语义场理论及其语篇衔接功能

在阐述语义场理论的基础上,以词义聚合关系、组合关系为主线,进一步分析了词义聚合关系语义场、词义组合关系语义场在语篇中所起的作用。分析结果表明,语义场的聚合关系和组合关系对保证语篇语义衔接有重要意义。     

语义场及其词汇类型研究

语义场是语义学中一个非常重要的概念,其理论是现代语义学中最重要的理论之一,它揭示了词的义项之间是一个相互关联又相互区别的系统,反映了语义的聚合关系。从词汇角度对语义场进行分类,有类别义场、顺序义场、关系义场、同义义场、反义义场、两极义场等等。     

信息处理用彝语语义网络知识表征的实践研究

借鉴语义网络关于语义知识表征的理论和实践,提出彝语语义网络表征的思路。 首先描述彝语语义网络表征的语义 单位和方法;然后分析彝语语义网络表征的分类方式,阐明彝语的静态聚合网络、动态组合网络及知识网络的激活过程;最后 探讨彝语语义网络在机器翻译和知识推理中的可能应用。 彝语语义网络表示方式的探索,为构建富含彝语信息资源的语义 知识库奠定了基础,以期推动彝文信息处理智能化应用和自然语言处理等工作的创新发展。     

俄语动词前缀的语义聚合研究

在俄语中动词的地位举足轻重,新的语言研究往往都与动词有着紧密的联系。俄语动词前缀是一种语义复杂的多义性词素,可以纳入多种语义聚合关系之中。针对俄语动词前缀典型的语义特点,可以尝试在语义场的理论框架内,从宏观的角度划分和研究动词前缀的各种语义场,即一组组具有一定共同语义特征的前缀所组成的聚合体。     

动物量词的语义类型学研究

量词是对名词进行语义分类的一种语言形式,世界量词型语言中普遍存在通过量词给动物名词分类的现象。从语义关系看,动物量词具有语义缺失、语义兼容、语义对立以及语义层次等关系;从语义特征看,动物量词具有形态特征、生命特征、性别特征和文化特征等,而形态特征是整个动物量词语义特征中的优势特征。     

英语情态动词语义演变的动因及合理性探析

本文在对英语情态动词语义演变过程进行分析的基础上,对其语义演变的特点进行了归纳和总结,并运用Leech的词汇的联想意义说和Don L. Nilsen & Alleen Pace Nilsen的英语语义特征分类理论,解释了情态动词的情态意义的转换与扩大、非情态意义缩小和被淘汰的原因及其语义体系形成的合理性.     

论英语反义词非二项对立关系的分类及语义特征

英语反义词的分类较为复杂,因而大多数涉及到反义词的研究偏重于二项对立关系的分类及语义特征。本文依据《语言与语言学百科全书》对反义关系的分类以及语言学家Ｌｙｏｎｓ对语义对立关系的分析从单维度和多维度两个方面阐述了英语反义词非二项对立关系的分类及语义特征。     

《牛津高阶英汉双解词典》“用法说明”聚合模式的演变

《牛津高阶英汉双解词典》从第4版开始正式设有用法说明栏目，虽然这一栏目的出发点是为了说明词语用法，但它客观上把具有某种相同或相关特征的词汇聚合在一起促成了形态、语义、语法和搭配的关联或比较，具有明显的类比效应。该词典已修订过多版，其用法说明专栏的聚合分类模式也随之发生了较大改变。文章穷尽性抽取了其第4、6、7和8版用法说明所聚集的词汇集合，在比较分析的基础上探寻“用法说明”模块的聚合分类趋势，同时尝试对这些趋势加以理据解读和局限性分析。      

词级语义关系与中国式英语

文章通过语义场理论和搭配理论探讨词与词之间纵聚合关系与横组合关系 ,指出英语学习者忽略两种语言对等词词义幅度和语义范围 (纵聚合关系 )的差异 ,及其相应的搭配同现 (横组合关系 )的差异 ,是造成中国式英语的部分原因。     

词义聚合关系之反义关系

反义关系及对立关系是词汇中的一种重要的语言现象。根据语义场理论对反义关系进行分类并解释其语义特征 ,这有助于我们更好地掌握语言和运用语言 ,以达到学习的目的     

基于潜在语义索引的个性化搜索引擎的研究

个性化搜索引擎是一种通过机器主动学习用户兴趣,并根据用户兴趣帮助用户进行信息筛选的新一代智能化搜索引擎,潜在语义索引模型在词与词、文本与文本之间的检索上具有先进性,针对该模型中文档集用户兴趣有效性问题提出了建立用户个性词典的改进算法,提出了一个完整的可学习用户兴趣并可动态调整的个性化搜索引擎的系统方案,同时对系统中关键词的学习与提取、个性化计算的动态调整提出了若干有益方法。     

基于K-近邻方法的网络信息文本分类

提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法，根据网络报文的特点，抽取其中关键词作为分类特征词条，并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型，分别进行了基于最近邻决策和K-近邻决策的分类效果试验研究，结果显示，K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果。     

快速的文本倾向性分类方法(英文)

提出了一种快速的文本倾向性分类方法,即采用类别空间模型描述词语对类别的倾向性,基于词的统计特征实现分类;针对倾向性分类的复杂性,在综合考虑词频、词的文本频、词的分布三种统计特征的基础上,提出一种新的二次特征提取方法:第一次特征提取,采用组合特征提取方法,除去低频词以及在各类中均匀分布的噪音词;第二次特征提取,去除类别倾向性不明显的词。实验表明该分类方法不仅具有较高的分类性能,而且运行速度快,在信息检索、信息过滤、内容安全管理等方面具有一定的实用价值。     

采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型

提出了一种新型网络入侵检测分类模型,设计了一个基于支持向量机(SVM)的分类器。采用因子分析法(FA)将行为样本的众多相关网络特征融合成精简的综合特征,实现了对网络监测数据的降维。利用支持向量决策函数排序法(SVDFRM),通过支持决策向量函数得到网络行为的特征贡献率并提取网络行为的重要特征。KDD99数据集测试实验结果表明,提出的分类模型降维效果显著,具有较好的实时性和较高的检测率。     

多特征结合的中文垃圾邮件过滤特征选择方法研究

在中文垃圾邮件过滤系统中,基于内容过滤的Na？ve Bayes算法得到了广泛应用。本文将多种特征结合构建邮件文本向量,应用八种文本分类特征选择方法在Na？ve Bayes算法上进行实验验证,通过准确率和召回率结合的综合性能指标F1值进行性能评价,结果表明,采用类别区分词、优势率、信息增益、期望交叉熵、CHI统计和文本证据权等六种特征选择方法应用于多特征结合邮件文本向量的过滤取得了较好的垃圾邮件过滤性能,反垃圾邮件效果较好。     

旅游文本的显性翻译与隐性翻译

根据Claudy对显性翻译和隐性翻译的分类及阐释,分析了翻译中强制性显性、选择性显性、语用显性和翻译固有显性的含义和特点。以唐长安城（今西安市）双语简介为研究文本,对旅游文本的显性翻译和隐性翻译,特别是显性翻译进行分门别类重点分析。研究结果表明,旅游文本翻译主要为显性翻译,翻译过程中各种显化手段同时使用,以实现译文的忠实与通顺。旅游文本显性翻译的根源在于其目的、原语和目的语语言特征的差别,以及原语文化和目的语文化之间的差异性。     

结构和内容联合提取的XML网页分类研究

针对XML网页特点,重点研究了XML文档结构和内容特征的提取方法,提出了一种基于频繁结构层次空间模型的联合特征提取策略,并给出了结构特征权重和关键词出现的位置及频度权重的计算公式,并根据计算结果提取XML网页特征矩阵,分别就结构、内容联合提取三种情况进行分类测试,通过ROSSETA系统,利用粗糙集优越的属性约简构造文本分类系统,实现XML文档分类。实验表明,该方法分类准确度较高,计算量较小。     

应用翻译范畴的厘定

应用翻译的名称自问世以来,其范畴的内涵及外延就多有争议,至今尚未达成一致意见。关于应用翻译的范畴,应解决三个问题,即权威性文本的翻译、科技文本翻译和影视翻译的范畴归属问题。只有运用客观、辩证的态度,才能正确认识应用翻译的范畴及其成员的关系,并把握其规律。     

异步网络中Message寄存器的设计与模拟

从异步单元群网络中单元功能出发,提出了信息传输的关键部件-Message 寄存器的结构和电路设计,并进行计算机验证,获得了快速逻辑模拟器网络设计的重要依据。     

基于类复向量原理的机器人位置和姿态分析

介绍了双实部类复向量的有关原理,建立了机器人位置的类复向量方程,并以6R机械手为例,论述机器人位置和姿态分析的类复向量方法。本文的方法与现行坐标变换矩阵法相比,变换次数和被变换的向量个数明显减少,从而使计算过程大大简化。