语用语境作用下的英语习语歧义

作为语言的特殊成分，习语的使用需要一定的语境条件，否则容易引发歧义。歧义的辨别和消除有赖于语境，因为意义不是抽象的、游离于语境之外的；同时习语的语义意义也是语用意义的载体，只有运用语用语境的背景知识，根据上下文的语义进行语用分析，透过语义意义看语用意义，才能更好地辨别、认识习语歧义。     

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.     

从自然语言向SPARQL语言映射的歧义消解算法

针对计算机各语言间的无岐义映射问题, 提出一种从自然语言向SPARQL语言映射过程中的歧义消解算法. 该算法基于自然语言的特征, 拟合知识丰富程度和文本相似度消解实体映射过程中的歧义性, 拟合语义权重度和文本相似度消解关系映射过程中的歧义性. 实验结果表明, 该算法效果较好.     

英语歧义的形成机制及其消解、利用

任何语言都有歧义现象,英语也不例外。过去人们关注歧义,常常是从固有歧义出发,尽可能脱离上下文对歧义的语义制约来进行研究。从交际语言观的角度来看,这是不符合语言使用的本质的。本文旨在从语法、语义、语用等多个角度来探讨各种歧义的成因,以及如何消解消极和利用歧义。     

歧义短语的分类及分化

词相同、语序相同而表达两种或两种以上语义的短语称为歧义短语。歧义短语可分为三种类型，通过选用词语、分析语法关系和语义关系等手段来分化歧义     

英语幽默会话中歧义现象的语义解析

从语义的角度对英语幽默会话中的歧义现象进行了分析和总结。通过解释语音引起的歧义、词汇引起的歧义和句法引起的歧义，阐明了歧义在英语会话中的幽默效果。     

论歧义格式"NP1+连+NP2+都/也+VP"

格式“NP1＋连＋NP2＋都／也＋VP”产生歧义的原因是由于两种不同的语义共用一个格式及格关系源和语义指向源的不明；激发歧义的条件是NP1和NP2都必须是生命实体，有施动和受动能力，且VP是二价动词或三价动词，其动作双向具有可逆性；决定歧义度的主要因素是语义；分化此格式歧义的途径是选词、改变语序和设置语境。     

我说口语结构"我说"

对口语结构"我说"的语音表现、语义特征、句法结构、人称角色的转化及层次重叠等进行多角度分析,确定了消除"我说"歧义的语义条件、句法条件和语用条件,进而初步探讨在口语分析中如何贯彻语法三个平面结合的问题.     

浅析英语歧义句产生的原因

在英语学习中,我们常会碰到一些用同一种语言形式传递一种以上语义信息的结构,它们称为歧义形式,而包含有歧义形式的句子称为歧义句。歧义句语义嗳昧,妨碍了信息的准确传递,给英语学习中的阅读理解,翻译表达带来了一定的麻烦.观察、辨别进而避免歧义是更好地掌握英语的一个重要的方面。本文主要试图对歧义产生的原因作一叙述。     

小议英语歧义的产生、分类与消除

文章从英语歧义产生的根源出发,来探讨英语中的歧义现象,将英语歧义分为语法歧义、语义歧义、语用歧义三种类型。尽管歧义在某种程度上具有一定的积极作用,但是仍然会在语言交际中带来不便,文章同时阐述了三种基本的消除方法。     

The Semantic Analysis of Lexical Ambiguity

Lexical ambiguity is a very common phenomenon in English and other language,which brings many troubles to people in communication.And that is also why people have deeply studied this phenomenon for a long time.This thesis makes a profound analysis of lexical ambiguity from semantic perspective.The thesis talks about the three sources that contribute to lexical ambiguity: homonyms,polysemy and word class ambiguity.Through the analysis of lexical ambiguity from semantic perspective,this thesis aims at helping people eliminate troubles in communication.     

跨文化交际中的语义歧义现象

由于化传统和语言习惯等的不同，在跨化交际中常常产生语义歧义现象，给交际双方造成困难。本以Grice的“合作原则”为基础，指出措词失误、思维习惯和语义联想的差异及化传统的影响是这一交际过程中产生歧义的重要原因，即使双方都遵循一定的交际原则并不一定能消除这一过程中的歧义现象。     

网络处理器平台下基于角色的分片审计研究

提出了一种基于角色的分片审计模型，以解决因利用各个操作系统分片重组策略不同的特点进行网络渗透而导致安全审计系统识别能力降低的问题．其主要思想是：在处理畸形的分片数据包的同时，将采集终端主机的操作系统类型写入角色信息库，并根据角色信息进行分片重组转发，从而消除了分片语义歧义性．同时，提出了BSD-Linux、BSD-Right和First先行转发策略，以提高系统的性能．采用分阶段流水处理的微引擎设计模型，可使系统原型在网络处理器上得以实现．从实验结果中看出，该模型能有效提高安全审计系统的识别精度，消除分片语义歧义性．在处理大负载的情况下，先行转发策略的运用可使系统的识别精度维持在90％左右。     

结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注

针对原始运动捕获数据结构复杂、语义模糊的问题,提出一种结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注方法.首先,利用概率主成分分析将运动序列划分为具有特定语义的运动片段.然后,将运动片段的欧拉角数据转换为人体各个关节点的三维空间位置坐标数据,统一骨骼长度,提取运动数据的2种互补性几何特征,并分别归一化.再次,运用傅里叶时间金字塔模型构建运动片段完整的时空特征.最后,利用已训练的随机森林分类器对各个运动片段进行标注.结果表明:该方法能够对具有不同语义的复杂运动序列进行有效标注,且可用于不同表演者,具有一定的实用性和通用性.     

信息安全审计中的图像过滤技术研究

目前网络信息审计系统大多基于文本信息的过滤,但不良信息的提供者将不良信息嵌入到图像或直接以图像文件,绕过监控。文中介绍了基于图像内容过滤的信息审计系统中的图像检索技术,首先论述了图像检索中应用最为广泛的颜色特征的提取,接着论述了所有物体表面共有的内在特性纹理特征的提取,然后论述了形状特征的提取,最后论述了图像的空间关系特征的提取。     

Self-supervised human semantic parsing for video-based person re-identification

Video-based person re-identification is an important research topic in computer vision that entails associating a pedestrian’s identity with non-overlapping cameras. It suffers from severe temporal appearance misalignment and visual ambiguity problems. We propose a novel self-supervised human semantic parsing approach (SS-HSP) for video-based person re-identification in this work. It employs self-supervised learning to adaptively segment the human body at pixel-level by estimating motion information of each body part between consecutive frames and explores complementary temporal relations for pursuing reinforced appearance and motion representations. Specifically, a semantic segmentation network within SS-HSP is designed, which exploits self-supervised learning by constructing a pretext task of predicting future frames. The network learns precise human semantic parsing together with the motion field of each body part between consecutive frames, which permits the reconstruction of future frames with the aid of several customized loss functions. Local aligned features of body parts are obtained according to the estimated human parsing. Moreover, an aggregation network is proposed to explore the correlation information across video frames for refining the appearance and motion representations. Extensive experiments on two video datasets have demonstrated the effectiveness of the proposed approach.     

基于词向量和EMD距离的短文本聚类

短文本聚类在数据挖掘中发挥着重要的作用,传统的短文本聚类模型存在维度高、数据稀疏和缺乏语义信息等问题,针对互联网短文本特征稀疏、语义存在奇异性和动态性而导致的短文本聚类性能较差的问题,提出了一种基于特征词向量的文本表示和基于特征词移动距离的短文本聚类算法。首先使用Skip-gram模型(Continuous Skip-gram Model)在大规模语料中训练得到表示特征词语义的词向量;然后利用欧式距离计算特征词相似度,引入EMD(Earth Movers Distance)来计算短文本间的相似度;最后将其应用到Kmeans聚类算法中实现短文本聚类。在3个数据集上进行的评测结果表明,效果优于传统的聚类算法。     

多重视角下的模糊时间词研究

时间词是一种广泛存在于人类言语交际中的语言词汇。时间词在语言表达上的特点是模糊性和精确性的对立统一。结合哲学、认知语言学等学科知识,从语言的思维特征、概念化角度探究模糊时间词的来源发展,并对时间词做简要的划分,从中选取有代表性的模糊时间词进行语义和语法的分析。     

类型感知的汉越跨语言事件检测方法

针对汉越跨语言事件检测缺少平行语料,越南语标注困难,需要统一跨语言语义空间,且触发词存在较大的歧义和局限性等问题,提出基于事件类型感知的汉越跨语言事件检测方法。构造类型感知的注意力机制突显事件特征,融入汉越的词位置、词性和命名实体信息,并通过梯度反转(gradient reversal layer, GRL),实现有标注汉语和无标注越南语之间的对抗训练,将从大量汉语新闻文本中学到的语言无关的事件类型特征融入到联合特征提取器中,进行汉越跨语言的无触发词事件检测,缓解越南语的数据稀缺和触发词的局限性。实验中提出的方法较最好的基线模型在准确率上提升了4.32%。