语义韵研究的一般方法
２００２年７月
第３４卷第４期
外语教学与研究（外国语文双月刊）
ＦｏｒｅｉｇｎＬａｎｇｕａｇｅＴｅａｃｈｉｎｇａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈ（ｂｉｍｏｎｔｈｌｙ）
Ｊｕｌｙ２００２
Ｖ０１．３４Ｎｏ．４语义韵研究的一般方法
上海交通大学卫乃兴
提要：语义韵（ｓｅｍａｎｔｉｃｐｒｏｓｏｄｙ）是语料库语言学近年兴起的课题。本文介绍和讨论语义韵研究的三种常用方法：基于数据的方法、数据驱动的方法和基于数据与数据驱动相结合的折中方法。文章通过对语义韵的实例研究，揭示研究中的理念及具体步骤，分析每种方法的特点与实用性，并讨论语义韵研究的价值和意义。
关键词：语料库、语义韵
［中图分类号］Ｈ０８７［文献标识码］Ａ［文章编号］１０００—０４２９（２００２）０４—０３００—８
０．引言
语料库研究表明，词项的搭配行为显示一定的语义趋向：一定的词项会习惯性地吸引某一类具有相同语义特点的词项，构成搭配。由于这些具有相同语义特点的词项与关键词项在文本中高频共现，后者就被“传染”上了有关的语义特点，整个语境内就弥漫了某种语义氛围。这就是语义韵（ｓｅｍａｎｔｉｃｐｒｏｓｏｄｙ）（Ｓｉｎｃｌａｉｒ１９９１：７４—７５；Ｌｏｕｗ１９９３：１５６—１５９）。语义韵大体可分为积极（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）、中性（ｎｅｕｔｒａｌ）和消极（ｎｅｇａｔｉｖｅ）类（Ｓｔｕｂｂｓ１９９６：１７６）。在消极语义韵里，关键词吸引的词项几乎都具有强烈或鲜明的消极语义特点，它们使整个语境弥漫一种浓厚的消极语义氛围。积极语义韵的情况正好相反：关键词吸引的几乎都是些具有积极语义特点的词项，由此形成一种积极语义氛围；在中性语义韵里，关键词既吸引一些消极涵义的词项，又吸引一些积极涵义或中性涵义的词项，由此形成一种错综的语义氛围。因此，中性语义韵又可称错综（ｍｉｘｅｄ）语义韵。绝大多数英语词的搭配行为呈现出错综语义韵现象，一些词项具有强烈的消极语义韵，另一些词项则有?３００?明显的积极语义韵。
语料库研究人员为语义韵研究建立了一套完整的概念体系和方法。主要有：１）建立并参照类联接，用基于数据的方法（ｄａｔａ－ｂａｓｅｄａｐ—ｐｒｏａｃｈ）研究；２）计算节点词的搭配词，用数据驱动的方法（ｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎａｐｐｒｏａｃｈ）研究；３）用基于数据与数据驱动相结合的折中方法研究。本文通过对几个英语词的语义韵实例研究（包括“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”的消极语义韵，“ｃａｒｅｅｒ”的积极语义韵和“ｃａｕｓｅ”的语义韵结构），介绍和讨论各研究方法的主要步骤和特点，以期引起我国外语界对语义韵研究的重视。本研究以上海交通大学的ＪＤＥＳＴ语料库和Ｂｉｒｍｉｎｇｈａｍ大学的ＣＯＢＵＩＬＤ语料库为依据。
１．建立类联接，基于数据来概括和描述关键词的语义韵
类联接（ｃｏｌｌｉｇａｔｉｏｎ）是词语搭配研究中的一个重要概念，指语法范畴间的结合。类联接不是与词语搭配平行的抽象，而是高一级的抽象（Ｆｉｒｔｈ１９５７）。Ｍｉｔｃｈｅｌｌ（１９７５：１２０—１２２）认为，类联接是关于词语组合类别的抽象表述，搭配则是类联接的具体实现。换言之，类联接是
万方数据
卫乃兴语义韵研究的一般方法
词语搭配发生于其中的语法结构和框架。一个
类联接代表了一个搭配类（ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎａｌｃｌａｓｓ）。
比如，人们常说的Ｎ＋Ｖ就是一个类联接，它代
表一类搭配，在研究中称为Ｎ＋Ｖ搭配；“ｄａｔａ
ｓｈｏｗｓ”和“ｅｖｉｄｅｎｃｅｓｕｇｇｅｓｔｓ”等则是其具体实例。类联接建立后，便可据以观察、概括和描述
关键词的语义韵。下面以“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”一词的语
义韵研究为例说明该方法。
“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”在ＪＤＥＳＴ中的观察频数（ｏｂ—
ｓｅｒｖｅｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）为２０６。经分析，该词形主要
用于两个义项。其一是“入射，入射角”，是个物
１．ｔｈｅｒｅＷａＳａｓｔｅａｄｙｄｅｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
２．ｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎｚｅｒｏｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
３．ａｔｉｏｎ．Ｏｎｔｈｅｏｔｈｅｒｈａｎｄ，ｔｈｅｈｉ曲ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
４．＆ｒｅｎｏｔｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｌｏｗｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
５．ＩｔｉＳａｌｓｏｓｈｏｗｎｔｏｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
６．ａｎｉｓｅｄ，ａｎｄｔｈｉｓｗｏｕｌｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
７．ｕｂｍｅｒｇｅｄａｒｃｗｅｌｄｓａｌｓｏｈａｖｅａｌｏｗｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
８．Ｓａｎｄｐｌｕｍｂｉｎｇｒｅｓｕｌｔｅｄｉｎａｈｉｇｈｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
９．Ａｓｐｉｒｉｎ
ｒｅｄｕｃｅｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ１０．１ｄｂｅｒｅａｓｓｕｒｅｄ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈａｔｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１１．ｔｅｎａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｃｉｒｒｈｏｓｉｓ．Ｔｈｅｉｎｃ／ｄｅｎｃｅ
１２．．ＰａｒｔｉｃｕｌａｒｎｏｔｅＷａｓｔａｋｅｎｏｆｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１３．ｈｐｅｒｎｉｃｉｏｕｓａｎｅｍｉａｈａｖｅａｈｉｇｈｅｒｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１４．ａｌｃａｎｃｅｒ．ａｎｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１５．ｈｅｒｓｗｅｆｏｕｎｄｎｏ出ｆｆｅｒｅｎｃｅｉｎｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１６．ｎｄｔｈｅｌｉｋｅｉｎｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｎｇｔｏｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１７．ｒｉｅｎｅｅｄｓｏｎｏｇｒａｐｈｅｒｓｈａｓａｇｒｅａｔｅｒｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１８．Ｄ．Ｉｔａｌｓｏｌｅｄｔｏａｄｅｃｌｉｎｅｉｎｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
１９．ｓｅｎｔｅｒｉｎｇｔｈｅａｒｍｙｉｎ１９９３ｈａｄａｎｉｎｃｉｄｅｎｃｅ
２０．ｃｅｓｓｅＳ．ＴＩＧｄｅｐｏｓｉｔｓｐｒｏｄｕｃｅａｌｏｗｉｎｃｉｄｅｎｃｅ由上述索引可知，在两个类联接内，“ｉｎｃｉ—
ｄｅｎｃｅ”的搭配词可分３类情况。
１）表示疾病、死亡病症等意念的词项：ｔｕ．
ｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ（１），ｄｉｓｅａｓｅ（２），ｓｔｒｏｋｅ（９），ｍａｌｉｇ—
ｎａｎｃｙ（１０），ｂｌｅｅｄｉｎｇ（１１），ｇａｓｔｒｉｃｃａｒｃｉｎｏｍａ（１３），ｃｏｌｏｎｃａｎｃｅｒ（１４），ｉｎｊｕｒｙ（１７），ＨＩＶ（１８），ｉｎｆｅｃｔｉｏｎｓ（１９）等，共１０例。这些实例主
要出现于医学专业文本。
２）表示故障、缺陷、问题等意念的词项：
ｆｌａｓｈｏｖｅｒｓ（４），ｃｒａｃｋｉｎｇ（５），ｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ（６），理学术语。用于该义项时，常见的搭配有“ｔｈｅ
ａｎｇｌｅｏｆｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”，“ｂｅａｍｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”等。显然，这些词组的语义韵是中性的。第二个义项是“发生，发生率”。用于此义项时，“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”主要有Ｎ＋ｏｆ＋Ｎ和Ｎ＋ｏｆ＋Ｖ—ｉｎｇ两个类联接。两个类联接的搭配实例共有１２３个。我们以这１２３个实例为据，检查有关搭配词的语义特点。限于篇幅，现每隔５行提取一个词语索引（ｃｏｎｃｏｒｄａｎｃｅ），将其中的２０行显示于下面，供读者参照。
ｏｆｔｕｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ，ｂｕｔｂｅｔｗｅｅｎ１９９０ａ
ｏｆｔｈｅｄｉｓｅａｓｅ，ａｎｄｔｈｅｔｏｔａｌｄｉｓａｐ
ｏｆ１０ｃａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅｉｎｓｔａｇｅＩｏｂｓｅ
ｏｆｆｌａｓｈｏｖｅｒｓｄｏｅｓｎｏｔｊｕｓｔｉｆｙｔｈｅ
ｏｆｃｒａｃｋｉｎｇａｎｄｍｉｃｒｏ－ｆｉｓｓｕｒｉｎｇｉｎ
ｏｆｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ．Ｐｈｙｓｉｃａｌｐａｒｔｓｃｏｎｔｒ
ｏｆｄｅｆｅｃｔｓｂｕｔｔｈｅｆａｔｉｇｕｅｓｔｒｅｎｇｔｈ
ｏｆｌｅａｄｐｏｉｓｏｎｉｎｇａｍｏｎｇｔｈｅｕｐｐｅｒ
ｏｆｓｔｒｏｋｅｉｎｐａｔｉｅｎｔｓｓｕｆｆｅｒｉｎｇｔｒ
ｏｆｍａｌｉｇｎａｎｃｙｉｓｅｘｔｒｅｍｅｌｙｌｏｗ．Ｔｒ
ｏｆｓｕｃｈｂｌｅｅｄｉｎｇｒａｎｇｅｓｆｒｏｍａｂｏｕｔ
ｏｆｃｏｒｎｎｌｏｎｗｅｌｄｉｎｇｄｅｆｅｃｔｓｓｕｃｈａｓｓ
ｏｆｇａｓｔｒｉｃｃａｒｃｉｎｏｍａ，ｔｈｉｓａｓｓｏｃｉａｔ
ｏｆｃｏｌｏｎｃａｎｃｅｒｉｎｓｏｍｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ
ｏｆｈｏａｒｓｅｎｅｓｓａｎｄｓｏｒｅｔｈｒｏａｔｂｅｔｗｅｅｎｔ
ｏｆｈｏｍｏｓｅｘｕａｌｉｔｙ，ＩｐｒｏｐｏｓｅｔＯｔａｋｅａｇ
ｏｆｉｎｊｕｒｙ．ＴｅｃｈｎｉｃａｌＣａｐａｃｉｔｙｏｆＵｌｔ
ｏｆＨＩＶ．Ｔ｝１ｉｓｃａｎｂｅｓｅｅｎｆｒｏｍｔｈｅｍｏｓｔ
Ｏｆ０．９ａｎｄ０．０ｉｎｆｅｃｔｉｏｎｓｐｅｒ１００ｐｅｒｓｏ
ｏｆｄｅｆｅｃｔｓａｎｄｇｉｖｅａｂｅｔｔｅｒｆａｔｉｇｕｅｓｔ
ｄｅｆｅｃｔｓ（７，１２，２０），ｌｅａｄｐｏｉｓｏｎｉｎｇ（８），ｈｏａｒｓｅ—ｎｅｓｓ（１５），ｈｏｍｏｓｅｘｕａｌｉｔｙ（１６）等，共９例。这一类实例用于各不同的专业领域。
３）ｒｅｃ“ｒｒｅｎｃｅ（３）一词，表示“再发生”或“复发”之意。
前两类搭配词明显具有消极语义特点，指不同专业领域里令人不快之事或专业人员应当竭力避免之事。第三类的“ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ”一词可能既有中性涵义又有消极涵义。这表明，９５％（１９／２０）的搭配词可视为消极词，５％（１／２０）的
?３０１?
万方数据
２００２生外语教学与研究第４期
则可视为中性词。那么，我们不妨认为，ＪＤＥＳＴ中的“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”一词具有用来表示“令人不快之事”或“坏事”发生率极强的趋势；它显示了一种消极语义韵。
仅凭２０行索引不够研究语义韵，我们必须检查更多证据。如果检查“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”在全部１２３行索引中的搭配行为，则可得到如下数据：全部实例中只有ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｇａｓ，ｌｏｃａｌｒｅｃｕｒ—ｒｅｎｃｅ（２例），ｒｉｓｉｎｇｔｕｎｅ，ｓａｌｅｓｔａｘｅｓ，ｓｋｉｌｌｓ（２例），ｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｌｉｇｈｔｂｅａｍ，ｔｈｉｓｅｖｅｎｔ等名词搭配词和“ｆｉｎｄｉｎｇ”一词无明显消极语义特点，共１０例，占８％；其余９２％的搭配词都有明显消极语义特点。这些消极搭配词分布于几个不同专业领域：
１）医学专业文本：表示“疾病”、“死亡”、“伤害”、“病症”、“感染”和“反应”等意念的词项：ｈｅａｒｔｄｉｓｅａｓｅ，ｌｕｎｇｃａｎｃｅｒ，ｓｔｒｏｋｅ，ｔｙ—ｐｈｏｉｄ，ｔｕｍｏｕｒｓ，ｍｅａｓｌｅｓ，ｄｅｎｔａｌｃａｒｉｅｓ，
ｄｅａｔｈ，ｉｎｊｕｒｙ，ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ，ｓｋｉｎｒｅａｃｔｉｏｎｓ，
ｎａｓｔｙｓｋｉｎｅｒｕｐｔｉｏｎｓ，ＨＩＶ，ｂｌｏｏｄｉｎｇ等。
２）机械专业文本：表示“机械故障”、“误差”、“缺陷”、“事故”等意念的词项：ｃｒａｃｋｉｎｇ，ｄａｍａｇｉｎｇ，ｄｅｆｅｃｔｓ，ｅｒｒｏｒｓ，ｄｅｃｋｗｅｔｔｉｎｇ，ｌｅａｄｐｏｉｓｏｎｉｎｇ，ｆｌａｓｈｏｖｅｒ等。
３）一般专业文本：表示“异常”、“崩溃”、
“事故”、“紧急情况”、“缺陷”、“危险”等意念的词项：ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｉｅｓ，ｃｏｌｌａｐｓｅｓ，ａｃｃｉｄｅｎｔ，ｕｒ．
ｇｅｎｔｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ，ｄｅｆｅｃｔｓ，ｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓ等。
４）一般题材文本：表示“失败”、“犯罪”、“死亡”、“仇恨”、“问题”、“堕落”等意念的词项：ｆａｉｌｕｒｅ，ｃｒｉｍｅ，ｄｅａｔｈ，ｐｒｏｂｌｅｍ，ｓｉｄｅｅｆｆｅｃｔｓ，ｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ等。
ＣＯＢＵＩＬＤ（Ｓｉｎｃｌａｉｒ１９８７：７３５）对“ｉｎｃｉ，ｄｅｎｃｅ”解释道：“ｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅｏｆｓｏｍｅｔｈｉｎｇｉｓｔｈｅｅｘｔｅｎｔｔｏｗｈｉｃｈｉｔｈａｐｐｅｎｓｏｒｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｗｉｔｈｗｈｉｃｈｉｔｈａｐｐｅｎｓ．”它没有提及该词的消极语义韵，但给出了一个典型例句：“Ｔｈｅｒｅｉｓａｈｉｇｈｉｎｃｉｄｅｎｃｅｏｆｈｅａｒｔｄｉｓｅａｓｅａｍｏｎｇｍｉｄｄｌｅ—ａｇｅｄｍｅｎ．”从ＪＤＥＳＴ的证据来看，“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”有９２％的概率用来指称各专业领域“令人不快”之?３０２?事的发生，“好事”的发生率则不用“ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ”表示。这就是其典型搭配行为。由此，我们可以较有把握地确立该词的消极语义韵。
由上述个例研究可知，基于数据的研究首先要从语料库中提取一定数量的词语索引，观察索引后建立适当的类联接。应尽可能多地提取索引，至少要数十行，而且要随机提取。比如，限定在每类文本中提取一定比例的索引，或在所有的索引显示后，采用隔行提取、隔数行提取的办法，以保证抽样的代表眭。在研究中，观察和描述要参照类联接，但应基于数据，采用概率方法作出。
２．计算搭配词，用数据驱动方法研究语义韵
在语料库数据驱动的词语搭配研究中，研究人员建立了一套完整的概念体系和方法，包括节点词、跨距和搭配词（ＨＮｌｉｄａｙ１９７６；Ｊｏｎｅｓ＆Ｓｉｎｃｌａｉｒ１９７４；Ｓｉｎｃｌａｉｒ１９６６）和统计测量手段等。节点词（ｎｏｄｅｗｏｒｄ）即研究人员要在语料库中检查其搭配行为的关键词。语料库中每个词都可以是节点词，由研究者根据研究内容和目的而定。跨距（ｓｐａｎ）指由节点词左右词项构成的语境，以词形为单位计算，不包括标点符号。跨距常用一４／＋４等表示，意为在节点词左右各取４个词为其语境。跨距长度界定要视所研究文本题材领域（ｔｏｐｉｃｆｉｅｌｄ）等诸多影响词语使用特点的因素而定。一般来说，将跨距界定为一４／＋４或一５／＋５是适宜的（Ｊｏｎｅｓ＆Ｓｉｎｃｌａｉｒ１９７４）。与跨距相关的一个概念是距位（ｓｐａｎｐｏｓｉｔｉｏｎ），指跨距内各个词项所居的位置，常用Ｎ一１，Ｎ一２，Ｎ—ｎ，Ｎ＋１，Ｎ＋２，Ｎ＋ｎ等表示。其中，Ｎ一１表示紧靠节点词左边的第一个位置，而Ｎ＋１则表示紧靠节点词右边的第一个位置，等等。所有落人跨距的词项都视作节点词的搭配词（ｃｏｌｌｏｃａｔｅｓ）。按所处距位，搭配词又可分为左搭配词和右搭配词。根据这一思路设计好的程序，使机器可对语料自动检索，并对搭配进行计算和统计测量。目前使用的统计手段主要有ｚ值、Ｔ值或ＭＩ值，以检验搭配词与节点词共现的显著程度（关于ｚ
万方数据
卫乃兴语义韵研究的一般方法
值、Ｔ值和ＭＩ值的计算原理和方法，详见卫乃兴２００１）。达到一定统计值的搭配词视为显著搭配词（ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｌｌｏｃａｔｅｓ）。显著搭配词是检查和描述节点词搭配行为和语义韵的主要依据。下面以“ｃａｒｅｅｒ”一词的语义韵研究说明这一方法。
节点词“ｃａｒｅｅｒ”，跨距被界定为一４／＋４。那么，所有落人Ｎ一１至Ｎ＋４距位的词项都是“ｃａｒｅｅｒ”的搭配词。“ｃａｒｅｅｒ”在ＣＯＢ【ｒ儿Ｄ中的观察频数为７２００，提取出来的搭配词很多。我们用Ｔ值检验搭配词与节点词共现的显著程度。照ＣＯＢＵＩＬＤ的惯例，Ｔ值大于２．０的搭配词可视为显著搭配词。表１显示其中的部分统计数据。
表１．词形“ｃｌｌｌ＇髓ｒ”有关搭配词的统计数据
搭配词观察频数与节点词共现次数Ｔ值
ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ１４１６７１４５１０．８５７７４３ｐｏｌｉｔｉｃａｌ１４２８８１１６９．４３５４３９ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ５６８９９６９．２１３７０２ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ５１１３９０８．９４４５１０ｓｔａｔｅｄ１２００２９２８．３３２５５５ｓｔａｒｔ１６４７６９４７．９８５３７９ｐｕｒｓｕｅ９１３６３７．８２１５０９ｐｌａｙｉｎｇ９８７３７１７．２４７１２４ｇｌｉｔｔｅｒｉｎｇ３７７５３７．２２８００２ａｃｔｉｎｇ２７２１５７７．１８７１７９ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ９７９３６７６．９８１４７７ｓｔａｇｅ９２５７６６６．９７７４６６ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ８１１４８６．８１０４１５ｆｃｏｔｂａｌｌ１７５７２７２６．４０１４７１ｍａｎａｇｅｒｉａｌ４１７３３５．６７１５１９ｇｏａｌｓ５１０３４１５．６０１１９３ｒａｃｉｎｇ３６０３３６５．３９５７５１ｓｉｎｇｉｎｇ２０４３３３５．３８６７０１ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ６３５８３７５．０３０９８７ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ１０２９２７４．９９６８８５ｔｒａｉｎｉｎｇ８４１５４０４．９８５７１９
ｒｅＳｕｌｌｌｅ７０１２５４．８５８９２５ｂｒｉｌｌｉａｎｔ３３７８３０４．８５６６３９ｂｕｓｉｎｅｓｓ１７６９２５１４．６４８５８４ａｃａｄｅｍｉｃ１８８５２５４．６２０６４６ｒｅｍａｒｋａｂｌｅ１８３４２４４．５２２２７８Ｈｏｌｌｙｗｏｏｄ２４９６２５４．４９７６８３ｔｅａｃｈｉｎｇ３０３５２５４．３８９２１０ｗｒｉｔｉｎｇ５５７０２９４．３４４３８４ｍｕｓｉｃａｌ２２１８２３４．３３０４５９
表１中的词项都是显著搭配词。初看上去，我们便会觉得这些搭配词具有某种积极的涵义，并且可分为４类：名词、动词、形容词和Ｖ－ｉｎｇ形容词。再仔细观察，我们可将它们分为评述性搭配词、描述性搭配词和组织性搭配词三类。
１）评述性搭配词：ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，ｓｕｃｃｅｓｓ一知Ｚ，ｇｌｉｔｔｅｒｉｎｇ，ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ，ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ，ｂｒｉｌｌｉａｎｔ，ｒｅｍａｒｋａｂｌｅ等。这些搭配词对“ｃａ—ｒｅｅｒ”进行评论。它们都具有积极的内涵意义，无一表示消极意义；它们给人一种愉快的感觉，或唤起人们羡慕的感情。这是它们共同的语义特点。“ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｃａｒｅｅｒ”显然是令人羡慕的职业，“ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｃａｒｅｅｒ”，“ｇｌｉｔｔｅｒｉｎｇｃａｒｅｅｒ”，“ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄｃａｒｅｅｒ”等则表达语言使用者对有关职业的高度赞许和肯定。
２）描述性搭配词：ｐｏｌｉｔｉｃａｌ，ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ，ａｃａｄｅｍｉｃ，ｍｕｓｉｃａｌ，ｍａｎａｇｅｒｉａｌ，ｐｌａｙｉｎｇ，
ａｃｔｉｎｇ，ｒａｃｉｎｇ，ｓｉｎｇｉｎｇ，ｗｒｉｔｉｎｇ，ｄｅｖｅｌｏｐ—
ｍｅｒｉｔ，ｔｅａｃｈｉｎｇ，ｔｒａｉｎｉｎｇ，ｓｔａｇｅ，ｆｏｏｔｂａｌｌ，ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｂｕｓｉｎｅｓｓ，Ｈｏｌｌｙｗｏｏｄ等。这些搭配词说明“ｃａｒｅｅｒ”的种类或所属行业领域等。无论是“ｐｏｌｉｔｉｃａｌｃａｒｅｅｒ”，“ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌｃａ—ｒｅｅｒ”，“ｍａｎａｇｅｒｉａｌｃａｒｃ沱ｒ”还是“ａｃａｄｅｍｉｃｃａ—ｒｅａｒ”等，在英国社会都受人高度尊重或具有很高社会地位；“ｒａｃｉｎｇｃａｒｅｅｒ”，“ｓｉｎｇｉｎｇｃａｒｅｅｒ”和“ａｃｔｉｎｇｃａ／＇ｅｅｒ”等则令人瞩目或羡慕；ｆｏｏｔ—ｂａｌｌ，Ｈｏｌｌｙｗｏｏｄ，ｓｔａｇｅ等词也无疑会激起人们热烈或欣羡的情感。
?３０３?
万方数据
２００２生外语教学与研究第４期
３）组织性搭配词：ｒｅｓｕｍｅ，ｓｔａｒｔｅｄ，ｓｔａｒｔ，ｐｕｒｓｕｅ等。这是一些动词搭配词，占搭配词总数比例极小，主要表示一些具体的动作意义，对节点词进行“组织”：“ｃａｒｅｅｒ”可以“开始”，可以被人们“追求”和“从事”，可以“恢复”等等。
可见，除第三类搭配词外，“ｃａｒｅｅｒ”的搭配词几乎无一例外地属于“积极词语”，对“ｃａ—ｒｅｅｆ”赞许、肯定并传递一种愉快之感。这是它们所实现意义的一大特点。它们似乎在“ｃａ—ｒｅｅｒ”的语境中形成一种浓烈的积极语义氛围；所有的搭配词都会或多或少地受这一语义氛围的感染；那些不和谐、与积极语义氛围相冲突的词语则会被排斥在外。由此，我们可以确立节点词“ｃａｒｅｅｒ”的积极语义韵。
与基于数据的方法不同的是，数据驱动的方法不建立类联接；节点词的搭配行为不是参照传统的语法框架来研究，而是根据与之在一定物理环境内共现的显著搭配词项进行研究。所提取、计算和检查的搭配词不一定都和节点词具有语法上的相互限制关系，但它们的语义特点却揭示了节点词语境内所弥漫的语义氛围。研究者头脑里没有太多先人为主的观念，而是由数据引导进行研究和描述，人为因素较少，主要靠自动化程序进行检索、提取和统计测量。这种方法适用于大型语料库研究活动。
３．数据与数据驱动相结合，建立语义韵结构
这是一种折中的方法，将上述两种方法结合起来使用。一般做法是，先从语料库随机提取一定数量的索引，然后界定跨距、提取搭配词、建立和参照类联接、检查和概括搭配词的语义特点，最后建立节点词的语义韵结构。下面通过研究“ｃａｕｓｅ”一词在ＪＤＥＳＴ中的语义韵结构来说明该方法。
３．１索引、跨距和有关距位上的搭配词
节点词为“ｃａｕｓｅ”。跨距将界定为一４／＋４。节点词在ＪＤＥＳＴ中的观察频数为９４９。不必全部提取，但建立语义韵结构至少需要１００行索引。笔者先从该语料库中随机提取了１１０行词语索引观察。其中，有５例用于“事业”之义，如“ｔｈｅｃａｕｓｅｏｆｐｅａｃｅ”等。其余１０５例分别用于两个相关的意义：“原因”之义和“致使某事发生”之义。我们将本次研究的焦点放在“ｃａｕｓｅ”用于后两种意义的搭配行为，与之无关的５个实例不予考虑。限于篇幅，现每隔两行将剩下的１０５个实例中的３５行词语索引显示如下。
１．ｏｕｒｅｔｔｅ’Ｓｓｙｎｄｒｏｍｅ．ｗｈｉｃｈｃａｎｃａｕｓｅａｃｈｒｏｎｉｃｉｎｖｏｌｕｎｔａｒｙｔｉｃａｎｄａｆｆｅｃｔｓ２．ｍａｌｌｆｌｏｗｉｎｅａｃｈｃｈａｎｎｅｌｍａｙｃａｕｓｅｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｔｏｓｗｉｔｃｈｕｎｅｘｐｅｃｔｅｄｌｙ．Ｔ３．ａｃｈｉｎｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｈｉｃｈｗｏｕｌｄｃａｕｓｅａｍｏｄｉｆｉｅｄｍｉｌｌｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｔｏｍｏｖｅｉｎ４．Ｔｈｅｎ．ｅｒｒｏｒｓｉｎｓｅｔｕｐｗｏｕｌｄｃａｕｓｅｅｒｒｏｒｓｉｎｓｕｒｆａｃｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｇｒａ５．ｎｎｏｔｂｅｆｏｒｃｅ．ｂａｌａｎｃｅｄａｎｄＳＯｃａｕｓｅｔｈｅｉｎａｂｉｌｉｔｙｔｏｆｕｌｌｙｆｏｒｃｅ－ｂａｌａｎｃｅ
６．ｉｚｅ）．ＴｈｅＭｅｋｏｎｇＣａｓｃａｄｅｗｉｌｌｃａｕｓｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎａｃｒｏｓｓｔｈｅＷ７．ａｂｌｅｃａｎｒｉｓｅｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｔｏｃａｕｓｅｔｒａｎｓｉｅｎｔｗａｔｅｒｌｏｇｇｉｎｇ．５．ＣｏｍｐａｒｅｄＷ８．ｆｉｃａｎｔｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｌｏａｄｍａｙｃａｕｓｅｓｅｖｅｒｅｓｐｅｅｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｃｏｍｍｏｎｌｙｒｅ９．ｆｔｈｅｓｅｃｏｎｄｅｌｅｍｅｎｔａｎｄｗｉｌｌｃａｕｓｅｌｏａｄｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｒｅｖｅｎｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ．１０．ＳＯｍｅｓｙｍｂｏｌｉｃｆｏｒｍａｔ：ｉｔｃａｎｃａｕｓｅｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｍａｃｈｉｎｅｔｏｅｘｅｃｕｔｅｔｈｅ
１１．ｔｅｄｂｙｃｏｎｓｔａｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｃａｎｃａｕｓｅｈｉｇｈｆｒｉｃｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｒｒｏｒｓ．１２．ａｙｆｅｅｌｆｏｒｓｏｍｅｏｎｅｃｌｏｓｅｍａｙｃａｕｓｅｉｎｔｅｎｓｅｇｕｉｌｔａｎｄｓｅｌｆ－ｔｏｒｍｅｎｔｉｆｔｈ１３．ｔａｂｌｅａｎｄｔｈｅｒｅｆｏｒｅｌｉｋｅｌｙｔｏｃａｕｓｅｇｒｅａｔｅｒｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎｔｏｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ．Ｍ
１４．ｉｌｏｔａｎｄｃｏｕｎｔｅｒｂｏｒｅ，ａｎｄｃａｎｃａｕｓｅｂｒｅａｋａｇｅｏｆｅｉｔｈｅｒｏｎｅ．Ｔｏａｖｏｉｄｂｒｅａ１５．ｆｒｅｅｏｆｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅｏｄｏｒｓｏｒｃａｕｓｅｉｒｒｉｔａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｓｋｉｎ．Ｔｈｅｙｓｈｏｕｌｄａ
?３０４?
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２００２生外语教学与研究第４期
不难发现，这些名词词组都是各专业领域里的技术或次技术词语，共同特点是指称各个专业领域里的“令人不快之事”，或者说，指称那些不妨称之为“问题”的消极事物。没有一个词组具有积极涵义。这就是Ｎ一２至Ｎ一４上搭配词的主要语义特点。有一些搭配词似乎属于中性词语，如ＴｈｅＭｅｋｏｎｇＣａｓｃａｄｅ（６），ｖｉｂｒａ—ｔｉｏｎｓ（８），ｓｅｃｏｎｄｅｌｅｍｅｎｔ（９），ｔｈｅｓｅｔｙｐｅｓ（２７），等等。在目前的语境内，我们难以判断它们的所指。然而，如果观察其扩展语境，就会发现：这些表面上似乎中性的词语实际上并不中性，而是以一定方式与消极词语相联系，因此也具有消极涵义或受到消极语义传染。如索引８中的ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ与ｌｅａｋａｇｅ（泄露）密切相关，消极涵义极浓：
Ｂｅｃａｕｓｅｌｅａｋａｇｅｍａｙａｐｐｒｏａｃｈｏｒｅｘｃｅｅｄｔｈｅｆｌｏｗｒｅ—ｑｕｉｒｅｄｔｏｔｕｒｎｔｈｅｍｏｔｏｒ，ａｎｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｌｏａｄｍａｙ饯峨￥ｅｗ６Ｍｅ删ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ．（８）。总的来说，名词词组在Ｎ一２至Ｎ一４上占着主导地位。所有这些名词词组都有一个共同的语义特点，即“令人不快”或“不合意”。由此我们可将这种语义选择趋势概括为“不合意”的语义趋向（ａｓｅｍａｎｔｉｃｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｆｕｎｄｅｓｉｒａｂｉｌｉｔｙ）ｏ这一语义趋向实际上制约着Ｎ一２至Ｎ一４上的搭配词选择。
最后，检查Ｎ＋１至Ｎ＋４上的搭配词。右搭配词的情况要比左搭配词更有规律，因为“ｃａｕｓｅ”主要用于两个类联接内：Ｖ＋Ｎ＋ｔｏＶ和Ｖ＋Ｎ。我们不妨将这两个类联接内的搭配称为核心搭配（ｃｏｒｅｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ），参照这两个类联接，提取所有核心搭配的搭配词，而不必逐个距位地检查。Ｖ＋Ｎ＋ｔｏ—Ｖ类联接有两个实例：“ｃａｕｓｅｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｔｏｓｗｉｔｃｈｕｎｅｘ—ｐｅｃｔｅｄｌｙ”（２）和“ｃａｕｓｅｔｈｅｆｏｒｇｉｎｇｔｏｂｅｒｅｊｅｃｔ—ｅｄ”（２２）。这两例明显表示专业领域里应当避免的“事故”或“问题”等。其余３３个实例全部属于Ｖ＋Ｎ类联接的具体实现。该类联接内名词搭配词的特点也显而易见：没有一个词项具有积极涵义；所有搭配词均指专业领域里的?３０６?‘消极事物或“坏事”，如ｃｈｒｏｎｉｃｉｎｖｏｌｕｎｔａｒｙｔｉｃ，ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎ等。
３．２“ｃａｕｓｅ”的语义韵结构及其意义
至此，情况十分明显，“ｃａｕｓｅ”的核心搭配里都是些消极词项，指那些在专业领域里应当避免的“问题”或“事故”等。现在回过头来看Ｎ一１上的情态类联接，其意义就较易解释了。该情态类联接必定与“避免”核心搭配里的“事故”有意义上的密切联系。也就是说，这个情态类联接是用来发出一种“告诫”，提醒人们注意或避免有关“问题”或“事故”。而整个语境的语义韵则是实现这一“告诫”意义。
将上述分析综合起来，“ｃａｕｓｅ”的语义韵便是“告诫的语义韵”，其结构由“表示‘不合意’的语义趋向”＋“情态类联接”＋“核心搭配”构成。
用该方法建立的语义韵结构具有重要的语言学意义。以ｃａｕｓｅ的语义韵结构为例，它表明节点词在限定语境里的所有搭配词选择都受制于语义韵。语义韵制约着语义选择趋向，语义选择趋向又控制着Ｎ一２至Ｎ一４上所有词语的选择，并控制着Ｎ一１上类联接的选择，而Ｎ＋１至Ｎ＋４上核心搭配里的词项选择也服从于整个语义韵的意义实现。这说明，语言交际中的形式选择，无论是句法结构还是词项，都服从于意义的实现：意义第一，形式第二。传统的语言学描述体系总试图使人们相信，句法是居于统治地位的、制约形式选择的规则，词汇仅是用来填充一定语法结构的材料。语义韵研究的发现无疑对这种根深蒂固的观念提出了挑战。语义韵结构再一次揭示了语境内语义氛围的存在。一旦词项发展起自己的语义韵，一定的语义氛围也就随之产生。语境内所有距位上都弥漫着特定的语义氛围；无论核心搭配里的词项还是与节点词关系不太紧密的搭配词都受到语义传染，甚至限定跨距之外的一些词也或多或少地受到语义氛围影响。只有那些具有一定语义特点的词项才可能被吸引到语境里与节点词共现，与语义氛围冲突的词将被排斥在语境之外。正如Ｓｉｎｃｌａｉｒ（１９９６：８７）所言：“语义韵将词项与其环境结合为一体，起着主要的作
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卫乃兴语义韵研究的一般方法
用。语义韵几乎表达了词项的功能——它表明如何从功能的角度解释其余部分。没有语义韵，一串词仅仅‘意指’，而不是使用于可行的交际活动。”
４．结语
本文讨论的三种语义韵研究方法各有特点。基于数据的方法首先要建立类联接，然后参照类联接框架，观察、检查证据并概括关键词的搭配行为。语料库丰富的资源，可为研究者提供翔实的证据，使之能对词语搭配中的语义特点进行扎实充分的概括，而不必求助于个人有限的直觉。但研究被限于久已确立的语法结构内进行，所做工作并不触动语法框架，而是依据数据对结构内词项的语义行为进行检查和概括。这种方法较适用于实用性研究活动，比如服务于语言教学的研究，也较易为一般研究人员接受和掌握。数据驱动方法较少考虑语法结构，一切由数据导向和驱动。一整套研究体系、概念和步骤使研究者能够发现关键词语境内的大量典型搭配词，概括弥漫其中的语义氛围。数据由机器自动提取和处理，人为干扰因素极少。该方法适用于大型的语料库研究项目。将二者结合起来的折中方法，采用数据驱动方法的基本概念和步骤，同时又参照语法结构。其一大优势是可以依据一定量的抽样，概括语境内各距位上词项的语义特点，并建立语义韵结构。语义韵结构的建立已不仅仅是语义研究，而是涉及到词项的语用功能。三种方法的共同点是采用概率方法研究，概率是语言使用的基本属性之一（Ｈａｌｌｉｄａｙ１９９１），概率的研究方法较为科学。语义韵揭示的是词项的典型和常规行为。但是，语言使用的创造性又可使人们故意藐视常规，利用语义韵冲突（ｔｈｅｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎｏｆｐｒｏｓｏｄｉｃｃｌａｓｈ）实现特殊的交际效果（对此作者将另文讨论）。
语义韵研究可以丰富人们对语言规则的认识，加深对语言运作机制的理解，促使人们重视词语行为模式。同时也有助于ＥＦＬ教学更加科学地教给学生典型、地道的语言，避免按照语法规则生造搭配。
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卫乃兴，２００１，语料库证据支持的词语搭配研究，载杨惠中主编《语料库语言学导论》。上海：上海外语教育出版社。
致谢：本文的观点、思想和方法得益于杨惠中教授和ＪｏｈｎＳｉｎｃｌａｉｒ教授，谨致由衷的感谢。
收稿日期：２０００—１２—９；
修改稿，２００１—６—１；
本刊修订稿，２００２—４—２８
通讯地址：２０００３０上海交通大学语言工程研究所
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语义韵研究的一般方法
作者：卫乃兴
作者单位：上海交通大学
刊名：
外语教学与研究
英文刊名：FOREIGN LANGUAGE TEACHING AND RESEARCH
年，卷(期)：2002,34(4)
被引用次数：56次
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本文链接：https://www.wendangku.net/doc/a516530.html,/Periodical_wyjxyyj200204010.aspx
机器学习与概念语义空间生成
机器学习与概念语义空间生成 何清 史忠植 摘 要 本文综述了机器学习在文本信息处理中的应用，特别对概念语义空间生成中的机器学习技术进行了详细分析和阐述。概念语义空间是针对关键词检索过程中，由于检索词的差异造成的检索结果差异的问题而建立的支持相关概念的索引机制。文中分析了这一技术产生的背景，阐述了与概念语义空间密切相关的文本检索技术、搜索引擎技术的发展，以及在知识管理中的应用情况。最后指出了概念语义空间进一步发展的基础和发展的方向。 1 引言 随着计算机的发展和互联网的普及，对海量文本信息处理的需求越来越迫切。这使得机器学习技术在基于语料的文本信息处理中获得了快速发展。基于统计和经验的方法已经超出了传统机器学习的范畴，发展了一些独特的方法和技术。在过去十来年，统计学习方法改变了依靠手工建立语法和知识库以及文本目录索引的状况，通过对大量已标注的和未标注的自然语料的训练可以部分或全部自动地完成上述过程。但是自然语言处理中仍然存在许多尚未解决的问题，甚至是影响到自然语言处理的基础性的核心问题。在文本检索过程中如果只使用关键词匹配技术往往会遇到词汇不匹配。这是因为存在表达差异。关键词匹配检索模式往往基于这样一种基本假设：仅在一个文档含有与查询完全相同的词汇时，它们才相关。这种相关性匹配实际上是基于表层的匹配(Surface-Based Matching)。然而，人类的自然语言中，随着时间、地域、领域等因素的改变，同一概念可以用不同的语言表现形式来表达。因此即使对于同一概念的检索，不同的用户可能使用不同的关键词来查询。例如当用户查询“计算机”和“电脑”两个词的时候其实是在查询同一件事情。而基于表层的匹配不可能检索到同一概念的多种语言表达形式。因此，词汇不匹配将导致系统的查全率降低。姚天顺教授曾经举了一个用“红苹果”、“红的苹果”、“红色苹果”、“红色的苹果”在网上检索，结果存在巨大的数量差异的例子，说明自然语言处理和信息检索在技术上没能很好地融合[1]。这一问题的产生有很多方面的因素。从根本上说是目前机器对自然语言不能完全理解。具体到这个例子来说，就是缺乏对红苹果这一概念的语义表达。从目前技术状况来看，尽管我们付出了大量努力，但是要达到使计算机对自然语言完全理解这一目标差得还很远。对于解决上述问题在目前可能达到的目标也许只能是通过机器学习对原始语料中概念之间的语义关联进行挖掘，对这些语义关联给出合理的表示，从而产生一些常识性的概念语义。 2 概念语义空间产生的背景 所谓概念语义空间，就是对文本集建立的能反映文本集中概念之间语义关系的一个索引。这是为克服关键词检索过程中，由于检索词的差异造成的检索结果差异而建立的支持相关概念的索引机制。概念语义空间与文本检索、搜索引擎、知识管理密切相关，它是基于目前自然语言处理技术的进展状况而产生的。 2.1 机器学习与自然语言处理 统计方法在语音识别方面的成功[2]，促进了类似方法在自然语言处理其他方面的应用。现在各种机器学习方法几乎都应用到了自然语言处理的不同方面，包括词法、句法分析[3]、歧义消除和理解[4]、会话过程和信息抽取[5]以及机器翻译[6]。然而，传统的人工智能中的机器学习对计算语言学的研究贡献有限。这是因为基于机器学习和基于经验的自然语言处理需要通过相互交流、相互促进才能发展。 现在自然语言处理中大多数机器学习的研究都借助了语音识别中特定的统计技术如：隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）、概率上下文无关语法（Probabilistic Context Free Grammars, PCFGs）。其它各种学习算法包括决策树、规则归纳、神经网络、基于示例的方法、贝叶斯（Bayesian）网络方法、归
基于语料库的语义韵研究在大学英语词汇教学中应用
2012年第·2期 太原城市职业技术学院学报Journal of TaiYuan Urban Vocational college 期 总第 127期 Fe b2012 [摘要]论文试图将语义韵研究应用于大学英语课堂教学，并通过实验来验证其能否提高学生的词汇搭 配能力并激发学生的学习热情。实验结果显示，语义韵在大学英语词汇教学中的应用对于学生的词汇学习具有积极作用，能提高学生的词汇搭配能力，提高语言输出的质量，并能激发学生的学习热情。 [关键词]语义韵；在线BNC 语料库；词汇教学[中图分类号]G642 [文献标识码]A [文章编号]1673-0046（2012）2-0136-03 附表：2005年至2010年高考江苏卷完形填空题考点效度统计 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 基于语料库的语义韵研究在大学英语词汇教学中应用 张瑞芳 （山西师范大学临汾学院,山西临汾041000） 教育部于2007年7月27日公布《大学英语课程教学要求》，在教学模式方面提出如下要求：“各高等学校应充分利用现代信息技术，采用基于计算机和课堂的英语教学模式，改进以教师讲授为主的单一教学模式。新的教学模式应以现代信息技术，特别是网络技术为支撑，使英语的教与学可以在一定程度上不受时间和地点的限制，朝着个性化和自主学习的方向发展。”因此，基于在线BNC 语料库的语义韵研究在大学英语词汇教学中的应用正是积极响应了这一教学要求而进行的。 一、语义韵理论简介 语义韵理论是近十年来才引入国内的一种基于语料库研究的语言机制。语义韵是指词汇习惯性地吸引某一类具有相同或相似语义特点的搭配词，其语义互相感染、相互渗透，在特定语境内形成一种特定语义氛围的语言现象。对于本族人来说，语义韵信息是隐性的，不是 刻意学习获得的，但对于非本族人的英语学习者来说，由于缺乏语言环境，这种信息只能通过学习获得。利用语料库学习词汇，学习者可以了解词汇不易察觉的语义韵特点。 S tubbs 将语义韵分为三类：积极语义韵(po sitive pro so dy)、中性语义韵(neutral prosody)和消极语义韵(ne g ative pros ody)。在消极语义韵里，关键词所吸引的词 汇几乎都带有强烈的或鲜明的消极语义特征,它们使整个语境呈现出一种强烈的、负面的、消极的语义氛围。积极语义韵的情况正好相反，所研究的词项吸引的几乎都是些具有积极语义特点的词项，由此形成一种积极语义氛围；在中性语义韵里，搭配词语的语义特点既不消极，也不积极。也可以说，既有一些消极涵义的词项，也有一些积极涵义的词项，呈现出一种错综语义特点。绝大多数英语词的搭配行为呈现中性语义韵，而一些词项具有 136--
语义韵与语义偏好的关系及对外语教学的启示
第29卷第4期韩山师范学院学报Vo.l 29No .42008年8月Journa l of Hanshan N or m alU niversity Aug 2008 收稿日期:2007-09-27 作者简介:樊斌(1979-),女,湖北黄冈人,集美大学外国语学院教师,硕士。 语义韵与语义偏好的关系及对外语教学的启示 樊 斌,韩存新 (集美大学外国语学院,福建厦门 361021) 摘要:语义韵和语义偏好是词语搭配研究中一组相关但不相同的概念。目前在国内专门介绍二者及 其关系的相关文献还比较少。该文综合国内外研究,简要介绍了二者的理论背景、关系以及对外语教学的 启示。 关键词:语义韵;语义偏好;关系;启示 中图分类号:H 319.3 文献标识码:A 文章编号:1007 6883(2008)04 0078 04 一、引 言 语义韵(se m antic prosody)是当代语料库语言学的重要研究对象之一。语义韵研究在国外早已形成规模,而在中国才刚刚起步。由于它是一个新兴的课题,在国内自然也受到了不少研究者的关注。国内学者分别对语义韵理论的来源、理论框架、研究方法及意义都作了比较好的阐述,然而对于词语搭配行为当中的另一重要现象 语义偏好(se m anti c preference),人们似乎重视不够。语义韵与语义偏好是一组密切相关但又不相同的概念。目前在国内专门介绍二者及其关系的相关文献还比较少。本文综合国内外研究,简要介绍了二者的理论背景、关系以及对外语教学的启示。 二、什么是语义韵 语义韵这个概念主要是由后弗思(Firth)时代的三位语料库语言学学者Sinclair 、Louw 和S t u bbs 所阐释的。 [1](P131) 语义韵(se m antic proso dy),即关键词项的典型搭配词在语境中营造起 的语义氛围。[2](P300) 目前,国内广泛接受并使用的语义韵分类方法其实是由Stubbs 提出的。他认为语义韵大致可分为积极(positi v e )、中性(neu tra l)和消极(negative)三类。[3](P176) 在消极语义韵里,关键词吸引的词项几乎都具有强烈或鲜明的消极语义特点,它们使整个语境弥漫着一种浓厚的消极语义氛围。积极的语义韵的情况正好相反:关键词吸引的几乎都是具有积极语义特点的词项,形成了一种积极语义氛围。在中性语义韵里,关键词既吸引一些消极涵义的词项,也吸引一些积极涵义或中性涵义的词项,形成了一种错综的语义氛围。因此,中性语义韵又可称 错综(m i x ed)语义韵。[4](P165) 语义韵并非英语所独有,而是所有语言所共有的一种现象。例如:英语词汇中的一些词,如:co mm i,t cause ,set i n 等,具有消极的语义韵特征,而在汉语词汇当中 的一些词,如: 充斥!、 陷入!、 摆脱!、 推波助澜!等,也都具有消极的语义韵特征。 语义韵并非是一成不变的。由于语言是不断变化发展的,语义韵是这一发展过程中的产物,也会继续发展演化。一些旧的语义韵正在改变,
语义分析思路
C.3语义分析 实验目的 通过上机实习,加深对语法制导翻译原理的理解,掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法. 实验要求 采用递归下降语法制导翻译法,对算术表达式、赋值语句进行语义分析并生成四元式序列。 实验的输入和输出 输入是语法分析提供的正确的单词串，输出为三地址指令形式的四元式序列。例如：对于语句串 begin a:=2+3*4;x:=(a+b)/c end# 输出的三地址指令如下： （1）t1=3*4 （2）t2=2+t1 （3）a=t2 （4）t3=a+b （5）t4=t3/c （6）x=t4 算法思想 1设置语义过程 （1）e mit(char *result,char *arg1,char *op,char *ag2) 该函数功能是生成一个三地址语句送到四元式表中。 四元式表的结构如下： struct {char result[8]; char ag1[8];
char op[8]; char ag2[8]; }quad[20]; (2)char *newtemp() 该函数回送一个新的临时变量名，临时变量名产生的顺序为T1,T2,…. Char *newtemp(void) { char *p; char m[8]; p=(char *)malloc(8); k++; itoa(k,m,10); strcpy(p+1,m); p[0]=?t?; return(p); } (2)主程序示意图如图c.10所示。
置初值 调用scaner 调用lrparser 输出四元组 结束 （2）函数lrparser在原来语法分析的基础上插入相应的语义动作：将输入串翻译成四元式序列。在实验中我们只对表达 式、赋值语句进行翻译。 语义分析程序的C语言程序框架 int lrparser() { int schain=0; kk=0; if(syn=1) { 读下一个单词符号； schain=yucu; /调用语句串分析函数进行分析/ if(syn=6) { 读下一个单词符号； if(syn=0 && (kk==0)) 输出（“success”）;
基于本体的语义检索系统的研究与应用
基于本体的语义检索系统的研究与应用 董涛，孟祥武 北京邮电大学计算机科学与技术学院，北京（100876） E-mail：tdong2005@https://www.wendangku.net/doc/a516530.html, 摘要：基于本体查询的语义检索是建立在Semantic Web基础之上的一种检索技术。与传统搜索引擎技术相比，它极大地提高了系统的查全率和查准率。文章首先介绍了语义网和本体的基本概念，然后通过实际举例的概念层次图详尽地阐述了本体中概念及其关系的具体意义。最后利用本体构建工具Protege并结合本体的相关标准共同构建本体，通过Jena API实现了基于OWL本体文件的语义查询系统。 关键词：本体，语义网，OWL，Jena，Protege 0. 引言 随着Internet的迅猛发展，互联网上的信息正在随指数的速度在迅速增长，出现了信息爆炸的问题。在如此浩瀚的信息海洋中，检索到有价值的信息成为当前计算机检索系统必须解决的问题。因此，信息检索技术成为当前热门的研究课题。 目前，最主要的信息检索技术有两种。一种是基于目录的检索技术，它将相关主题的页面组织起来，形成一棵目录树。因此，检索的过程，就是遍历一棵目录树的过程。另一种是基于关键字匹配的检索技术，也是最常见的检索技术[1]。 以上两种信息检索技术在查全率和查准率方面还存在着很多欠缺之处。例如：当用户查询番茄时，搜索引擎只会将包含有“番茄”一词的页面提供给用户，而不会把包含有“西红柿”一词的页面也返回给用户。因此，这就存在着查全率的问题。与此同时，搜索引擎会把包含有“番茄花园”的页面返回给用户，但这并不是用户想得到的，因此，这在查准率方面就出现了问题。 为了解决查全率和查准率的问题，就需要提高信息检索技术的精度和覆盖率。如何使搜索引擎更加智能化，使它能够充分理解用户的意图，是信息检索技术需要迫切解决的问题。近年来，语义网的提出为增强搜索引擎的智能化提供了良好的解决方案。它将网络中的各种资源结构化，使得计算机能够识别、处理。 计算机首先将检索词本体化，检索引擎通过解析、推理，然后将相关资源从本体库中提取出来，最后返回给用户。这种智能的检索技术能够提高用户的满意度，减少不相关的结果，得到更多相关的结果。 本文从构建本体及其本体库的角度出发，结合实际的应用，阐述如何建立语义检索系统进行信息检索。 1. 语义网与本体的概述 1.1 语义网 在2000年11月的XML2000会议上，Tim Berners-Lee首次提出了语义Web的概念。他将语义Web定义为：语义Web是一个网，它包含了文档或文档的一部分，描述了事物间的明显关系，且包含语义信息，以利于机器的自动处理。他于2000年提出了语义Web的体系结构[2]，如下图所示：
城市空间活力研究方法综述
-建筑论坛与建筑设计? 城市空间活力研究方法综述 尹静贤 （西南交通大学建筑与设计学院，四川成都610000） $摘要】文章介绍了城市空间活力的定义，总结归纳了有关城市空间M力的研究方法，并指出今后的研究方向需要更多地从社会人文角度切入&探究社会关系、文化氛围、意识形态对城市空间活力的潜在影响机制,以及关注怎样将研究结果更好地运用到实际的城市建设中。 $关键词】城市活力；活力研究；研究方法；研究综述 $中图分类号】TU984.11+3 我国城市处于快速发展期，期间也了很多城市问 题:超大街区，空城现象，，冷&，信息媒 的冲，传统的城市与生活模式开始瓦 解，现代化标准都市的表皮掩盖了富有地域特色的城市内 &种性尺度的城市建设最的是城市 生活的衰弱，城市”活力”亟需激发。 以上，试图归纳有关城市空间活力的 研究方法，以期为的提供一& 1“活力”的定义 “活力”在生物学上表示酶、细胞等的促进反应的能力， 是生生存的能力。将“活力”引入城市，则内 涵更为广泛，其英文有多种解释："Vitality，Activity，vigor，vi- tality”，代表生气、生命力、性、精力。对于城市空间活力 的学有统一定论，以下是国内外学者对城市空间 力的阐述（表1）& 表1国内外学者对”活力”的阐述 代表学者“活力”阐述 凯文林奇（1936）一个聚落形态对于生命技能、生态要求和人类能力的支持程度⑴ 路易斯?沃思（1948）城市规模、密度和异质性3个因素的得分越高，城市中包含的社会角色专门化和功能差异性越大，城市的多样性越多，城市活力越高［2］ 简?雅各布斯（1961）城市的力来多性&生多性的 4个必要条件，即主要用途的混合、小街段、老建筑和密度的保证（3） 杨?盖尔（1992）城市公共空间的活力在于处于其中的人以及人们的活动（4） 伊恩?本特利（2002）影响着一个既定场所，容纳不同功能的多样化程度之特性（5） 蒋涤非（2007）活力即蓬勃的生命力，是指城市能够为市民营造人性化生存的能力&高密度是产生活力的重要源泉（6） 可以看出，活力的定义在不断变化完善,但可以从上表中找到的词:生存能力，人的，多性。从 一步明确城市空间活力的三大特征:活力的目标是类$文献标志码】A 延续生存的能力，活力的表征即为空间中人的活动，活力构成的因素是空间功能与主体的多样性。 城市活力是城市的生命力,是城市的内动力，城市空间活力的特征、因及评价是后续空间设区的础。 2城市空间活力研究方法 “力”是一个实体的，所涉及的因素是多方面、多维度的，类型的因子的整合是难点。本对献的，将从人的行为度,空间设度力定量评价角度的理论与方法& 2.1人的行为活动角度 力的产生开人的，空间中为的特征一直是规划学界一个重要的&环境心理学实地观的行为来了的需求。Perm（1970）提了“行为”的：“一个人类学程学设计，跟的行为,他们在房间、房、街、以及城市范围内的日生目的，以了的为需的理类、协助或启用”（7）&实地与是最直接 的方法，广泛适用于小尺度空间的活力评价中。 （2016）以老为为切入点，提老：体为轨迹中的环境元素，环境元素对老年人户外的程度，提老化环境元模式［8］&（2013）鉴环境行为学的调研方法,运用跟、行为地图录法等调研了大连城市街力现状，街质环境特个维度的量化数据,并提出营造街力的两大原则:可达性原则、交混原（9）&（2010）空间注的方了市广，街地等空间中的动特征，探索空间和时间上的分布特征，总结了3类力聚集点:具有休憩雌的休憩性活力点;具有景观小品或较 ［定稿'期）2019-03-04 ［］国家自然科学基金青年科学基金项目（项目编号：51608451） ［作者简介］尹静贤（1993-）,女，在读硕士，研究方向为城乡规划学& 54四川建筑第39卷3期2019.6
Cause语义韵研究与其在词汇教学中的启示9页
Cause语义韵研究与其在词汇教学中的启示 一、引言语义韵是语料库语言学中的一个较新的领域。"韵律"(prosody)这一词最早运用于语音学中, 指具有超切分特征的音韵现象。John Sinclair 从语言学中借用prosody这一词,并创造了一个新词(term):语音韵,用来指超出某一个词项所表达出的内涵意义。(Firth, Sinclair, 见纪玉华,吴建中 ,2000)。Susan Hunston也给语义韵下了定义, 她认为语义韵一般就是指一个单词由于经常用于某一个情景下,因此带有那个情景的韵义。 此后, Stubbs 把语义韵分成3类,即:积极语义韵,中性语义韵或混合语义韵,和消极语义韵。(Stubbs, 1996:176,见卫乃兴,2002)。如果一个单词具有消极的语义韵,与其搭配运用的词也都具有非常强的,明显的消极意义,所以整个语言特征或语言环境都是消极的。如果一个单词具有积极的语义韵,与其搭配的词也倾向于有积极的意义。混合语义韵,就如名字所示,既可以与消极意义的词搭配,也可以与积极的意义搭配。 综上所述,语义韵是词汇意义的重要部分,但是, 大部分的字典在定义词汇意义中,并不包括语义韵。在外语教学中, 教师也没有教授到词汇语义韵的相关知识,导致很多学习者虽然掌握了词汇的意思,却也会错误的运用该词, 本文将以"Cause"为例进行说明。 二、cause语义韵的相关研究 王乃兴研究过cause作为及物动词的语义韵(卫乃兴2002, ①②),他发现 "cause"具有消极的语义韵。与 cause左右搭配的词为"erosion, leaks, errors, inflation, undesirable等等。Cause 右边的搭配此为
空间范畴的认知语义研究报告
空间X畴的认知语义研究 【摘要】：本文以“空间X畴的认知语义研究”为题,运用认知语言学和体验哲学的观点,对空间语义与句法成分的关系、空间隐喻、空间认知的主观性特点三方面进行阐释,旨在深入探求空间在人类认知中重要而基础的地位,强调人类共同的空间认知能力,全文以汉语研究为主,英语、俄语为佐证,从普通语言学的角度来考察人类空间认知的共性。本文首先从“空间”定义出发,发现空间既是[有限]的,又是[无限]的(本文中更多地使用[有界][无界]),既是[实体]的,又是[空置]的,从而得出空间认知的主观性特点;“空间”既可以从科学意义上理解,又可以从日常生活角度理解;既可以是物理世界的概念,也可以是语言世界的概念,从而得出:人们对空间的认知不是几何空间的认知,而是拓扑空间的认知。这就为我们研究空间的内容和角度奠定了基础。从内容上说,空间X畴分为实体、位置和位移三大子X畴,从角度上看,空间认知具有主观性的特点。空间X畴的研究框架建立在把空间分为实体、位置和位移三大子X畴的基础上,从对物理世界空间语义的X畴化,来与语言层面的X畴化相对应;然后从空间隐喻的角度证实空间是人们认知时间及其他抽象概念的基础,空间作为始源域向其它目标域映射;最后探讨空间认知的主观性特性,主观性体现在方位词的混用,话语中自我的体现,以及汉语语序的主观性等三个方面。论文共分六章。第一章介绍空间在认知语言学中的地位。空间在认知语言学中起着“元概念”(meta-concept)的作用,因为它是“用来理解其他概念的概念(LakoffJohnson,1980:14)”。认知语言学家普遍认为,在所有隐喻中空
间隐喻对人类的概念形成具有重要的意义,体验哲学和认知语言学的一个核心观点是:人类的X畴、概念、推理和心智是基于身体经验形成的,其最基本形式主要依赖于对身体部位、空间关系、力量运动等的感知而逐步形成。本章还回顾了国内外在空间问题上的研究成果,国外对空间问题的研究表现为视角宽、术语多的特点,国内对空间问题的研究呈现出评介多、隐喻和意象图式泛化、多维度、结合汉语等四大主要特点,其中多维度的研究态势又包含方位词多义性、对称不对称、有标记无标记、语法化、象似性研究等等,总体说来,国内空间研究从语言层面上进行的较多,走的是从语言到认知的验证式研究路子,本文从认知到语言,并且从汉语、英语、俄语三种语言中找到普遍存在的空间的基础性和重要性的证据,如空间语义与句法成分有无对应性,空间隐喻的异同,空间认知的主观性特点等等。第二章从“空间”的定义入手,发现空间的复杂性,具体体现在,空间是包含存在物的空间,空间的本质是空间关系,空间的认知与视角的选取有关,即有其主观性的一面,空间概念是隐喻中相当重要的概念等等,从而也澄清了“空间关系”、“空间概念”、“空间问题”等的区别,构建了本文的空间X畴:实体X畴、位置X畴和位移X畴,本文选取三方面来阐释空间在人类认知中的基础性地位:空间隐喻;空间义对句法功能的影响;空间认知的视点和参照物,即空间X畴的主观性;这三个方面实际上是从空间的基础性、隐喻性、多义性、主观性来阐释的,这三个方面环环相扣,从基础性到隐喻性、从隐喻性再到多义性、从多义性再到主观性,反映出人类在空间认知的四大特性:基础性、隐喻性、多义性、
基于语义理解的智能问答系统关键技术研究
基于语义理解的智能问答系统关键技术研究大数据、人工智能等技术的蓬勃发展使得网络数据规模急剧增长,传统搜索引擎根据用户输入的关键字返回相关网页链接的无序列表,检索结果包含大量无关冗余信息,无法满足当前用户的需求。智能问答系统综合自然语言处理、知识管理等技术理解用户查询意图,将精确答案以自然语言形式返回用户。 然而现有问答系统大多采用大型语料库作为知识源,数据冗余且维度单一,同时受同义词、多义词的影响,用户问句不能清晰反映其查询意图,这造成了系统检索术语错配、返回出错等情况。语义Web技术的快速发展给以上问题提供了良好的解决思路,越来越多的研究者尝试将语义Web中的关键技术如本体构建、语义查询等应用于问答系统,以解决问答系统缺乏语义理解的问题。 本文将语义Web技术与问答系统相结合,使用本体作为问答系统的知识源,在语义和知识层次上描述信息,增加了语义理解和知识推理,解决传统问答系统中问句匹配度差、用户查询意图模糊的问题,旨在优化智能问答系统的语义理解能力,提供准确、全面的问答服务。本文创新工作如下:(1)多特征融合的句子语义相似度计算。 在句子相似度计算中综合考虑句子的结构信息与语义信息,提取句子词形特征、词序特征及句长特征,使用层次分析法进行权重分配,计算结构相似度;给本体中概念间关系赋予权重,使用权重计算语义距离,基于概念间语义距离描述语义相似度;最终使用加权融合方法计算整体相似度。相较于传统余弦相似度算法和基于编辑距离的相似度算法,多特征融合的相似度计算方法明显地提高了计算精度。 (2)基于语义的问句查询扩展。用户查询经问句处理后得到查询关键词序列,
使用概念占有率思想将查询关键词映射到领域本体,改进最小生成树算法生成最小查询扩展子树,利用有效路径扩展查询生成树,使用语义相似度进行扩展词集的筛选重排,最终生成用户查询的关键词扩展词集,从语义层面更加清晰的描述了用户的查询意图,提高基于本体的查询效率。 实验结果表明,与无扩展方法和关键词扩展方法相比,基于语义的查询扩展获得了更高的F﹣度量值。(3)搭建基于语义理解的智能问答系统。 以图书领域为背景,构建图书领域本体、常用问题库和寒暄问题库,设计常用问题库问答和语义问答结合的问答策略,实现对用户提问的准确回答。系统同时提供可视化界面对相似度计算、查询扩展和数据源进行展示,验证了上述算法的可行性和有效性。
基于语料库的语义韵翻译研究
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/a516530.html, 基于语料库的语义韵翻译研究 作者：汤益飞 来源：《科教导刊》2014年第34期 摘要本文通过对语料库数据中“导致”类动词的语义韵调查，本文发现翻译人员在“导致”类动词使用过程中会产生语义韵冲突或非典型搭配。 关键词语料库语义韵翻译“导致” 中图分类号：H319 文献标识码：A Semantic Rhyme Translation Studies Based on Corpus ——Take Chinese "leading to" verbs as an example TANG Yifei （School of Foreign Languages， Zhejiang University of Finance & Economics， Hangzhou，Zhejiang 310018） Abstract Based on the corpus data "cause" semantic class of verbs rhyme investigation， we find translators in the "cause" category verb process will produce a semantic conflict rhyme or atypical match. Key words corpus; semantic rhyme; translation; "leading to" 0 引言 近年来，随着语料库语言学的发展，语义韵的研究在语言的学习和应用中发挥了越来越显著的作用。语义韵的定义由Louw于1993年正式提出，Louw将语义韵定义为“a consistent aura of meaning with which a form is imbued by its collocates”。本文以大量真实的源语语料和翻译语料探究“导致”类动词的语料韵特征及其对翻译的启示。 1 文献综述和语料库介绍 关于语义韵翻译的研究国内外研究就有涉及。Munday（2003）在英语与西班牙语的语义韵和翻译的跨语言研究分析的基础上提出语料库数据对译者翻译大有益处。Stewart （2009）分析了英意翻译中的语义韵问题。 文本采用的语料库为兰卡斯特汉语平衡语料库（LCMC）和浙大汉语译文语料库（ZCTC）。本文运用软件Antconc3.2.1w（windows）2007对语料进行处理。搜索“导致”和
国内语义韵研究综述
山东外语教学 Shandong Foreign Language Teaching Journal 2009年第2期(总第129期) 国内语义韵研究综述 翟红华,方红秀 (山东科技大学外国语学院,山东青岛 266510) 基金项目:本研究为山东省教育厅资助项目“基于语料库的语义韵研究及其应用” (Y 06512)阶段性成果之一。收稿时间:2009201220 作者简介:翟红华(1967-),女,汉族,山东蓬莱人,教授,硕士生导师,南开大学在读博士。研究方向:生成音系学、应用语言学。 方红秀(1983-),女,汉族,山东泰安人,硕士研究生。研究方向:外国语言学及应用语言学。 摘要:自2000年语义韵的概念被介绍到中国,对语义韵的研究一直吸引了国内广大学者的兴趣,涌 现出了大量的成果。对此,本文拟对近十年的研究成果从宏观的角度综合概述其研究特点、研究领域等,同时指出研究的不足之处,这将对语义韵的进一步研究具有一定的借鉴意义。关键词:语义韵;研究综述中图分类号:H030 文献标识码:A 文章编号:100222643(2009)022********.0引语 语义韵(Semantic Pros ody )是当代语料库语言学中的一个重要研究对象。这一术语是Sinclair (1991) 借用Firth 曾经使用的“音韵” (pros ody )一词而新创的一个专为语料库语言学研究使用的术语。Stubbs (1996)将语义韵分为消极语义韵(negative pros ody )、中性语义韵(neutral pros ody )和积极语义韵(positive pros ody )三类。其中中性语义韵又可称为错综语义韵。(卫乃兴,2002a )语义韵研究通常采用三种方法:基于数据的方法、数据驱动的方法和基于数据和数据驱动相结合的折中方法。卫乃兴是最早将语义韵概念介绍到国内的著名学者之一。自2000年,对语义韵的研究一直吸引着广大学者的兴趣。本文试图从宏观的角度对这一可喜的研究现象及成果进行全面概括,展现语义韵研究的全貌。2.0统计与分析 自语义韵的概念被介绍到中国,国内关于语义韵的研究呈现出良好的发展势头,陆续出版和发表了一批学术论文,取得了一定的研究成果。本文以中国期刊全文数据库、博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库四个数据库为来源,先后以“主题为语义韵”“关键词为语义韵”为检索项,检索并筛选出关于语义韵研究的文章38篇。 从目前国内语义韵研究的特点来看,主要表现在两个方面:一是研究论文逐渐增多,特别是在2006年之后。具体分布见图表1。二是研究领域不 断扩大。从起初对语义韵对象、方法的简单介绍转入更广、更深的领域 。 图表1 从目前的研究方向上看,基于语料库的语义韵研究主要有以下四个方面:语义韵的理论介绍、词汇语义韵的实证研究、语域的扩展及语义韵的实际应用。下面从这四个方面分别对近几年的语义韵研究进行介绍。 2.1语义韵的理论介绍 各个时期均有这方面的介绍性文章。纪玉华、吴建平(2000)的文章“语义韵研究:对象方法及应用”是最早有关语义韵的介绍。随后,卫乃兴(2002b )在其论文“语义韵研究的一般方法”中就语义韵研究的三种常用方法作了详细的介绍,即基于数据的方法、数据驱动的方法和基于数据与数据驱动相结合的折中方法。文章通过对语义韵的实例研究,揭示研究中的理念及具体步骤,分析每种方法的特点与实用性,并讨论语义韵研究的价值和意义,实用性极强。王泽鹏、张燕春(2005)在“语义韵律理 8
语言研究方法和统计语言学--必背
语言研究方法 一、选题步骤 文献调研科学分析提出选题初步论证评议和确定课题 1、课题调研调研与考察是对有关课题的历史、现状及发展趋势进行调查研究，要掌握前人对有关课题已做了哪些工作，还存在什么问题，问题的关键在哪里，已经得出什么结论，有什么经验和教训，以便在新的起点上选择课题。 2、课题选择根据调研和实际考察的结果，初选出诸个科学问题，认真分析其在科技发展中的地位、作用、社会经济效益以及制约科研能否顺利进行的其他因素等。 3、课题论证论证是指对课题进行全面的评审，看其是否符合选题的基本原则，并分别对课题研究的目的性、根据性、创造性和可行性进行论证，以确定选题的正确性。课题论证一般采取同行专家研究评议与管理决策部门相结合的方式进行。 4、课题确定经过课题论证之后，该课题若通过，即课题确定。若没通过，该课题则被淘汰，需再按照选题的程序和原则，另行选定其他课题。 二、文献检索方法 1. 常用法:是利用文摘或题录等各种文献检索工具查找文献的方法。按时间顺序查找，可顺查、倒查和抽查。 (1) 顺查法。这是一种以课题起始年代为起点从远到近按时间顺序的查法。查找前要摸清该课题提出的背景和大致时间，从问题发生的年代查起，这样一卷卷或一年年地查找，直到认为文献够用为止。这种逐年顺查的方法是有利于查全，不遗漏;缺点是比较费时间，检索效率低。 (2) 倒查法。与顺查法相反，就是由近而远地按时间逆序查找。这种方法适用于一些新的课题或有新内容的老课题。查找时效率高，省时省力，但容易遗漏有用的文献。 (3) 抽查法。这是一种针对学科发展特点，抓着该学科发展迅速、文献发表较多的年代，抽出一段时间，逐年检索。 2. 引文法:也叫追溯法或扩展法。这是一种传统的获取文献的方法。即利用已知的有关文献后所附的“引用参考文献”进行追溯查找。 综合法:也称“循环法”或“分段法”，就是将上述两种方法结合使用，即先通过选定的检索工具查找出一批文献，然后再利用文献所附的参考文献来追溯查找，如此交替地往前推移。这种方法兼有常用法和引文法的优点，可以查得全而准，检索效率高。 三、西方现代哲学思潮和流派 “现代西方哲学流派”是指马克思主义哲学产生以后西方流行的各种哲学派别，是近代西方哲学的继续。现代
语义韵研究概述
语义韵研究概述 摘要：语义韵研究是近年来语料库语言学的一大研究热点。本文尝试从宏观的角度对语义韵的基本理论、研究方法和研究现状进行了总结概括，并提出了语义韵研究的两个新方向。 关键词：语义韵研究方法研究现状新方向 词语搭配（collocation）的语义韵（semantic prosody）研究是近年来语料库语言学的一大研究热点。语义韵这一术语是Sinclair(1991)借用Firth曾经使用的“音韵”一词而新创的一个专为语料库语言学研究使用的术语。语义韵概念被介绍到国内以来，吸引了广大学者的研究兴趣。本文试图从宏观的角度对语义韵的基本理论、研究方法和研究现状进行总结概括，并提出了一些语义韵研究的新方向。 一、语义韵的基本理论 语料库的研究实践表明，词项的搭配行为显示一定的语义趋向：一定的词项会习惯性地吸引某一类具有相同语义特点的词项，构成搭配。由于这些具有相同语义特点的词项与关键词项在文本中高频共现，后者就被“传染”上了有关的语义特点，整个语境内就弥漫了某种语义氛围，这就是语义韵(3)。语义韵大体可分为分为积极（positive）、中性（neutral）和消极（negative）三类。在消极语义韵里，关键词吸引的词项几乎都具有强烈或鲜明的消极语义特点，它们使整个语境弥漫一种浓厚的消极语义氛围。积极语义韵相反：关键词吸引的几乎都是些具有积极语义特点的词项，由此形成一种积极语义氛围。在中性语义韵里，关键词既吸引一些消极涵义的词项，又吸引一些积极涵义或中性涵义的词项，由此形成一种错综的语义氛围。因此，中性语义韵又可称为错综（mixed）语义韵。无论哪一类情况，给定关键词的搭配行为都有规律可循，都隐含或明确表达语言使用者的态度与评价意义，实现某种语用目的或功能。 语义韵是语料库语言学迄今发现的重要语言运作机制之一，它不仅揭示词项结伴行为的语义特征，而且揭示人们凭借搭配范式表达态度、评价事件等语用功能特征。具体的目的功能使节点词显示强烈的语义选择趋向；语义选择趋向有力地制约着节点词语境内搭配词的使用，使同质语义特点的词项聚集共现，并分属于有限的几个语义组。从语用目的到语义选择趋向，从语义选择趋向到具有具体语义特征的搭配词，语义韵机制揭示可观察到的搭配规约。 二、语义韵的研究方法 语义韵的主要研究方法有三类，分别是：“基于语料库数据”的研究方法、“语料库数据驱动”的研究方法及“基于语料库数据和语料库数据驱动相结合”的折中式研究方法(2)。 “基于语料库数据”的方法以语料库索引为基本依据，首先在传统的句法框架内建立关键词的类联接（colligation），然后参照该类联接框架，观察、检查证据并概括关键词的搭配行为。这类研究方法可使研究者从语料库丰富的资源中获得可靠翔实的证据，从而对词语搭配中的语义特点进行扎实充分的概括，而不必求助于个人有限的直觉。但依照这类方法进行的研究受限于已经确立的语法结
语义相似度的计算方法研究
语义相似度的计算方法研究 信息与计算科学余牛指导教师：冉延平 摘要语义相似度计算在信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等很多领域中都有广泛的应用．特别是近几十年来随着Internet技术的高速发展,语义相似度计算成为自然语言处理和信息检索研究的重要组成部分．本文介绍了几种典型的语义相似度的计算方法，总结了语义相似度计算的两类策略,其中重点介绍了一种基于树状结构中语义词典Hownet的语义相似度计算方法，最后对两类主要策略进行了简单的比较．关键词语义相似度;语义距离;知网;语料库 The Reseach of Computing Methods about Semantic Similarity YU Niu (Department of Mathematics and Statistics,Tianshui Normal University , 741000) Abstract Semantic similarity is broadly used in many applications such as information retrieval, information extraction, text classification, word sense disambiguation, example-based machine translation and so on．Especially with the rapid development of Internet technology in recent decades, Calculation of semantic similarity has always been an important part of natural language processing and information retrieval research .This paper introduces several main methods of calculating semantic similarity , then two strategies of semantic similarity measurement are summarized, and we focuse on the Hownet based on the stucture of tree and use them to calculate the semantic similarity ,and finally the two strategies are easily compared . Key words Semantic similarity, Semantic distance,Hownet, Corpus
国内语义韵研究综述_翟红华
山东外语教学 Shandong Fore ign Language Teaching Jour nal 2009年第2期( 总第129期) 国内语义韵研究综述 翟红华,方红秀 (山东科技大学外国语学院,山东青岛 266510) 基金项目:本研究为山东省教育厅资助项目“基于语料库的语义韵研究及其应用”(Y06512)阶段性成果之一。收稿时间:2009-01-20 作者简介:翟红华(1967-),女,汉族,山东蓬莱人,教授,硕士生导师,南开大学在读博士。研究方向:生成音系学、应用语言学。 方红秀(1983-),女,汉族,山东泰安人,硕士研究生。研究方向:外国语言学及应用语言学。 摘要:自2000年语义韵的概念被介绍到中国,对语义韵的研究一直吸引了国内广大学者的兴趣,涌 现出了大量的成果。对此,本文拟对近十年的研究成果从宏观的角度综合概述其研究特点、研究领域等,同时指出研究的不足之处,这将对语义韵的进一步研究具有一定的借鉴意义。关键词:语义韵;研究综述中图分类号:H030 文献标识码:A 文章编号:1002-2643(2009)02-0008-041.0引语 语义韵(Semantic Prosody )是当代语料库语言学中的一个重要研究对象。这一术语是Sinclair (1991)借用Firth 曾经使用的“音韵”(prosody )一词而新创的一个专为语料库语言学研究使用的术语。Stubbs (1996)将语义韵分为消极语义韵(negative pr osody )、中性语义韵(neutral prosody )和积极语义韵(positive pr osody )三类。其中中性语义韵又可称为错综语义韵。(卫乃兴,2002a )语义韵研究通常采用三种方法:基于数据的方法、数据驱动的方法和基于数据和数据驱动相结合的折中方法。卫乃兴是最早将语义韵概念介绍到国内的著名学者之一。自2000年,对语义韵的研究一直吸引着广大学者的兴趣。本文试图从宏观的角度对这一可喜的研究现象及成果进行全面概括,展现语义韵研究的全貌。 2.0统计与分析 自语义韵的概念被介绍到中国,国内关于语义韵的研究呈现出良好的发展势头,陆续出版和发表了一批学术论文,取得了一定的研究成果。本文以中国期刊全文数据库、博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库四个数据库为来源,先后以“主题为语义韵”“关键词为语义韵”为检索项,检索并筛选出关于语义韵研究的文章38篇。 从目前国内语义韵研究的特点来看,主要表现在两个方面:一是研究论文逐渐增多,特别是在2006年之后。具体分布见图表1。二是研究领域不 断扩大。从起初对语义韵对象、方法的简单介绍转入更广、更深的领域 。 图表1 从目前的研究方向上看,基于语料库的语义韵研究主要有以下四个方面:语义韵的理论介绍、词汇语义韵的实证研究、语域的扩展及语义韵的实际应用。下面从这四个方面分别对近几年的语义韵研究进行介绍。2.1语义韵的理论介绍 各个时期均有这方面的介绍性文章。纪玉华、吴建平(2000)的文章“语义韵研究:对象方法及应用”是最早有关语义韵的介绍。随后,卫乃兴(2002b )在其论文“语义韵研究的一般方法”中就语义韵研究的三种常用方法作了详细的介绍,即基于数据的方法、数据驱动的方法和基于数据与数据驱动相结合的折中方法。文章通过对语义韵的实例研究,揭示研究中的理念及具体步骤,分析每种方法的特点与实用性,并讨论语义韵研究的价值和意义,实用性极强。王泽鹏、张燕春(2005)在“语义韵律理 8 DOI :10.16482/j .sd w y37-1026.2009.02.021