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基于潜在语义索引的文本摘要方法

语义分析

语义分析 1.语义分析？机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。可参考：https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析？我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。可参考： https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于：西语词间有间隔，汉语词间无间隔。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。 “我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。汉语形态不发达，句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。同音字多增加了机器识别的难度。汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾?或…名－动－名?这一规则，计算机可显出…牛吃草?，也可显出…草吃牛?。从语法格式上看，…草吃牛?也不错，但这句话是说不通的。人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？

计算文本相似度几种最常用的方法,并比较它们之间的性能

计算文本相似度几种最常用的方法，并比较它们之间的性能编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。以下是论智的编译。许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。与之相似的，类似Quora之类的问答网站也有这项需求，他们需要判断某一问题是否之前已出现过。要判断这类的文本相似性，首先要对两个短文本进行embedding，然后计算二者之间的余弦相似度（cosine similarity）。尽管word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法，但是对于句子嵌入应如何被计算仍存在不同的声音。接下来，我们将回顾一下几种最常用的方法，并比较它们之间的性能。数据我们将在两个被广泛使用的数据集上测试所有相似度计算方法，同时还与人类的判断作对比。两个数据集分别是： STS基准收集了2012年至2017年国际语义评测SemEval中所有的英语数据 SICK数据库包含了10000对英语句子，其中的标签说明了它们之间的语义关联和逻辑关系下面的表格是STS数据集中的几个例子。可以看到，两句话之间的语义关系通常非常微小。例如第四个例子： A man is playing a harp. A man is playing a keyboard.

unit5词义的选择与引申

unit5词义的选择与引申实用翻译策略与常用技巧第一讲词义的选择和引申词义的选择和词义引申是翻译中最常用的翻译技巧。也是英语翻译中最基础的工作，准确把握词义，并在必要时加以适度的引申，是保证译文质量的前提和基础。一方面，英语和汉语各自都有丰富的词汇，各自的词义又极其繁复；另一方面，这两种语言差异巨大，其词义关系错综复杂，往往难以找到词义完全对应的词。因此，在翻译中绝不能拘泥于自己所记忆的词典提供的基本释义，机械地用固定的汉语词替换对应的英语词。正确的做法应当是，在掌握每一个单词基本释义的基础上，根据 “家” ’ . ’ . . ’ . . . . 的差异。如：这个单词，在作名词时，意思是“书，书籍”；用作动词却常表示“预订，预约”的意思。又如：作连词时，有“当...的时候，而，虽然”等意思；作名词时，却指“片刻，一会儿”；作动词，又有“消磨”的意思。遇到这种情况，如果不弄清楚词性，常常就会将词义搞错，进而影响原文的正确理解和准确翻译。因此在翻译中，我们可以根据语法关系来辨别关键词的词性，以便能准确的判断词义。如：： . . ?

（二）根据上下文确定词义除了根据词性来判断词义之外，词义选择一个更为重要的方法就是根据上文来判断词义了。因为很多英语单词即使弄清楚了词性，但仍须从几个或几十个义项中选定确切的词义。这就需要借助于上下文提供的各种线索做出合理的分析、推理、判断。有时候，我们还可能会在考试中碰到生词。可是，我们绝对不会在一个英语句子中出现这种情况：某一个单词不认识，而这个单词上下文中的所有单词都不认识。正因为上下文的存在，这也给我们考研翻译中解决生词提供了突破口。因此，在考研翻译中，我们一定要随时注意上下文，上下文的不同在很大程度上决定了单词意义的不同，也在很大程度上决定了翻译中理解和表达的正确性、准确性和译文是否通顺。我们以动词为例，如果上下文不一样，的意思显然也是不一样，必须依据上下文才能 . . . . ' ' . . , . . . ’ . . . 随着时代的发展，每天都有新的词汇产生。一些词在不同的领域中更是有着迥然不同的含义。例如，在一般情况下是“服务员、侍者”的意思；在体育范畴内，该词指“发球员”；而在计算机领域中，它又是“服务器”的含义。另如，在一般语境下是“拖欠、未履行“的意思，如；在法律范畴下则指的是“被要求出庭时未到庭”，如；而计算机用语中的则常被翻译为“缺省”，指的是“由操作系统自动指定并持续有效的特定值”，如。类似的例子还有很多，试译下句： . “’ .” , “ . . .” 二、词义的引申（）引申是英汉翻译的常用手法之一。英语和汉语在长期发展和使用中形成了富有各自特

语义分析与中间代码生成程序的设计原理与实现技术__实验报告与源代码_北京交通大学

语义分析及中间代码生成程序设计原理与实现技术 XXX 1028XXX2 计科1XXX班 1.程序功能描述完成以下描述赋值语句和算术表达式文法的语法制导生成中间代码四元式的过程。 G[A]:A→V:=E E→E+T∣E-T∣ T→T*F∣T/F∣F F→(E)∣i V→i 说明：终结符号i 为用户定义的简单变量,即标识符的定义。 2. 设计要求（1）给出每一产生式对应的语义动作；（2）设计中间代码四元式的结构（暂不与符号表有关）。（3）输入串应是词法分析的输出二元式序列，即某算术表达式“实验项目一”的输出结果。输出为输入串的四元式序列中间文件。（4）设计两个测试用例（尽可能完备），并给出程序执行结果四元式序列。 3.主要数据结构描述：本程序采用的是算符优先文法，文法以及算符优先矩阵是根据第四次实验来修改的，所以主要的数据结构也跟第四次差不多，主要为文法的表示，FirstVT集和LastVT 集以及算符优先矩阵：

算符优先矩阵采用二维字符数组表示的： char mtr[9][9]; //算符优先矩阵 4.程序结构描述：本程序一共有8功能函数： void get(); //获取文法 void print(); //打印文法 void fun(); //求FirstVT 和LastVT void matrix(); //求算符优先矩阵 void test(); //测试文法 int cmp(char a,char b); 比较两个运算符的优先级 1 0 -1 void out(char now,int avg1,int avg2); //打印四元式 int ope(char op,int a,int b); //定义四元式计算方法 5.实验代码详见附件 6.程序测试 6.1 功能测试程序运行显示如下功能菜单：

文本分析平台TextMiner_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/157805646.html, 文本分析平台TextMiner_光环大数据培训互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等，给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Query 是网页，则需要离线或实时做网页语义分析。文本语义分析（又称文本理解、文本挖掘）技术研究基于词法、语法、语义等信息分析文本，挖掘有价值的信息，帮助人们更好的理解文本的意思，是典型的自然语言处理工作，关键子任务主要有分词、词性标注、命名实体识别、Collection 挖掘、Chunking、句法分析、语义角色标注、文本分类、文本聚类、自动文摘、情感分析、信息抽取等。（摘自https://https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/nlp/，稍作修改）在解决文本处理需求过程中，我们发现保证文本分析相关的概念、数据和代码的一致性，避免重复开发是非常关键的，所以设计并搭建一套灵活、可扩展、通用的文本分析底层处理平台，供上层应用模块使用，是非常必要的。既然是文本分析，我们很自然的想到是否可以使用已有的自然语言处理开源代码呢？为此，我们不妨一起了解下常见的相关开源项目：

https://www.wendangku.net/doc/157805646.html, Natural Language Toolkit（NLTK），https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/，In Python，主要支持英文 Stanford CoreNLP，https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/software/index.shtml，In Java，主要支持英文，阿拉伯语，中文，法语，德语哈工大-语言技术平台（Language Technolgy Platform，LTP），https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/，In C/C++，支持中文 ICTLAS 汉语分词系统，https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/，In C/C++，支持中文遗憾的是，我们发现尽管这些项目都极具学习和参考价值，和学术界研究结合紧密，但并不容易直接用于实际系统。也许这正源于学术界和工业界面临的问题不同，定位不同。对比如下：根据我们的实践经验，尝试给出一套文本分析平台设计框架 TextMiner，供大家参考、交流。设计之初，我们想 TextMiner 应该支持以下主要功能点：提供细粒度的中文分词、词性标注和命名实体识别；抽取与文本内容语义相关的词或短语；获取能够表达文本语义的主题语义；获取能够表达文本语义的行业信息；提供统一的数据资源管理功能，尤其，要支持同时加载多份不同版本的数据资源，便于进行更新及效果对比。参考斯坦福大学自然语言处理组开源项目： Stanford CoreNLP 和哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心开源项目：语言技术平台 (Language

词义引申对比英汉互译

从词义引申比较英汉互译英语词汇和汉语词汇各有其特征，存在很大差异。因此，在英汉翻译中，为了达到忠实原文的目的，真正实现两种文化的沟通与移植，应该对在译语中所选择的词语进行仔细斟酌和揣摩。引申是英汉翻译的常用手法之一。英语和汉语在长期发展和使用中形成了富有各自特点的修辞方法、搭配习惯和行文规范。所谓的引申法，就是根据上下文的内在联系，通过句中词或词组乃至整句的字面意义由表及里，进行恰如其分的引申，运用一些符合各自语言习惯的表现法，选用确切的词句，将原文内容的实质准确地表达出来。面对同样的事物，由于文化的异同，我们可能有不同或相同的主观想象和理解。同望一轮明月，美国人想到的可能是“月亮钻石”，阿波罗登月，中国人想到的可能是阴晴圆缺、嫦娥奔月，或者是苏轼的“明月几时有，把酒问青天”。联想不同，生发的情感、思绪和文化想象也就不同，因此，对词语的引申义的理解就有差异。汉译英时，我们习惯以汉语思维方式翻译中国文化中特有的表达式，这样往往容易产生错误的翻译。对“十五个吊桶打水，七上八下”，我们最经常见到的翻译是“One’s heart is like a well in which seven buckets are drawn up and eight dropped down.”对于这个翻译，也许很多人觉得没有错，还自以为翻译得非常到位。但是，看一下两位完全不懂中文的美国人对这句英文的理解。1、“I think the well represents love and no matter how many buckets of love and caring are drawn out, there is always more.(我觉得这里把井深比做人心，水井代表爱。不管从中抽出了多少桶的爱和关怀，井里的爱和关怀照样充足。)”2、“It seems to me the idiom talks about giving and receiving.(我觉得这句谚语在谈给予和接受。)”这两个美国人的理解和汉语本意相差甚远。同样的，英译汉时，如果按照表面的意思翻译，虽然翻译没有错，但是同样不能传达信息或者是正确的信息。1、Bacchus has drowned more than Neptune and has killed more than Mars. 被巴克斯淹死的人比尼普顿要多；被巴克斯杀死的人比玛尔斯还多。相信很多人看完这句后会丈二和尚摸不着头脑，巴克斯、尼普顿和玛尔斯是什么意思，代表什么啊？这种情况属于直译完大家不能理解。另外一种情况是直译不能表达了正确的意思，就像上面提到的“十五个吊桶打水，七上八下”翻译成英语一样。如community service, 按照词语表面意思可以翻译成“社区服务”，但是它的正确解释是：Community service is unpaid work that criminals sometimes do as a punishment instead of being sent to prison.( community service 指的是犯罪分子被罚从事无偿劳动以代替入狱服刑。) 把community service翻译成社区服务与英语原意差别很大，如果在前面加个修饰，翻译成“惩罚性社区服务”，会比较恰当。词义引申现象在英汉中经常出现。英语中solomon（指代智慧），hercules（指代大力士），fire（指代热情、欲望），wolf（指代贪婪、残忍）等的引申义，早已成为西方人心中联想的固定意象。汉语中经常被引申词义的词汇或者说法如“铁公鸡”、“戴绿帽”、“周瑜打黄盖”等，也是如此。含词义引申的句子之间的翻译有两种:直译原义，或者取其引申义。直译原义有时候会出现上面所提到的错误的情形，但是有时候直译也能正确传达，甚至有时候还能起到不言自明的效果。如：1、Don’t try to play ostrich.(别耍鸵鸟花招。) 2、He has, by this very act, opened Pandora’s box.(他这种做法，打开了潘多拉的盒子。) 上面例子中的“鸵鸟花招”、“潘多拉的盒子”都不是中国本土文化的产物，但是它们已经被中国人所认同和接受，成为比较普遍的意象，因此也能像汉语“他是个啊Q”、“黄鼠狼给鸡拜年”中的“啊Q”、“黄鼠狼”一样，有了自己在汉语中约定俗成的意义，说话者无须解释，该引申义不言之明，听话者自然心领神会。“鸵鸟花招”、“潘多拉的盒子”等外国特定文化的意象之所以能通过直译为中国人所理解，主要在于国家之间文化的交流和融合。随着我国越来越多地引进和学习外国的文化，

从视频到语义：基于知识图谱的视频语义分析技术

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590 Published Online August 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/157805646.html,/10.12677/csa.2019.98178 From Video to Semantic: Video Semantic Analysis Technology Based on Knowledge Graph Liqiong Deng*, Jixiang Wu, Li Zhang Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019 Abstract Video understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis 从视频到语义：基于知识图谱的视频语义分析技术邓莉琼*，吴吉祥，张丽空军通信士官学校，辽宁大连收稿日期：2019年8月6日；录用日期：2019年8月19日；发布日期：2019年8月26日 *通讯作者。

文本相似度算法

文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N 个该关键词，则（公式1.1-1）为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式（公式1.2-1）计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词出现过的文章数。 2.基于空间向量的余弦算法 2.1算法步骤预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。 2.2步骤简介 2.2.1预处理预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词的开源代码有：ICTCLAS。然后按照停用词表中的词语将语料中对文本内容识别意义不大但出现频率很高的词、符号、标点及乱码等去掉。如“这，的，和，会，为”等词几乎出现在任何一篇中文文本中，但是它们对这个文本所表达的意思几乎没有任何贡献。使用停用词列表来剔除停用词的过程很简单，就是一个查询过程：对每一个词条，看其是否位于停用词列表中，如果是则将其从词条串中删除。

图2.2.1-1中文文本相似度算法预处理流程 2.2.2文本特征项选择与加权过滤掉常用副词、助词等频度高的词之后，根据剩下词的频度确定若干关键词。频度计算参照TF公式。加权是针对每个关键词对文本特征的体现效果大小不同而设置的机制，权值计算参照IDF公式。 2.2.3向量空间模型VSM及余弦计算向量空间模型的基本思想是把文档简化为以特征项（关键词）的权重为分量的N维向量表示。这个模型假设词与词间不相关（这个前提造成这个模型无法进行语义相关的判断，向量空间模型的缺点在于关键词之间的线性无关的假说前提），用向量来表示文本，从而简化了文本中的关键词之间的复杂关系，文档用十分简单的向量表示，使得模型具备了可计算性。在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。用D（Document）表示文本，特征项（Term，用t表示）指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D（T1，T2，…，Tn），其中Tk 是特征项，要求满足1<=k<=N。下面是向量空间模型（特指权值向量空间）的解释。假设一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为 D（a，b，c，d）对于其它要与之比较的文本，也将遵从这个特征项顺序。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度，即 D＝D（T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn）

编译原理--词法分析,语法分析,语义分析(C语言)

词法分析 #include #include #include using namespace std; #define MAXN 20000 int syn,p,sum,kk,m,n,row; double dsum,pos; char index[800],len;//记录指数形式的浮点数 char r[6][10]={"function","if","then","while","do","endfunc"}; char token[MAXN],s[MAXN]; char ch; bool is_letter(char c) { return c>='a' && c<='z' || c>='A' && c<='Z'; } bool is_digtial(char c) { return c>='0' && c<='9'; } bool is_dot(char c) { return c==',' || c==';'; } void identifier()//标示符的判断 { m=0; while(ch>='a' && ch<='z' || ch>='0' && ch<='9') { token[m++]=ch; ch=s[++p]; } token[m]='\0';

ch=s[--p]; syn=10; for(n=0;n<6;n++) if(strcmp(token,r[n])==0) { syn=n+1; break; } } void digit(bool positive)//数字的判断{ len=sum=0; ch=s[p]; while(ch>='0' && ch<='9') { sum=sum*10+ch-'0'; ch=s[++p]; } if(ch=='.') { dsum=sum; ch=s[++p]; pos=0.1; while(ch>='0' && ch<='9') { dsum=dsum+(ch-'0')*pos; pos=pos*0.1; ch=s[++p]; } if(ch=='e') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; if(ch=='-' || ch=='+') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; } if(!(ch>='0' && ch<='9')) { syn=-1; } else

语义分析器

重庆大学课程设计报告课程设计题目：简单编译器的设计与实现学院：计算机学院专业班级：计算机科学与技术2班年级：2010级姓名：唐允恒，张楠学号：20105208，20105333 完成时间：2013 年 6 月12 日成绩：指导教师：张敏重庆大学教务处制

指导教师评定成绩：指导教师签名：年月日

重庆大学本科学生课程设计任务书

简单编译器设计与实现目录（一）目录 (1) （二）简单编译器分析与设计 (2) (1)简单编译器需求分析 (3) (2)词法分析器的设计 (3) 1.词法表设计 (3) 2.token串取法简单流程图 (3) (3)语法分析器的设计 (4) 1.算符优先文法设计 (4) 2.符号优先表 (6) (4)语义分析器的设计 (6) 1.简单四元式分析 (6) 2.简单四元式的实现 (6) （三）关键代码以及算法 (7) (1)词法分析器的关键算法 (7) (2)语法分析器的关键算法 (7) (3)四元产生式的关键算法 (8) （四）系统测试 (9) (1)用例测试 (9) (2)差错处理 (10) (3)设计自我评价 (10) （五）运行效果 (11) （六）总结 (13)

简单编译器分析与设计简单编译器需求分析编写目的《编译原理》是一门实践性较强的软件基础课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识的同时，加强上机实践。本课程设计的目的就是要达到理论与实际应用相结合，使同学们能够根据编译程序的一般原理和基本方法，通过具体语言的编译程序的编写，掌握编译程序的主要实现技术，并养成良好的程序设计技能。设计背景此项目是开发一个C++语言编辑器，完成编辑C++语言源程序，对C++语言源程序进行高亮显示、错误处理、代码重排版、显示当前文件的函数列表和跳转、成对括号、语句块标识的功能，同时描述了编译器执行每个步骤流程。在词法分析，语法分析和语义分析等方面加深对课程基本内容的理解。同时，在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。对一个c++语言的子集编制一个编译程序，主要包括以下步骤：词法分析设计、编制并调试简单的C++语言的词法分析程序语法分析编制一个语法分析程序，实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析。语义分析采用语法制导翻译原理，将语法分析所识别的语法成分变换成四元式形式的中间代码序列。

语言学语汇和语义答案

测试试卷（第五章语汇和语义）测试时间： 2010——2011学年度第二学期第十五周测试对象： 2009 级汉语言文学专业课程: 语言学概论考试时量: 100分钟考试方式：闭卷一、填空：11分 1、汉语的姐姐、妹妹，英语用（）表示，汉语的叔叔、伯伯、舅舅、姨父、姑父，英语用（）表示。 2、多义词有多项意义，最初的那项意义叫（），离开上下文人们就能知道的那项意义叫（），例如“老”有“年纪大”、“经常”、“过去的”等意义，“年纪大”是（），其余的是（）。（本义中心义中心义派生义） 3、（）（）（）是词义概括性的三个重要的表现形式。（一般性模糊性全民性） 4、派生义的产生方式主要有（）和（）两种。（隐喻换喻）二、判断：6分 1、“红”和“白”，“男”和“女”都是相对反义词。（ × ） 2、反义词可分为相对反义和绝对反义两类。例如“生”与“死”是相对反义词。（ × ） 3、英语单词pen 本意是指羽毛，派生意是指钢笔，这种词义引申方式是换喻。（ √ ） 4、基本词汇具有一般性、模糊性和全民常用性三个特点。（ × ） 5、同义词“little-small ”的意义差别是感情色彩不同。（ √ ） 6、一个词最初的意义就是这个词的中心意义。（ × ）三、单项选择：8分 1、词义具有模糊性特点，（）组词语的意义不具有模糊性。（） A ．运动学习射击 B ．伟大渺小早晨 C ．白天晚上中午 D ．快乐悲伤非常 2、下列各组词都属于基本词的是（） A ．map cut cap really B ．dear cut cap really C ．miss classroom TV D ．make look do get 3、一般说来，新词、古词、方言词、行业词和外来词等（）。 A ．属于一般词汇 B ．属于基本词汇 C ．有的属于基本词汇，有的属于一般词汇 D ．有时属于基本词汇，有时属于一般词汇 4、同义词"抢劫"和"抢夺"的区别是( A )不同。 A ．词义轻重不同。 B ．感情色彩不同。 C ．风格色彩不同。 D ．语法功能不同。四、术语解释：22分 1、同义词 2、本义和派生意义词的有历史可查的最初的意义是本义，它是产生其他意义的基础；由本义衍生出来的意义是派生意义。 3、反义词 4、隐喻和换喻是词义引申的两种方式。隐喻反映的是不同现实现象之间的相似关系。换喻反映的是两类现实现象之间存在着某种相关关系，这种相关关系在人们的心目中经常出现而固定化，因而可以用指称甲类现象的词去指称乙类现象。 5、义素义素是词义的最小的语义构成成分，又叫语义特征。例如“男子”是由“人”+“男性”+“成年”等义素构成的，这些义素合起来来，是“成年男性”，这就是“男子”这个词的意义。 6、多义词和单义词 7、基本词汇和一般词汇词汇体系中，标志着与人们世世代代的日常生活有密切关系的事物的词以及表示事物关系的常用虚词的总汇，是词汇中的主要部分，具有全民常用性、稳固性、能产性等特点。语言词汇中除了基本词汇以外的词构成语言的一般词汇，它的主要特点是：不是全民常用的；或者虽然在短期内为全民所常用，但不稳固，容易发生变化；一般没有构词能力或者构词能力比较弱。五、简答：25分 1、举例说明基本词汇的特点。基本词汇有以下三个特点： 1）全民常用性。基本词汇里的词表示的都是一些最常见的现实现象和基本概念。例如汉语中的“水、饭、菜、睡、衣服、车、吃、走、看、听、大、热、高、新”等； 2）稳固性。基本词汇中的词大多是自古就有的，历史悠久，人们世世代代都在使用，不容易发生变化。例如汉语三千年前的甲骨文中已经有了“牛、马、鸡、酒、日、月、雨、风、大、小”等词，这些词自古至今都是常用的； 3）构词能力强，是构成新词的基础。例如“火”，可以组成“火车、火箭、炮火、烈火、火红”等。 2、什么是词义的全民性？为什么词义具有全民性的特点？词义的全民性指词义反映的现实现象是全社会成员共同认知的，没有阶级之分，没有阶级性。词义的全民性是由语言作为人类最重要的交际工具这一社会职能决定的。语言没有阶级性，一视同仁地为全社会成员服务，词义作为语言要素的组成部分，当然也不可能有阶级性。院（系）：___________级别:_________ 专业（班次）:____ ___学号:______ ____姓名:______ (请考生将上述信息按规定要求填在密封线以上的栏目中,未按要求填写的试卷作废) -----------------------------试----------------------卷-----------------密---------------封----------------线---------------------

文本相似度算法基本原理

1文本相似度算法基本原理 1.1文本相似度含义文本相似度来自于相似度概念，相似度问题是一个最基本的问题，是信息科学中绕不过去的概念，在不同的应用方向其含义有所不同，但基本的内涵表示了一个信息结构与另外一个信息结构的一致程度，从某个角度研究时特征量之间的距离大小[10]。比如，在机器翻译方面是指词这个基本单位的可替代性，在信息检索方面是指检索结果与检索内容的一致性，在自动问答方面是指搜索的结果与输入的问题的匹配程度。这充分表明文本相似度研究和应用领域十分广泛，所表达的含义也十分不同。从本文研究的角度来看，文本相似度可以描述为：有A、B两个对象，二者之间的公共区域越多、共性越大，则相似程度越高；若二者没有关联关系，则相似程度低。在文本相似度研究方面，一个层次是研究文档中以篇章、句子、词语衡量相似程度，这不同层次衡量算法也不同，研究的标准和依据也不同，算法的复杂程度也不同。从这个意义上，可以运用在新闻领域对新闻稿件进行归档，按照新闻的领域分门别类的存放在一起；也可以运用在信息检索进行信息查询，作为一个文本与另一个文本之间相似程度测量的基本方法。 1.2文本相似度计算方法分类当前研究文本相似度都是以计算机作为计算工具，即利用计算机算法对文本进行分类，在各个领域应用十分广泛，比如包括网页文本分类、数据智能挖掘、信息识别检索、自动问答系统、论文查重分析和机器自主学习等领域，其中起最关键作用的是文本相似度计算算法，在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。特别是随着智能算法、深度学习的发展，文本相似度计算方法已经逐渐不再是基于关键词匹配的传统方法，而转向深度学习，目前结合向量表示的深度学习使用较多，因此度量文本相似度从方法论和算法设计全局的角度看，一是基于关键词匹配的传统方法，如N-gram相似度；二是将文本映射到向量空间，再利用余弦相似度等方法，三是运用机器学习算法的深度学习的方法，如基于用户点击数据的深度学习语义匹配模型DSSM，基于卷积神经网络的ConvNet和LSTM 等方法。本文研究的重点是对电子作业检查等各类电子文档对比，在对两个电子文档是否相同，相似比例为多少这一问题探究中需要比较文档的相似度，而文档的相似度又可分成段落相似度、句子相似度来进行考虑，所以课题的关键是如何定义

语义分析实验报告

云南大学编译原理实验报告实验题目：语义分析学院：信息学院专业：计算机科学与技术学号：20091060064 姓名：刘继远

目录一、实验目的 (1) 二、实验内容 (1) 三、源程序分析 (2) 1、程序采用的BNF (2) 2、根据语义要求得到对应的翻译模式 (3) 3、实现原理 (4) 4、文法的属性分析 (4) 5、过程设计 (5) 6、子程序说明 (6) 四、设计的基本思想（包括修改之后的属性文法、属性类型分析、翻译模式） (6) 1、增加除法运算 (6) 2、禁止同名重复声明 (8) 五、结果及分析 (8)

一、实验目的进一步理解递归下降分析原理和实现方法，理解语义分析的基本机制，掌握语义子程序的构造方法。二、实验内容将带变量声明的表达式翻译为四元式序列，其中包括以下要求： ●非终结符号D实现定义两种类型int, real变量的声明； ●非终结符号S实现变量之间的*，+，: =(赋值运算) ●两个关键字int 和real ●变量之间的*，+，: =(赋值) 运算只能使用声明过的变量，所以要检查使用的变量是否声明过。 ●对每个*，+，: =(赋值) 运算生成一条四元式如（*，A，B，T1），其中T1是临时变量 ●*优先级别高于+，*满足左结合规则

语义分析的一些方法

语义分析的一些方法语义分析的一些方法(上篇) 5040 语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。

1 文本基本处理在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： ?基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。 ?全切分方法。它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问题。下图是一个示例，对于文本串“南京市长江大桥”，首先进行词条检索(一般用Trie存储)，找到匹配的所有词条（南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥），以词网格(word lattices)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。下图中“南京市长江大桥” 的语言模型得分，即P(南京市，长江，大桥)最高，则为最优切分。图1. “南京市长江大桥”语言模型得分

词义选择和词义引申

词义选择和词义引申词义的选择和词义引申是翻译中最常用的翻译技巧。其本身也是英语翻译中最基础的工作，准确把握词义，并在必要时加以适度的引申，是保证译文质量的前提和基础。一方面，英语和汉语各自都有丰富的词汇，各自的词义又极其繁复；另一方面，这两种语言差异巨大，其词义关系错综复杂，往往难以找到词义完全对应的词。如run堪称为典型的多义词。在较大规模的词典里，其释义可达上百个之多。譬如，《英汉大词典》在run条下一共提供了117个义项，包括不及物动词性34个，及物动词性40个，名词性38个，形容词性5个。显然，其中许多义项，即使是那些属于动词性的，都不能用汉语的“跑”来对译。例如：（1）London Transport run extra trains during the rush-hour. 伦敦运输公司在交通高峰时间增开加班列车。（2）Election campaigns in Britain run for three weeks. 英国选举活动持续三周。（3）The lease on my house has only a year to run. 我那房子的租期只有一年了。（4）“Eight shot dead by gunmen”ran the newspaper headline.报纸标题为“枪手枪杀八人”。（5）He has no idea of how to run a successful business. 他不知道把企业办好的方法。（6）The dyes in this fabric are guaranteed not to run in washing. 这种织物所用染料保证不会在洗涤时渗化。（7）The foreword of the book runs for six pages. 这本书的前言长达6页。（8）Urban unemployment is running at 15 percent. 目前，城市失业率保持在15%。（9）The party is running two candidates in the next election. 该党将在下届选举中提出两名候选人。（10）Check everything and run the whole test again. 把一切检查一遍，然后再把试验重做一遍。以上十个例句中都包含run一词，尽管均用作动词，其词义都不尽相同。毋庸言，如果将其作名词和形容词时的义项考虑在内，run的词义会更加纷繁多样。诚然，在英语词汇占绝大多数的多义词并不个个都像run那样释义如此繁多，但判定其在具体语境中的确切含义，并将之恰如其分地译成汉语往往同样需要花费相应的气力。往往一词之发疏，全篇不顺。对初学翻译的人来说，遇到英语多义词时必须结合上下反复推敲，切忌望词生义，不求甚解。尤其是遇到用多义词时，绝不有想当然地把自己印象中的词义放到译文中去，翻译实践告诉我们：似懂非懂的地方，往往最容易出错。如：.Dr. Cooper has called for a smoke-free America by the year2000. [误] 库伯博士号召在2000年以前建立一个自由吸烟的美国。 [误] 库伯博士号召在2000年以前建立一个免费吸烟的美国。 [正] 库伯博士号召在2000年以前使美国成为一个无人吸烟的国家。所有的例子都说明了词义选择和词义引申在考研翻译中的重要性。因此，在翻译中绝不能拘泥于自己所记忆的词典提供的基本释义，机械地用固定的汉语词替换对应的英语词。正确的做法应当是，在掌握每一个单词基本释义的基础上，根据这个单词所处的语境，根据上下文提供的各种线索，判定其确切含义；同时，还需要按照汉语的表达习惯和汉语的搭配方式，选用恰当的词语表达这一意义。一、词义的选择英语与世界上任何一种语言一样，都存在着一词多义的现象。所谓一词多义，即是指同一个词在同一种词类中，具有几个不同的词义。在英语与汉语中，很难找到一词一义的对应情况。这就需要我们在翻译过程中理解英语原文中单词的意思，然后努力地寻找在汉语中与这个英语单词具有相同意义的常用表达方法。就home这个词而言，大多数人都知道有“家”的意思。但是，上下文不一样，home的翻译就完全不一样，如： I’ll see her home tonight 今晚我送她回家。 India is the home of elephants. 印度是大象的生长地。 He’s at home with the classics. 他精通古典文学 New homes are for sale. 新房出售。 She’s at home where she is. 她在哪儿都自由自在。