基于关联规则的交集型歧义消解算法

以交集型歧义字段为研究对象,考察包含交集型歧义字段的句子及其所在的文档,挖掘歧义字段从前切分或从后切分所得结果在文档中的支持度.根据支持度构造切分方式的判别因子,获取交集型歧义字段的切分方式.实验证实该方法可行,并在歧义消解上具有一定的发展潜力.     

论语境对句义的影响

语境是语言学中一个重要的概念,是语言学文献中使用十分广泛的一个术语。在涉及语言的实际使用的讨论中,总是涉及语境这一概念。我们都知道,人的思想是在一下定的背景下形成的,同时,交际中进行的语言活动也是在具体的时空中进行。因此,话语意义的产生离不开语境,一定语境中的话语又受到语境的制约。如果把句子与语境割袭开来,就会产生歧义。而只有把句子置于某一语境中,句子的歧义才能避免。例如：Shecannotbearchildren．这是一个含有两种意义的句子,被称为歧义句。此句之所以会产生歧义是因为动词bear是个同形、同音、异义词,…     

也谈歧义定义

通过对歧义定义的历史反思,认为应该将歧义与多义、修辞中的故意“设歧”、误解、曲解相区分;明确歧义的发生环境是语境;主体是说写者,是其无意所致;产生的物质材料是多义语言形式;滋生机制是语境对物质材料多义性的不能消解。歧义是在具体语境中,说写者用不违反语法规则和逻辑规则的形式（包括多义词、多义短语、多义句子）无意中表达出两种或两种以上意思的现象。     

汉语分词中一种逐词匹配算法的研究

提出了一种改进的运词匹配算法．该算法通过对非歧义字段切分,对人名地名进行判别,以及对伪歧义字段进行处理,使交集型歧义字段切分正确率有了大幅度提高．在5万汉字语料开放测试中,交集型歧义字鼹切分正确率可达98％以上．     

一种基于搭配信息的汉语组合型消歧方法

首先从大规模语料中采集到组合歧义字段,进而对其搭配信息进行统计.最后应用多元对数似然比计算出消歧参数进行消歧,实验中考虑了歧义字段的上下文窗口、位置、权值等要素.在此基础上应用消歧后的语料扩充搭配信息集,修正消歧参数.     

基于最大熵模型的交集型切分歧义消解

利用最大熵模型研究中文自动分词中交集型切分歧义的消解.模型输出的类别为两种:前两个字结合成词和后两个字结合成词.模型采用的特征为:待切分歧义字段的上下文各一个词、待切分歧义字段和歧义字段两种切分可能的词概率大小关系.通过正向最大匹配(FMM)和逆向最大匹配(BMM)相结合的分词方法,发现训练文本中的交集型歧义字段并进行标注,用于最大熵模型的训练.实验用1998年1月<人民日报>中出现的交集型歧义字段进行训练和测试,封闭测试正确率98.64%,开放测试正确率95.01%,后者比常用的词概率法提高了3.76%.     

中文分词中歧义切分处理策略

文章试图从歧义字段本身的特点,即从伪歧义与真歧义这两个角度,以规则库为辅助手段,构建相应概率统计模型来解决歧义字段切分的问题.概率模型中特征的选取考虑了相邻词语和相邻词语的语义信息.实验表明该模型在解决歧义切分问题上是有效的.     

基于改进BP网络的中文歧义字段分词方法研究

文本挖掘中中文歧义字段的自动分词是计算机科学面临的一个难题.针对汉语书写时按句连写,词间无间隙,歧义字段分词困难的特点,对典型歧义中所蕴含的语法现象进行了归纳总结,建立了供词性编码使用的词性代码库.以此为基础,通过对具有特殊语法规则的歧义字段中的字、词进行代码设定,转化为神经网络能够接受的输入向量表示形式,然后对样本进行训练,通过改进BP神经网络的自学习来掌握这些语法规则.训练结果表明:算法在歧义字段分词上达到了93.13%的训练精度和92.50%的测试精度.     

认知语境视角下英语句法歧义句的意义建构

以90名全日制大一学生为受试,运用基于选择和翻译两个任务的句法阅读测试,对认知语境在句法歧义句意义建构中的作用进行了研究。综合阅读测试、有声思维和访谈等三种研究方法所得出的结果表明:语言知识、情景知识和背景知识的内化能够加速句法歧义句的理解;共有的认知语境能够促进句法歧义句的意义建构;此外,认知语境会使句子理解的最大关联和最佳关联之间形成反差,从而限制歧义句的理解。最后提出,广大外语教师应该积极利用多媒体技术和教学环境,尽可能地扩大学生的认知语境,从而提高学生句法阅读的能力,继而提高篇章理解的能力。     

英语否定句歧义的产生与化解

英语中的否定句式纷繁复杂，一个句子会因为否定形式的不同而产生歧义。为了平息争议，英国语法学家们一度主张通过“否定前移”来解决问题，但结果使问题更趋复杂。化解歧义的关键在于结合语境，应用逻辑思维，通过标点符号及说话语气来分析具体问题。     

试析语境歧义产生的原因

歧义是语言运用中产生的一种不可避免的现象,要准确地理解歧义必须把它和它所依赖的语境联系起来。语境既能消除歧义,又能产生歧义。本文着重分析的是在言语交际中语境歧义的产生及语境歧义产生的原因分析。     

人类失去联想 世界将会怎样?——浅谈语境岐义

歧义现象是一种重要的语言现象。本文分析不是由句法结构产生的、而是与语境有关的歧义现象,这种歧义离不开言语交际的环境。本文把语境分为狭义语境和广义语境。语境歧义的产生是话语的内容和不同语境因素共同作用于听读者的结果。歧义有时可能带来一些不利,但恰当使用语境歧义能收到幽默、讽刺、敷衍、醒目等积极效果。研究并巧妙运用语境歧义是必要而有益的。     

人类失去联想 世界将会怎样?--浅谈语境岐义

歧义现象是一种重要的语言现象，本文分析不是由句法结构产生的，而是与语境有关的歧义现象，这种歧义离不开言语交际的环境，本文把语境分为狭义语境和广义语境，语境歧义的产生是话语的内容和不同语境因素共同作用于听读者的结果，歧义有时可能带来一些不利，但恰当使用语境歧义能收到幽默，讽刺，敷衍，醒目等积极效果，研究并巧妙运用语境歧义是必要而有益的。     

语境理论及其在大学英语教学中的应用

作为教学实践的一种理论依据,语境理论在大学英语教学中具有独特的指导作用,对言语交际活动影响巨大。将语境因素纳入语言教学系统中,有助于确定指示语的所指,推断材料的内容,消除句子的歧义,理解会话含义,选择恰当的语言形式,从而提高学习者的语用能力。     

书面汉语自动分词及歧义分析

歧义现象是自动分词过程中不可避免的现象，本文通过对自动分词过程的分析，总结出书面汉语自动分词中歧义产生的根源，提出处理这些歧义字段的方法．     

英语歧义现象分析

1.引言一个句子可以有两种或两种以上不同的理解 ,这种现象被称为歧义现象。歧义现象是一种特殊的语言现象。在这种语言现象中 ,语言的形式与内容不是一一对应 ,而是一种形式与多个内容的对应 ,或相同的表层结构具有不同的深层内容与之对应 ,因此而产生语言形式和意义的矛盾。例如 :这位同志连主席都不认识。对这句子就有两种不同的理解。既可以说“这位同志不认识主席”,也可以说“主席不认识这位同志”。对于这种形式和意义相矛盾且又不能相互统一的结构或句子 ,如果不能准确地把握他们特定的语境 ,势必造成歧义或误会。英语中也有这种特…     

语境对指示语分析的制约功能

指示语与语言编码或言语行为所在的语境特征合法化紧密相关。因此指示语的正确理解依赖话语语境的分析。语境对指示语分析的制约功能主要体现在以下四个方面：语境通过上下文确定指示语在语篇中的所指；语境通过交际情景制约指示语在现实世界的所指；语境通过社会文化等因素限制指示语的选择；语境可以解除指示语分析时可能出现的歧义。     

解读词汇歧义

词汇歧义是指某个词有两种以上的意义和理解。词汇歧义是由歧义词引起的,包括多义词、同形异义词和兼类词。消解词汇歧义的过程就是从几个竞争的词义中选出一个符合当前语境的词义,可以通过词汇搭配、句法分析和启动相关的语境等方法来增强语境,排除歧义。     

现代汉语歧义研究之现状和趋势探究

自赵元任先生1959年发表《汉语的歧义问题》一文开始,汉语歧义研究历经数十年,研究内容涉及面甚广,然而由于没有选择合适的研究对象,比如词组和句子,导致了语法歧义与语用歧义的纠缠。詹卫东和杨亦鸣的两篇文章运用计算语言学和实验语言学方法消除这种纠缠现象,揭示了现代汉语歧义研究的新趋势。     

一种基于SVM和规则消除组合型歧义的算法

歧义的处理是影响分词系统切分精度的重要因素,也是中文自动分词系统中较为困难的问题.提出一种基于支持向量机(SVM)和规则(Rules)相结合的算法(SR算法),对中文分词过程中的组合型歧义字段进行排歧.SR算法主要思想是利用支持向量机分类的原理,结合词性搭配的一些规则排除组合型歧义.实验表明,用此算法对几种不同的语料进行排歧测试,排除组合型歧义字段的切分正确率可达83%左右,为解决中文自动分词难题提供了一条新路径.