＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ｅｊ ｇ １ ０ ８ ，Ｃ ｉａ ｉｇ ｕ ｔ ａ ｏ ａｏ ｙ ｏ ｎ ｏ ｍａｉ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ ｈ ｎ ； ｏ Ｌａ ｏ ｉ
３ ．Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆＣｏ ｕ ｅ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｔｓｎ ｈ ａＵｎ ｖ ｒｉｙ ｅｊ ｇ １ ０ ８ ｐ ｒｍｅ ｔｏ ｍｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅａ ｄＴｅｈ ｏｏ ｙ ｉｇ ｕ ｉｅｓｔ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ４，Ｃｈｎ ） ｉ ｉａ
面陆续 启 动 了多 个 大 规 模 的事 件 语 义 资 源 开 发 项
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同角度 对英语 真 实文 本句 子 中的事 件语 义信 息 进行 了深度 标注 。在 这 些 项 目的推 动 下 ， 事件 语 义 资 源
图 １ 事 件 知识 库 总 体 结 构
决 事件 知识 库 的“ 操作 性 ， 可 可计算 性 ， 扩展性 ” 可 问
题 。通 过“ 小而 精” 解 剖 一个 局 部 问题 ， 以方 便 地 可 地 扩展 到 更 大 的领 域 和 更 多 的 应 用 中 。在 此 基 础 上， 我们 进 一步 分析 了各 子库 的 内在关 系 ， 出构建 提
构 建大 规 模 的 汉语 事 件知 识 库
周 强 ， 俊 俊 。 陈 丽 欧。 王 ，
（ ．清 华 大 学 信 息技 术 研 究 院 语 音 和 语 言 技 术 中 心 ， 京 １０ ８ ； １ 北 ０ ０ ４ ２ ．清 华 信 息 科 学 与技 术 国 家实 验 室 ， 京 １ ０ ８ ； 北 ０ ０ ４ ３ ．清 华 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 系 ， 京 １ Ｏ ８ ） 北 ０ Ｏ ４ 摘 要 ： 文 提 出 了一 种 静 态知 识 库 和 动 态 标 注 库 相 结 合 的 汉 语 事 件 知 识 库 构 建 方 法 。在 统 一 的 设 计 框 架 下 ， 该 将 相 关 事件 知 识拆 分 成 五 个 相 对 独 立 的知 识 子 库 ， 通 过 各 子 库 之 间的 内在 联 系使 之 互 相 参 照 互 为 补 充 。 经 过 有 效 并 拆 分和 信 息联 动 ， 强信 息 的 丰 富 性 和 可 靠 性 ， 时 细 化 工 作 的粒 度 ， 有 较 好 的 可操 作 性 。 以 此 为 基 础 ， 发 完 增 同 具 开 成 一 个 汉语 “ 在 拥 有 类 ” 件 知 识 库 ， 中静 态 知 识 库 覆 盖 ７ 存 事 其 ２个 情 境 和 １５ ８个 词 语 义 项 ， 态 标 注 库 包含 ５ ８ ４ 动 ９
知识图谱中的本体构建及语义检索技术研究
知识图谱中的本体构建及语义检索技术研究随着信息时代的到来，海量的数据已经成为人们面临的一大挑战。
如果不能对数据进行有效地管理和处理，将会对人类生产和生活产生负面影响。
在这样的背景下，知识图谱应运而生。
知识图谱是指一种用于描述和组织关于现实世界中事物及其关系的计算机可读数据的图谱。
知识图谱促进了人工智能领域的发展，极大地推动了智能系统、机器学习、自然语言处理等技术的进步。
知识图谱的本质是将现实世界各种事物及其关系规范化为计算机可读的形式，这也就需要对现实世界进行精细化的建模。
在知识图谱中，本体构建是至关重要的一环。
本体是描述现实世界的一个形式化的结构，常用于储存和维护知识图谱中的信息，本体的作用是对现实世界的事物进行分类、属性描述和关系描述。
本体可以理解为描述知识背景的元数据，可以帮助我们更好地理解和组织所描述的知识图谱。
因此从本质上讲，本体是知识图谱的支撑和基础。
本体的构建是一个系统工程。
其主要目的是通过一系列的步骤，将人类对某一领域的知识和理论体系形式化为一个计算机可读的数据结构，以便于知识图谱的实现。
在本体构建的过程中，我们需要人工的进行领域知识的分析和挖掘，并将其转化为本体描述的形式。
本体描述是一个基于逻辑的语言，通常采用OWL语言进行描述。
在本体描述的过程中，需要对领域中的概念进行分类，定义这些概念的属性及其关系，并对这些关系进行规范化的描述。
在本体的构建过程中，我们通常会采用多种工具来辅助我们进行本体的构建和验证。
随着本体的构建和知识图谱的完善，如何有效地进行知识检索成为了研究的热点。
知识图谱中的语义检索技术则是解决这个问题的一个关键性的技术。
语义检索是一种基于语义知识进行检索的方法，其核心在于理解用户输入的询问，并基于本体和知识图谱进行推理并给出结果。
与传统的文本检索不同，语义检索能够克服语言语义鸿沟的问题，可以更加准确地响应用户的搜索请求。
语义检索技术的优点不仅体现在检索效果的提升，同时也可以帮助企业和机构提高业务流程的自动化水平。
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构建现代汉语框架语义知识库技术研
究共3篇
构建现代汉语框架语义知识库技术研究1
现代汉语是现代汉语族中最为重要的语言之一，是中华人民共和国的国家通用语言。
它是一种属于汉藏语系的汉语言种，有数亿人使用，并被广泛使用于中国大陆、台湾、香港、澳门等地区。
现代汉语框架语义知识库技术的研究，主要是为了更好地处理现代汉语的信息，提高语义分析和人工智能的能力。
现代汉语框架语义知识库技术是基于人工智能和自然语言处理技术的分支，其主要目的是将汉语的一些基本的语法规则、句法结构、以及语义意义保存在一个框架语义知识库中。
这个框架既包含了传统的汉语语言知识，也包括语言学、计算机科学、信息论、心理学等各个领域的知识。
现代汉语框架语义知识库技术的实现，需要有较大的数据量、算法和计算能力的支持，同时需要依靠专家知识的输入和人工标注的助力，以及使用自然语言处理技术的手段。
现代汉语框架语义知识库技术的研究，可以帮助语义分析和理解。
随着人工智能技术的广泛应用，语义分析和理解的需求越来越重要。
现代汉语语言知识库的建立，可以有效改善汉语语言对自然语言处理算法的理解，而在此基础上，可以有效构造出更为准确和精致的语义分析和理解的算法。
随着大数据及人工智能技术的不断发展，现代汉语框架语义知识库技术在多种应用场景中得到了广泛的应用。
比如，在智能客服、智能图书馆、智能医疗等领域中，会用到语义分析技术，这些领域涉及到汉语语言库建立，框架语法语义知识库技术发挥巨大的作用。
例如，智能客服中，需要对用户的信息和需求进行分析和理解，通过语义方式
得到精准答案，而语义知识库技术的建立，可以有效提高客服的准确
性和速度。
总之，现代汉语框架语义知识库技术研究具有重要的理论和实践价值，可以在语义分析和人工智能领域中起到关键作用。
未来随着大数据及
人工智能技术的不断发展，现代汉语框架语义知识库技术的研究也将
不断深入，其应用场景将更为广泛，并将更好地满足人们的语言需求。
构建现代汉语框架语义知识库技术研究2
1. 引言
现代汉语是当代中国使用的通用语言，语言日渐丰富，语义也变得越
来越复杂。
对于台湾、香港、澳门等地使用普通话的用户，汉语表达
的差异也更加明显。
为了更好地理解汉语，在自然语言处理和人工智
能领域涌现了许多关于现代汉语框架语义知识库技术的研究。
2. 现代汉语框架语义知识库
现代汉语框架语义知识库是指利用计算机技术，将人类对汉语语义的
认知表达成计算机可理解的形式，以帮助计算机理解汉语语义的系统。
这样的语义知识库可以将汉语语义建模成一系列结构化的知识，从而
使计算机理解汉语，进而增强其自然语言处理能力。
对于现代汉语的语义知识库，主要可以分为两个方面，即语义识别与
语义推理。
其中，语义识别是指识别句子或文档中的各个词汇与短语
所表示的真实含义，以及找到它们之间的关联和联系。
而语义推理是
指根据已有的知识库，推理出新的语义关系和信息。
3. 现代汉语框架语义知识库技术研究
以中国大陆为例，现代汉语中存在大量的多义词，同音词和同形词等
语言现象，因此，在构建现代汉语框架语义知识库技术上面临很多难题。
首先，词义之间的语义联系需要人工进行分类和归纳。
而对于一
些多义词，需要人为规定其不同的语义，并建立其之间的关系。
同时，为了让计算机能够更好地理解现代汉语，还需要对词汇的情感、情态、时态等进行分类和归纳。
近年来，很多学者和企业对现代汉语框架语义知识库的研究很感兴趣。
其中，自然语言处理技术在汉语语义识别和推理技术上取得了很大的
进步。
通过自然语言处理技术，可以将汉语语料库中的句子进行分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等处理，从而获取句子的语
义信息。
同时，运用机器学习算法，可以针对不同的语义任务训练模型，例如实体关系抽取、情感分析、观点分类等。
4. 研究展望
现代汉语框架语义知识库技术在自然语言处理领域中具有广泛的应用
前景，如机器翻译、问答系统、语音识别、信息检索等。
未来的研究
重点应该包括：
1. 优化语义识别过程：通过改进自然语言处理技术，完善现代汉语语
义识别的准确性和速度。
2. 构建更加完备的语义知识库：通过人工或半自动手段，不断优化语
义知识库的数据质量。
3. 深入探究语义推理技术：通过基于知识图谱的语义推理方法，实现
更深层次的语义理解。
4. 提高应用领域的效果：不断改进现有应用系统的效果，拓展现代汉
语框架语义知识库技术的应用范围。
作为中国大陆和其他汉语使用地的用户，建立和完善现代汉语框架语义知识库技术，可以有效提高计算机处理汉语文本和语音的能力，对于推进人工智能技术的发展和创新，起着至关重要的作用。
构建现代汉语框架语义知识库技术研究3
现代汉语框架语义知识库技术是自然语言处理的一个重要领域。
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始注重自然语言处理技术的应用。
现代汉语框架语义知识库技术是一种将词语之间的语义关系进行归纳、总结以及规范化的自动化技术。
一、技术背景
现代汉语框架语义知识库技术是当今自然语言处理技术的一种重要分支。
自20世纪50年代开始，人们对形式化语言学和计算语言学进行研究，尤其是在文本和语音处理技术方面进行了深入的研究和实践。
近年来，人工智能技术的快速发展为现代汉语框架语义知识库技术的应用提供了更加广泛的场景和更加完备的基础设施。
二、构建现代汉语框架语义知识库的方法
1. 语言规则方法
语言规则方法是一种基于人工语法规则与规则库的语义分析方法，根据相应的语言规则将输入文本进行解析，然后利用规则驱动模式进行语义计算或基于规则的推理，最后把相应的结论进行输出。
由于该方法直接依赖于人的语法知识，其弊端在于前期需要耗费大量的人力与时间进行规则库的构建和维护，且只能处理特定领域的语言数据。
2. 统计方法
统计方法是一种基于数学统计方法与机器学习算法的语义分析方法。
其主要的核心思想是利用语料库中的可获取信息作为语言理解的基础，通过统计计算的方式进行语义推断。
基于统计方法的语言理解技术具
有训练速度快、易于构建的优点，但其缺点在于其仅能处理浅层语义
信息，缺乏一定的深层次分析能力。
3. 深度学习方法
深度学习方法是一种景点基于人工神经网络的语义分析方法，通过对
大规模语料库进行深入学习，建立对于词向量、句向量和段落向量等
模型，从而对文本信息进行语义理解。
由于深度学习方法可以进行端
到端的学习和训练，能够自动从训练数据中挖掘出有效的特征，具有
非常强大的语言理解能力。
三、现代汉语框架语义知识库技术的应用
现代汉语框架语义知识库技术在自然语言处理领域中广泛应用于问答
系统、自动语义分析、语义搜索引擎等领域。
具体应用如下：
1. 语义搜索引擎
传统搜索引擎仅仅是通过特定关键词搜索相应文本，不能进行深层次
的语义理解。
而现代汉语框架语义知识库技术在对文本信息进行深度
分析的同时，能够将文本之间的语言关系进行归类，提高搜索引擎的
语义理解和搜索效率。
2. 问答系统
现代汉语框架语义知识库技术可以结合自然语言处理技术，构建智能
问答机器人，进行智能回答用户的问题，为用户提供更加便捷的服务。
3. 自动语义分析
现代汉语框架语义知识库技术可以通过对大规模数据的分析，识别文本中包含的情感、观点等语义信息，为用户提供更为精准的语义分析服务。
四、结论
现代汉语框架语义知识库技术是自然语言处理领域的重要分支之一。
通过构建语义知识库，利用各种自然语言处理技术实现自动化的语义分析能够提高自然语言处理的效率和准确性。
未来，随着人工智能技术的不断发展和普及，现代汉语框架语义知识库技术有着广泛的发展前景和深远的应用价值。