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搜索到273篇“ 语言学知识“的相关文章

何为语言学:语言学知识体系的格式化及其重新分析被引量：3: 2024年; 现有语言学知识分类体系的规训路径主要是教育制度、图书分类、项目管理、概论教材和学术期刊。中国语言学要真正打开对于语言学的想象,不断创造出新的理论范式,就需要跳出这一“格式化”,重新思考“何为语言”,进而提出对“语言”的各种不同假设。由此,认识、发现并创造出一系列语言学研究范式:“基于语言符号体系假设的语言学”“基于社会制度假设的语言学”“基于行为过程假设的语言学”“基于神经机能假设的语言学”“基于数字过程假设的语言学”“基于活动能力假设的语言学”等。这是“目标—问题—方法”彼此既有联系又相当不同的研究范式,这些范式之间并非“本体”与“应用”或“中心”与“边缘”的关系,它们彼此嵌入、彼此支持而又彼此竞争。; 胡范铸胡范铸; 关键词：语言学概论语言能力言语行为

语言学知识驱动的空间语义理解能力评测数据集研究: 2024年; 近20年来,深度学习技术显著提升了机器的自然语言处理能力,使之在诸多任务上接近甚至超过人类水平。机器学习的对象不再是直接来自人类语言学研究成果(知识),而是人类语言材料(数据)。在靠数据和算力驱动的大语言模型几近建成巴别塔的当下,语言学家通过深挖语言现象总结的语言学知识价值何在?本文提出从知识到数据的研究思路,设计了空间语义理解的6项任务:空间信息正误判别、异常空间信息识别、缺失参照成分补回、空间语义角色标注、空间表达异形同义判别、空间方位关系推理,以构建中文空间语义理解能力评测数据集为例,介绍从SpaCE2021到SpaCE2024数据集的设计思想、数据集制作概况以及机器在空间语义理解任务上的表现。总的来看,参加SpaCE赛事的大语言模型,在依赖表面分布特征(形式线索)的任务上容易获得好成绩,在依赖深层语义理解(认知能力)的任务上容易表现不好。因此,在人工智能高速发展使得语言学知识在计算机信息处理领域被动边缘化的当下,语言学知识的价值需要拓展,即用于指导小而精的高品质语言数据,以提升机器学习的效果和效率。为了计算应用的目的,语法研究应该在观察充分、描写充分、解释充分之上,追求更具挑战性的目标——生成充分。; 詹卫东孙春晖肖力铭; 关键词：语言学知识

基于融合语言学知识的方面级情感极性分类方法: 本发明公开了一种基于融合语言学知识的方面级情感极性分类方法，包括下述步骤：(1)建立训练样本集和测试样本集；(2)搭建基于融合语言学知识的方面级情感分类模型；(3)对方面级情感极性分类模型进行迭代训练；(4)获取方面级情...; 王笛田玉敏万波岳瑞峰王泉罗雪梅王义峰安玲玲潘蓉赵辉

融合语言学知识的方面情感分析方法研究: 方面情感分析是从海量评论类数据中挖掘潜在情感信息的有力工具。与传统的情感分析相比,方面情感分析粒度更细,可以提取出评论类数据中特定于不同方面的情感信息。方面情感分析由方面词提取、观点词提取和方面级情感极性分类等多个子任务...; 岳瑞峰; 关键词：语言学知识多模态

基于语言学知识增强图神经网络的事件关系抽取方法研究: 事件关系抽取是信息抽取领域的重要研究内容，旨在从非结构化文本中抽取结构化的事件知识，对于问答系统，事理图谱构建等下游任务至关重要。传统的事件关系抽取大多是基于神经网络的方法来提取文本特征，但基于神经网络的有监督方法须由大...; 余胜男

基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络的事件关系抽取方法被引量：3: 2023年; 【目的】解决事件关系抽取中因缺少大规模高质量的标注数据以及事件关系复杂的语言表达模式而导致的现有方法难以捕获结构化事件知识的问题。【方法】提出一种基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络模型,利用预训练BERT模型编码文本特征,将其输入图卷积网络中学习词之间的句法依存关系以增强文本表示,引入多头注意力机制对不同依赖特征加以区分,再利用分段最大池化操作提取结构信息,然后组合多个段的池化结果作为事件对的关系特征,使用关系特征进行自适应聚类生成伪类别标签,并将其作为自监督信息,通过迭代的自监督训练模式优化事件关系特征。【结果】在TACRED和FewRel数据集上进行实验,B3-F1相较于最好的基线模型分别提高了2.1和1.2个百分点。【局限】该模型将句法依存树当作无向图处理,未考虑边的方向和依赖边的标签信息。【结论】本文所提基于语言学知识增强的自监督式图卷积网络模型能有效增强文本的表征效果,为缺少标注数据的事件关系抽取提供了一种自监督学习框架。; 徐康余胜男陈蕾王传栋

语言智能视角下的日本人机对话系统研究——以语言学知识的融合与应用为核心被引量：1: 2023年; 语言智能是人工智能的关键核心技术之一,人机对话系统是语言智能的典型应用。本文论述了语言智能与自然语言处理紧密相连的关系,介绍了日本语言智能政策中涉足自然语言处理的内容,梳理了日本学界近20年来的人机对话系统研究成果,探讨了日语与人机对话系统的适配性问题。文章总结出日本语言智能研究存在未平衡好应用性研究与展望性研究的关系、未解决好日语与人机对话系统的适配性问题、未注意到不同人群的语言使用特征等问题。; 毋育新李瑶于富喜; 关键词：人工智能语言智能人机对话系统礼貌

基于融合语言学知识的方面级情感极性分类方法: 本发明公开了一种基于融合语言学知识的方面级情感极性分类方法，包括下述步骤：(1)建立训练样本集和测试样本集；(2)搭建基于融合语言学知识的方面级情感分类模型；(3)对方面级情感极性分类模型进行迭代训练；(4)获取方面级情...; 王笛田玉敏万波岳瑞峰王泉罗雪梅王义峰安玲玲潘蓉赵辉

部编版语文教材中语言学知识板块在初中语文教学中的教学策略研究: 工具性与人文性的统一,是语文课程的基本特点。语文是对语言的学习和运用,是人们交流的工具,也是思维能力的工具,同时也是人们终身学习、终身发展的工具。语文课程不仅需要培养学生的人文素养,也应当致力于培养学生的语言文字应用能力...; 杨依依; 关键词：初中语文语言学

语言学知识在验证码中的应用: 2022年; 人工智能发展到如今,在某些领域还是不能完美模拟人类,比如想象创造、推理判断、情感表达等方面。本文构想的验证码正是利用人类和机器的区别一机器无法像人类一样思考,达到区分二者的目的。具体来说,用户要想进入或使用该网站的某项特定功能,要在入口界面输入验证码。收到指令的网站从题库中随机抽取的一个问题,用户能够轻松回答这个基于语言学知识设计的问题,而机器因无法识别表层语义背后的深层语义被阻隔在外。这种验证码能拦截恶意“刷机”的机器程序,同时又能证人类轻松高效地通过。; 庞琳; 关键词：惯用语语义学人工智能

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