“晒”族词语的形成及使用情况探微

本文对新词＂晒＂的产生和使用情况进行了全面的梳理,指出新词＂晒＂的广泛使用,已经使现代汉语中形成了一个以＂晒＂为共同特征的词族。新词＂晒＂的高频使用有其语义和结构上的基础,其中类推机制起到了十分重要的作用,同时我们对＂晒＂族词语使用中的优势和潜在的问题也作了详细说明。     

古籍上网文件的自动建立

以７２０万字的《续资治通鉴长编》上网为例，研究如何利用现有的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术解决已经数字化古籍的上网问题。探讨了古籍文献上网文件的制作方法，着重讨论了利用字符串匹配技术和超文本标注语言（ＨＴＭＬ）自动构造古籍上网文件的方法。     

词义多解致歧与词汇、语法制约

从语言事实出发，运用描写、比较、变换等方法，着重探讨词汇、语法与词义多解引发的歧义现象之间的关系，认为这种类型的歧义，是由于词汇、语法均对其词义失去制约使然。     

高职数学教学中学生数学语言能力培养的几点尝试

数学是高职院校各学科的工具，它对学生综合素质及能力的培养有着不可替代的作用，要教会学生用数学知识和数学的思想方法去解决问题，就需让学生具备准确、熟练地驾驭数学语言的能力。就高职院校课堂教学中如何培养、训练学生理解数学语言、转译数学语言及运用数学语言的能力，谈一谈几点体会。     

俄汉词的语用信息对比

从俄汉词的语用信息特征在词法、句法及俄汉词的语用信息和语义信息交叉三方面入手,分析对比俄汉词中的语用信息。依据说话人对某种事物或现象所表示的评价态度,即从说话人对说话对象的态度、说话人对客观事实的态度、说话人对所说内容的态度三个方面分析俄汉词的语用信息的异同,揭示了词语中所含有的反映本民族文化、历史背景和生活习惯的信息。     

一种基于概率模型的分词系统

汉语自动分词是中文信息处理中的基础课题。本文首先对汉语分词的基本概念与应用，以及汉语分词的基本方法进行了概述。接着引出一种根据词的出现概率、基于极大似然原则构建的汉语自动分词的零阶马尔可夫模型，并重点剖析了EM（Expectation-Maximization）算法，最后给出了一个基于本模型的汉语文本处理仿真系统。     

网络语言中的信息符号

通过分析现代汉语书面语的非汉字符号和网络语言中的信息符号的共同表现形式，以及它们得以产生的条件中的相同因素，可知网络语言中看似奇特的信息代码是对现代汉语书面语中非汉字符号的继承和创新，应该科学地对待网络语言。     

初级长拳第三路教法初探

从定性的角度，对初级长拳第三路的教学方法和所起的作用进行了一系列的探讨，旨在体育教师改进教学方法提高教学质量。     

一种基于 Hownet 的词向量表示方法

针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷, 提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先, 基于义原独立性假设, 将 Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基, 实现Hownet义原向量初始化; 然后, 根据Hownet中词语与义原之间的定义关系, 将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影, 并提出学习词向量表示的深度神经网络模型。实验表明, 基于Hownet的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果。     

基于卷积神经网络的英文篇章情感量化方法

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.