关联理论与语义理解

在日常交际活动中,交际双方真实意图的体现是通过语义的准确理解来实现的.语义理解与关联理论密切相关,交际双方都应尽可能利用关联理论的认知原则和交际原则从消除歧义、语境限制、修辞角度、非语言因素等方面入手寻求最佳关联与最大关联,最终达到准确理解语义的目的.     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

"语义差异"与文化取象

在英语中存在着一些语义偏见的现象。本文从社会语用的角度出发，对性别、种族、阶级、地域、职业等几个方面存在的语义偏见、语言歧视进行了分析；阐述了它们与文化的内在联系；并指出了解语义偏见与文化取象之间关系的意义。     

基于语义网络的方案设计过程表达与推理

从基于机械运动方案设计的表达方法必须能支持概念设计全过程的思想出发，提出计算机辅助概念设计系统必须能够表达设计方案、产生方案、产生多个方案和确定最优方案．根据方案表达方法应具备的基本功能要求，选用语义网络技术表达设计方案过程、工艺动作、机构及其相互间的关系，通过对设计方案中机构时间配合及其影响的表达和调整实现了方案设计运动循环图表达的计算机辅助化．利用基于语义网络表示的不确定性推理技术构造待求问题的语义网络片断，通过已有设计实例与设计要求的属性值与属性值、属性值与属性值域、属性值域与属性值域三者的匹配比较构造贴近度计算公式，并对工业平缝机中的挑线机构进行了机构选型．实例证明了击模型的正确、实用性．     

基于粗糙集理论的模糊信息分类方法

介绍了属性约简的概念,并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

连续事件的语义数据模型

语义抽象概念aggregation和generalization不仅对不包含时间概念的复杂情况的数据模型的建立很有用，而且还可以成功地用于连续事件的建模。建立了两种情况并存的语义数据模型：or—dering(次序)和sequencing(先后顺序)，并且可以在任何程序环境下实现。     

《吕氏春秋》的反问句研究

在穷尽考察《吕氏春秋》疑问句的基础上，对其中的反问句从形式特征、语义模式和语用功能三个方面进行描写和阐释，着重揭示不同形式的反问句的语义蕴涵和语义模式。认为《吕氏春秋》中反映出来的反问句无论是在形式上还是在功能上都已经十分接近现代汉语的反问句状态。     

“移就”与“TransferedEpithet”的异同

汉语修辞学中的“移就”辞格与英语修辞学的ｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｅｐｉｔｈｅｔ（修饰语移置）在定义、结构、内容、修辞效果与语义联系上有许多相同之处。对比一下这两种辞格，可以发现易位和词语的重新搭配是它们的共同特征。然而在语义联系上英汉这两种辞格又各有其独特的语义组合关系     

基于位置相关查询的一种语义缓存模型

为了克服FAR算法在位置预测方面的不足，定义了一种语义缓存模型，与传统的语义缓存模型相比增加了对移动单元的坐标和语义片段的时间描述，有助于预测未来移动单元可能的位置．提出了一个改进的RBF—FAR算法作为替换策略，并结合使用RBFNN进行位置预测．实验证明，通过定义新的语义缓存模型，采用新的查询替换策略，再结合神经网络的自学习特性，使得RBF—FAR模型更加灵活，并有效地减少网络负载和查询时间．     

基于智能聚类的内容分类方法与应用

直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。