词与短语的模糊界限分析

词与短语的模糊界限表现为两种现象:某一语言形式不是典型的词或短语,出现了“中间地带”;在发展过程中,语言形式在词与短语间变化,转化期间的跨越界限是模糊的。从结构讲,词(主要是复合词)和短语的概念结构有共同之处,都有核心成分与边缘成分,但也有不同之处。可从概念的三个主要功能入手,分析词和短语在归类、推理和叠加方面的不同表现,来确定某一语言成分的属性。     

中国英语学习者的英语词素加工和汉语偏旁加工关联研究

以中国学习者为研究对象,对比英汉词素加工和偏旁加工,探究二语学习者的英汉复杂形态词的加工状况.本文通过三个实验来分别研究英语语义相关的词素、汉字语义相关的偏旁和语义相关的英汉词汇在词汇加工中的作用和异同.实验一研究结果显示,英语语义相关的英语词素在二语者英语词汇加工处理的过程中起着很重要的促进作用.实验二表明,语义相关的汉语偏旁对汉字的加工虽然没有取得具有统计意义的显著水平,但是也有一定的促进加工作用.在实验三中,语义相关的汉语偏旁对相关的英语词汇的启动效应也没达到统计意义;同时,语义相关的英语单词对相关的汉字的启动效应也很微小.然而无一例外的是语义促进效应虽然微弱,但都普遍存在.     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

追踪物理学中的跨领域模因

以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。     

面向大社交数据的深度分析与挖掘

社交网络在线化是大数据时代的典型特点,也是大数据产生的重要原因之一.本文从大数据的特点着手,结合互联网络尤其是在线社交网络的发展趋势,介绍大数据在提升国家信息产业科学化水平、引领新型互联网经济发展、推动社会学与信息科学交叉发展等方面带来的重大机遇;分析在线社会网络中存在的关键问题,阐述网络大数据研究在语义理解与分析、多模态关联与融合、群体行为分析与挖掘、多维分析与可视化、系统的研发与集成等方面面临的巨大技术挑战,以及当前国内外在大数据分析和在线社交网络领域的主要研究工作;总结和展望网络大数据研究的未来方向和前景.     

维数公式的美学欣赏与数学发现

利用数学美学原理,研究了维数公式及其推广形式的几何表示,揭示了维数公式及其推广形式的美学欣赏与数学发现之间的辩证关系.     

分块主成分分析在文本特征抽取中的应用

为了降低原始文本特征空间的维数,获得较高的分类精度与执行效率,对多种文本特征提取方法进行了研究,如卡方、互信息、信息增益、主成分分析(PCA)等。针对传统文本特征抽取方法存在的精度不高、执行效率低等问题,提出了一种基于分块主成分分析的文本特征提取算法。该算法通过K-均值词聚类进行特征词分块,再对各分块实施PCA操作抽取出更具代表性的特征项,最后使用支持向量机分类器对文本进行分类。实验结果表明:分块主成分分析的分类指标F_(β=1)达到了88.7%,执行时间为353 s,能够有效提高文本分类精度与执行效率。