中文信息处理的主流技术

本文简要介绍了中文信息处理的主流技术,着重介绍了中文信息处理中的N元模型、语音识别、词性标注和句法分析技术。     

《西京杂记》中的复音词研究

《西京杂记》作为书面文献材料,在文物的考古研究中发挥了不可替代的重要作用,不但为出土文物的身份提供宝贵的书面依据,还很大地体现了成书当时的科学技术和历史的可靠性程度,而同样在词汇研究领域里,《西京杂记》也占据了一席之地。本文根据前辈对中古时期,尤其是魏晋南北朝时期的复音词的研究加上复音词本身的界定和与同时期其他作品中的复音词进行对比,来分析《西京杂记》中的复音词特征,尤其是从构词角度和语义特征几个角度来仔细探讨《西京杂记》的复音词分布情况。     

基于层次聚类的微博敏感话题检测算法研究

针对微博对社会舆情影响力日趋增大，设计了基于层次聚类的微博敏感话题检测算法，通过对微博内容的自动抓取，利用层次聚类算法实现对微博内容的智能识别，并以敏感话题为单位对微博内容进行分类．重点对层次聚类算法的实现过程进行研究，引入了词频、词性等关键参数因子，提高层次聚类算法分类精度．通过测试表明，检测算法的检测分类精度为95．3％，话题误判率不超过6％．     

《论语》单音节情绪词研究

《论语》是表达儒家思想的经典著作,前人对《论语》词汇的研究已有很多,但是关于《论语》的表情词,目前研究的不多。情绪词是指那些可以将人的情绪表现在脸色、面容上的词,比如喜、怒、哀、乐等词。本文选取《论语》中主要的、基本的情绪,根据它们在《论语》中出现的词义,对它们进行定量统计和分类,并对它们的词性进行分析,对研究《论语》词汇、窥视古今情绪的面貌具有重要意义。     

英语叠声合成词刍议

叠声合成词是英语中一类特殊的合成词，具有音韵和谐、形式整齐的特点，因而颇为受人喜爱。本文对叠声合成词的构成方式、词义、词性和文体色彩进行了逐一的分析，力图揭示这类词的内部机制和语言功能。     

基于BERT的金融文本情感分析模型

在金融领域,越来越多的投资者选择在互联网平台上发表自己的见解.这些评论文本作为舆情的载体,可以充分反映投资者情绪,影响投资决策和市场走势.情感分析作为自然语言处理(natural language processing,NLP)中重要的分支,为分析海量的金融文本情感类型提供了有效的研究手段.由于特定领域文本的专业性和大标签数据集的不适用性,金融文本的情感分析是对传统情感分析模型的巨大挑战,传统模型在准确率与召回率上表现较差.为了克服这些挑战,针对金融文本的情感分析任务,从词表示模型出发,提出了基于金融领域的全词覆盖与特征增强的BERT(bidirectional encoder representations from Transformers)预处理模型.     

英语介词引起的含蓄否定表达方式举隅

英语中有些介词虽是肯定形式，却含否定之义。本就常见的含有否定意义的十三个介词或短语介词举例对比以示英汉表达上的差异。     

英译汉过程中的动、名词相互转译现象

＂转译法＂是英译汉过程中常常用到的一种翻译方法,尤其是动词转译为名词和名词转译为动词的现象更是常见。因此,动、名词的相互转译已成为了翻译实践中不可避免的活动,值得翻译者关注。     

英语含蓄否定句及其翻译技巧

英语含蓄否定句形式上是肯定的,却蕴含否定含义。本文主要从三个方面,即词义、语意和语用上对英语中常见的含蓄否定句进行分析归纳。文中还探讨了含蓄否定句的5个主要翻译技巧,即直接反译法、译出蕴含义、增词法、分译法和转换词性法。     

“X男/女”词族探微

近年来,＂X男/女＂这一新兴词族越来越流行。＂X＂在构成成分上较自由,可以是单音节语素、词,也可以是短语;从语义来看,＂X＂主要用来陈述各种不同情状的人,但要有凸显或相异性才能进入这一结构,＂X男/女＂主要有隐/转喻、直接特征、仿拟构词这几种理据;该结构有独特的语用色彩,即结构上的不平衡使其有突出、醒目的作用,语气上则...