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东森游戏:动词优化解释模型初探

发布时间:2019-04-09 14:25 作者:李明发 来源:原创

解释不仅是词典编纂的核心任务,也是词典内容的核心。语义理论和字典解释一直有着密切的关系。语义网络和字典定义的结合将不可避免地丰富词典编纂理论。新词典定义模式也将使词典编纂更加科学。本文以动词为出发点,在分析词汇意义网络结构的基础上,指出了汉语学习词典中存在的问题,并试图为汉语学习词典中动词的优化做出贡献。

关键词动词意义网络解释词典编纂

鲲简介

作为解决疑惑和分心的工具,字典满足了读者对社交交际中词汇信息的需求,而解释是词典的核心。科学词典鲲已经做了精确解释的艰苦工作,但其丰富的实践尚未转化为系统的解释理论。随着越来越多的词典专着出版,解释理论逐渐引起国内外学者的关注。张义华教授的新出版物上海词典出版社《语义学与词典释义》探讨了使用认知概念结构鲲语义结构鲲语义分解理论鲲原型理论和价值理论来解释方法和方法,讨论热情学习词典采取多种解释必要性和可行性是高度针对性和可操作性从语言系统本身的角度来看,动词是人类语言中的通用范畴。卢金林(1980)指出解释语义鲲生成语义鲲语法鲲 Ziff语义理论鲲效价理论和华人社区的“三平面”语法理论,这两个动词作为研究重点甚至是重点。陈昌来(2002)认为,自20世纪70年代以来,语言研究的趋势一直是基于动词主导的原则和词汇驱动的原则,并试图将语义描述和句法结构相结合。以往的研究表明,动词的研究仍然侧重于动词的语法属性或语法 - 语义属性,对词汇意义网络结构和解释的系统研究相对滞后。

两个鲲语义网络结构

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1968年,美国心理学家群安(r。Quillian)在研究人类关联时提出了语义网络的概念。 1972年,美国人工智能专家rfsimmons和j.slocum第一语义学。该网络用于自然语言理解东森游戏:系统。 ullmann(1962)鲲palmer(1976)和其他结构语义开始彻底分析单词含义的聚合,在单词同义词鲲反义鲲上下单词和其他意义上的关系研究取得了很大进展。 1977年,美国人工智能学者g.hendrix提出了一种块语义网络的概念,将语义逻辑表示与点阵语法相结合。 Lyons(1977)整合了以前的研究。在结果的基础上,语义关系概括为同义关系鲲和对比关系鲲的上下位置鲲不兼容关系鲲部分和整体关系5类。到1985年,许多认知心理学家和计算语言学家开始以“网络”的形式描述词语的含义.Seeed(2000)将在总结词汇语义学的两个主要描述任务时解释词语和意义之间的相互关系。除了描述语言中每个单词的含义之外,该系列是另一个主要任务。?语义场是指单词形成类别的词义分裂稳定性和确定性鲲位置鲲等级和其他结构关系,形成有序整体。要确定单词的含义部分,必须将单词的含义与同一语义字段中的单词或相邻字段中单词的含义进行比较。如果几个含义包含相同表的共性的相同含义和相应表之间的对应差异,并因此被链接在一起,并且彼此鲲相互限制鲲交互,则这些含义构成语义字段。语义域是现代语义中重要的语义单元,语义网络是面向信息处理的虚拟鲲形式化网络。然而,语义鲲意味着鲲语义单元和语义字段为语义网络的构建提供了工具和基础。语义字段是具有内部意义关联的虚拟空间域,其提供了建立用于信息处理的网络的可能性。

三个鲲动词意味着网络结构和字典定义

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Collies等。提出了一种分层网络模型(colliesquillian,1969)和激活扩散模型(colliesquillian,1970)。这两个模型分别将大脑中语义概念和词汇的存储视为“节点”,强调节点与其连接之间的连接形成的节点鲲节点之间的相互激活和抑制。词典编纂者的目标始终是设计定义模式以满足字典用户的需求。如果在解释中引入符合读者的认知语义结构,无疑将为字典定义增添新的活力。能够满足读者的复述模型也将吸收语义网络模型的本质,例如分层网络鲲。

1)分层网络

分层网络模型是colliesquillian(1969)提出的用于语音理解的计算机模型的语义记忆和表示模型。该模型中的基本单元是一个概念,表示为“节点”。每个概念都有其独特的特征。最隐蔽的概念位于模型的顶部,同一级别的概念位于网络的同一级别,而模型的底部是特定的基础概念。这构成了分层的鲲分层网络,其中节点连接以表示概念之间的关系。例如,查询鲲咨询鲲请求是分层网络模型中的所有节点,每个节点具有不同的特征。 “Q”是最普遍的,因此它位于模型的顶部;中间是基本层类,如查询,模型的底部是要求更具体的概念,如鲲咨询鲲请求。?分层网络模型具有以下特征::鲲分层和连接是分层网络模型中的重要因素。上下概念之间的关系可以用“包括”表示。例如,“问题”包括“查询”,“查询”包括“查询”鲲“咨询”。类似地,基础概念可以使用“是”来表示与上层概念的关系。例如,“查询”是“问题”,“查询”是“查询”。

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