试论情境语义学的认知科学意义

情境语义学为外在世界与内在心理状态提出一个情境认知框架,并依此发展了一个意义理论,自然语言语义在这个意义理论中得到合理解释。从其理论源头、理论视角及其应用等角度来看,情境语义学与当代认知科学之间存在密切联系,对认知科学研究有重要意义,主要表现在情境语义学所确立的信息认知框架、相关认知词的情境语义解释与情境逻辑分析以及自然语言中隐喻表达的情境语义刻画等4个方面。     

晚清词坛与纳兰词的接受

王国维《人间词话》对纳兰词的评价使其达到了整个清代的顶峰，然而还原到晚清王国维之前，通过对纳兰词刊本和相关选本的分析，可以看到，纳兰词在清中叶已经淡出词坛视野。通过分析纳兰词在晚清词学理论和词创作中的接受情况，可以发现晚清词坛是建构纳兰词文学史地位的关键时期，建构的方式是创作和理论并行。同时，纳兰词也影响了晚清词坛的发展。     

沿空留巷围岩结构灾变系统及控制力学模型研究

运用实用矿山压力控制理论建立了沿空留巷开采灾害系统模型,提出了无煤柱沿空留巷大、小结构理论,修正了内应力场范围计算方法,建立了给定变形、限定变形2种留巷结构力学模型.研究表明:沿空留巷巷道围岩大结构是指应力拱内岩梁,小结构是指巷旁充填体、顶煤、煤帮、直接顶、底板等锚固结构,二者力源来源于应力拱内岩层,其中巷旁充填体力源为裂断拱内裂断岩梁,煤帮力源来源于应力拱内岩梁作用;内应力场范围是传统范围求解的1.4倍;沿空留巷限定变形状态承载体承担起大结构内覆岩运动产生的作用载荷,对巷道进行支承保护作用;给定变形状态承载体(护巷煤柱或充填体)不承担大结构内覆岩运动产生的作用载荷,仅承担支承范围内直接顶载荷,并对巷道进行密封保护、隔绝采空区作用.     

辛弃疾信州山水词初探

辛弃疾侨寓信州20余年,他时常游历观赏山水之美景,留下许多咏叹的佳作。据统计,辛弃疾山水词中,全词围绕古信州山水风景点叙写的作品有60余首,所记游历的风景大约有40余处。这些景点距离其寓所大都不远,词中所选择的景点都是词人亲身游历过且自身对之颇有感悟的景点,对这些山水风光的叙写,往往寄寓了作者的身世之感。     

“民国词集编年叙录与提要”阶段成果发布暨研讨会综述

2016年3月5日至7日,国家社会科学基金重大项目(13&ZD118)"民国词集编年叙录与提要"阶段成果发布暨研讨会在南京师范大学随园校区举行。出席会议的有国内多所高校专家教授等60多人。大家围绕包括民国词在内的"民国旧体文学与文化"这一问题展开了热烈的探讨。专家先后对以首席专家曹辛华教授所主编的《民国诗词学文献珍本整理与研究》丛书、《清末民国旧体诗词结社文献续编》丛书(为其重大项目的相关成果)进行了评价。并对《民国旧体文学研究》创刊问题、"民国旧体文学与文化"数据库建设问题进行了座谈。会议进行过程中,还举行了对河南文艺出版社、采薇阁书店等捐赠民国文献图书的授奖仪式。     

二十世纪“南派词学”与“北派词学”素描

二十世纪词学史上有两个非常著名的词学流派——“南派词学”与“北派词学”。这种分类有两个依据：一,两个流派的主要代表人物从事词学活动与词学研究的主要地域,二,他们的词学代表作的产生地域。本文关于二十世纪二十位已故词学名家的流派归属的认定,除了这两个依据之外,同时还依据他们的师承关系或其所接受的影响。文章从二十个方面揭示了这两个流派的许多不为人知的真相,又从十五个方面比较了他们之间的异同,最后简要阐述了词学流派的重要意义。     

基于最大熵模型的词位标注汉语分词

近年来基于字的词位标注汉语分词方法极大地提高了分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,词位标注汉语分词逐渐成为汉语分词的主要技术路线.该方法中特征模板集设定和词位标注集的选择至关重要,采用不同的词位标注集,使用最大熵模型进一步研究了词位标注汉语分词技术.在国际汉语分词评测Bakeoff2005的语料上进行了封闭测试,并对比了不同词位标注集对分词性能的影响.实验表明所采用的六词位标注集配合相应的特征模板集TMPT-6较其他词位标注集分词性能要好.     

基于条件随机场和词向量的能源政策领域新词发现

随着气候变化成为全球议题,对能源政策文件进行量化分析与研究,具有非常重要的意义。现有的中文分词技术应用在能源政策这一特定领域时,由于无法正确识别领域新词,往往很难取得令人满意的效果。针对新词发现这一问题,该文提出一种基于条件随机场(Conditional random field,CRF)和词向量的能源政策新词发现方法。利用无监督方法,在无需人工标注的情况下,提升CRF模型在特定领域的适应性。提出了种子词典的概念,通过关键词提取并辅以少量人工筛选和补充的方式,构建能源政策领域的种子词典。将种子词典和CRF模型标注结果相结合,并利用词向量筛选,完成领域新词的发现。在真实能源政策文本数据上的试验结果表明,该方法能够在较低人工成本的前提下,有效地实现能源政策领域的新词发现,进而提高中文分词在能源政策文本的表现。     

基于语义相似度改进的少样本终身主题模型

对于终身主题模型而言,先验知识的正确性对后续的建模任务起到了至关重要的作用.因此,提出了一种基于语义相似度改进的少样本终身主题模型SS-AMC(Semantic Similarity-AMC),利用BERT获取共现词对的词向量,计算其语义相似度,通过设置相似度阈值进而优化知识库中的先验知识,以提升少样本终身主题模型的性能.在中英文数据集上的实验结果表明,SS-AMC模型的主题一致性较基线模型有了明显的提升.     

基于互信息的宋史语料库词表的提取

基于统计语言模型,对《续资治通鉴长编》进行了统计分析.根据互信息特征抽取候选字串,通过人机交互确定其是否构成词,然后动态修正相关字串的互信息值,逐步建立宋史语料库词表.实验中据互信息阈值抽取候选字串6 500个,根据汉语大词典确定是词的有3 694个,占56.8%.结果表明互信息法是建立古汉语语料库词表的有效辅助手段.