导读:本文包含了语义语言论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自然语言,语义表示,情境信息,多模态建模
语义语言论文文献综述
张琨[1]（2019）在《情境感知的自然语言语义表示方法研究》一文中研究指出自然语言是人类沟通与交流的主要方式,以表象的符号表示高度抽象的语义信息。作为人类几千年知识与智慧的结晶,自然语言组织结构复杂,语义表达形式多样。词、短语、句子、段落、文章等都有其各自独有的特点,同时彼此之间也存在着潜在的联系。让模型能够充分理解自然语言,是人工智能完备性问题的重点研究内容之一。要实现这个目标,首先需要解决的问题就是如何表示自然语言的语义。现阶段,基于分布式假设的词向量,以及基于超大规模的语料库与超大规模网络结构的预训练语义表示模型已经取得了优异的成绩。但自然语言的语义理解与表示仍面临着情境信息利用不充分,模型结构复杂,内部机制难以解释等诸多挑战。为此,本文提出利用情境信息来辅助自然语言的语义理解与表示,从情境信息的选择,情境信息的利用以及文本的处理等方面展开深入研究,最终提升模型表示自然语言语义的能力。本文工作与贡献可以概括如下:首先,提出了情境信息丰富的词语义表示方法与情境感知的双重注意力的句子语义表示方法。传统基于分布式假设的词向量表示方法用一个固定向量来表示语义信息,这会导致词义模糊、表达不准确。为此,本文分别从词级别和句子级别对自然语言的语义表示进行研究。一方面,针对词的语义表示缺乏合适情境信息的问题,基于不同情境信息揭示的是词的不同方面语义的发现,通过在大规模语料库中选择不同类型的情境信息训练词向量,实现对词语义更全面的表示。在此基础上,针对具体应用,设计了一种可扩展性良好的神经网络结构,根据具体的语义关系利用注意力机制选择最适合的语义向量表示,实现了对词语义的全面表示与高效利用。实验结果表明本文提出的方法能够显着提高词蕴涵识别的准确率。另一方面,针对句子语义建模过程中情境信息缺失的问题,本文还选择多模态数据(图像信息)作为句子情境信息的补充,利用图像注意力构建句子语义的丰富表达。在此基础上利用句子注意力实现句子之间的语义交互建模,两者相互结合,最终实现句子语义的全面建模与句子语义推理关系的准确识别。在大规模公开标准数据集上的实验也验证了本文提出的方法的有效性。其次,提出了情境信息多层次利用的句子语义表示方法。多模态情境数据(例如图像信息)能够丰富文本的情境信息,但多模态数据形式多样,与句子语义之间存在不同层次的关联。为此,本文从句子语义表示角度提出了图像增强的多层次语义表示框架。分别从词级别、短语级别、句子级别利用图像信息增强对句子语义的准确理解与表示,提升模型表示句子语义以及识别句子间语义推理关系的准确率。更进一步,考虑到图像信息更多的展示视觉特征,与自然语言表达的高度抽象语义存在巨大差异的问题,本文深入研究了图像情境信息的使用方法,提出了一种自适应的图像语义特征抽取器,利用图像的描述句子抽取细粒度的图像语义特征,并设计实现了一种多层次图像增强的语义表示框架。通过融合粗粒度的预训练图像视觉特征与细粒度的图像语义特征实现图像信息的高效利用,进而更为准确地表示句子语义,提升模型的语义表示能力。多个自然语言推理公开标准数据集上的大量实验也证明了本文提出的方法能够有效利用图像实现对句子语义全面准确地表示。最后,提出了情境感知的句子动态阅读表示方法。自然语言是人类最主要的沟通交流方式,因此人类的一些自然语言行为对研究其表示方法有重要的指导与借鉴意义。为此,本文通过借鉴人类阅读习惯,提出了动态阅读的自然语言句子语义表示方法。具体而言,该网络能够根据已掌握的信息动态选择当前状态下最需要关注的一个词,实现对句子中动态变化的重要内容的准确识别。在此基础上,通过不断循环该过程,实现对整个句子语义的准确理解。除此之外,考虑到自然语言的语义表示高度依赖情境信息,情境信息的缺乏会导致语义表示的模糊、不准确。因此,本文提出了局部感知的动态重读网络,在动态重读网络每次只选择一个最重要的词的基础上更进一步,同时选择出帮助理解该重要词的局部情境信息,通过两者的结合,保证对选择出的重点词的准确理解,从而进一步提升模型理解与表示句子语义的能力。多个句子语义匹配任务上的多个不同公开数据集上的大量实验充分证明了本文提出的方法能够准确掌握句子中动态变换的重点内容,实现句子语义的准确理解与表示。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-11-01）
杨菊英,江兵,罗佳[2]（2019）在《自然语言语义库构建方法研究》一文中研究指出自然语言语义语料库构建是智能云计算环境中实现信息交换的关键步骤,对语义语料库构造技术进行了分析,提出了一种基于词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和字向量距离的新型网页去重复算法,该方法专注于解决语音识别中的存储问题,为分词和句法分析提供功能支持。该方法可以直接用于语义语料库构建,能提高网页重复数据删除的效率。实验结果表明:该方法能实现云计算平台的语义库构建,且性能优于其他方法,说明了该方法的可行性和有效性。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年10期）
黄蓓[3]（2019）在《主观性——客观性作为语义分化的理据——兼谈其对语言教学的启示》一文中研究指出本文考察了主观性与语义分化的关联及其对语言教学的启示,发现主观性往往造就语言中的主—客分工,主观性—客观性是词义分化与构式分化的重要理据。就近义词而言,具有强主观性的成分往往与非主观成分呈互补态势;就多义词而言,同一成分往往兼司主—客功能,其用法语境呈"主—主""客—客"分布倾向。近义构式的主—客分工表现为主观性构式同其上位构式间的分化效果,以及平行近义构式间的主—客分化效果。据此,主观性—客观性可视为语义分化的重要理据。对近义/多义分布的认知理据的挖掘,有助于发掘汉语中看似杂乱无章的现象背后的规律,从而制定更有效的留学生教学模式。(本文来源于《汉语学习》期刊2019年05期）
任瑞娜[4]（2019）在《基于语义波理论下英语语言专业教学路径的创新研究》一文中研究指出语义波理论在高校英语语言创新课堂和创造性教学中的应用具有可行性。以片段累积法弥补学生语义波基础理论的不足;以语境独立及辩证理解构建学生在英语语言探究中的语义波识别思维;以时代空间聚焦教学法拓展英语语言的语义多元性。英语专业语言在语义波理论下,契合全球化趋势,全面搭建创新课堂,推进现代教改的可持续发展。(本文来源于《内蒙古财经大学学报》期刊2019年04期）
冯雪[5]（2019）在《基于外部语义知识补全的自然语言查询》一文中研究指出语义网是依托互联网技术而产生的一类非常重要的资源。目前,语义网中的用户查询仅支持形式化的查询方式,因此需要严格地遵循某种特定的语法规范,从而导致只有熟悉语义网系统和形式语言的专业人士才能正确进行查询操作。为了弥补这一缺陷,提出了一个无指导的自然语言查询系统,它能自动地将自然语言的句子转换成语义网查询支持的形式语言语句,从而方便非专业用户(即普通用户)使用。该系统首先根据语义网自动抽取给定句子中的所有实体和属性,然后将这些实体和属性关联起来形成一个语义关联图,最后通过启发式的方式从图中搜索出一条最优路径,并将这条路径转换成SPARQL语句。该系统最关键的部分在于语义网中的实体和属性覆盖度,它能直接决定语义关联图的好坏,从而影响系统的最终性能。为了提升系统的实用性,进一步利用外部语义网的知识来补全和丰富自然语言句子中所蕴含的信息,优化中间生成的语义关联度,得到更准确的SPARQL语句。最后采用美国地理问题集进行实验以验证该系统以及提出的改进方法,该数据集共包含了880个问句的人工SPARQL语句,是自然语言查询相关工作中一个被广泛认可的数据集。最终实验结果表明:提出的基准系统能够正确回答77.6%的问题,显着优于当前最好的无指导系统;当采用外部语义知识补全后,回答正确率达到78.5%。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年08期）
李东萍[6]（2019）在《语言的情感语义》一文中研究指出人类用语言来表达情感,语言中有大量表示情感意义的词,当语言使用者的感情表露于语言中时,语言就有了传递情感的语义。语言是情感思维的工具,情感反映到语言里,形成情感语义。因此,我们说,语言不只具有词典上的涵义,还有情感语义。情感语义是语言语义的一个成分,是指说话人的个人感情或态度被反映在语言里所出现的意义。始于古希腊罗马时期的传统语言学过分强调从逻辑角度研究语言,但在17、18世纪的哲学研究中受到了普遍质疑。受文艺复兴时期民族主义的影响,英国浪漫主义思潮注重语言抒发感情的功能,注重语言同历史和生活之间的紧密联系。之后,德国语言学家洪堡特提出了语言世界观理论,认为人类对世界的认识受到语言的支配。这一观点为情感语义、语言文化关系的研究奠定了理论基础。现代语义学研究中,关于情感语义的研究是目前国内较少涉及的领域。本论文主要从词汇和句子层面的情感语义、情感语义的实现方法、民族文化心理及审美观对情感语义的影响等方面,对语言的情感语义逐一展开论述。(本文来源于《文学教育(上)》期刊2019年07期）
刘宜珂[7]（2019）在《语义、句法与语篇功能视角下的迪兰·莫兰单口相声的语言与幽默》一文中研究指出本文研究了爱尔兰喜剧演员、剧作家——迪兰·莫兰在其单口相声中用于制造幽默的语言方式。本文的研究对象是从迪兰·莫兰在2004、2011以及2015年录制的相声演出中提取出的文本。本研究基于叁个视角——语义学角度、形式句法角度、语篇功能角度,对文本进行了具体分析,并讨论了各个视角下语言对幽默效果的建构至传导所起的功能。(本文来源于《太原城市职业技术学院学报》期刊2019年06期）
李霞,刘承标,章友豪,蒋盛益[8]（2019）在《基于局部和全局语义融合的跨语言句子语义相似度计算模型》一文中研究指出跨语言句子语义相似度计算旨在计算不同语言句子之间的语义相似程度。近年来,前人提出了基于神经网络的跨语言句子语义相似度模型,这些模型多数使用卷积神经网络来捕获文本的局部语义信息,缺少对句子中远距离单词之间语义相关信息的获取。该文提出一种融合门控卷积神经网络和自注意力机制的神经网络结构,用于获取跨语言文本句子中的局部和全局语义相关关系,从而得到文本的综合语义表示。在SemEval-2017多个数据集上的实验结果表明,该文提出的模型能够从多个方面捕捉句子间的语义相似性,结果优于基准方法中基于纯神经网络的模型方法。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年06期）
李淼[9]（2020）在《水稻直播机控制中英语语言理解介词语义分析》一文中研究指出水稻生产由多个环节组成,其中移栽对人力和水资源占用比例较大。直播省去了拔秧和移栽的过程,是水稻种植方式的发展方向之一。我国的水稻直播机种类多样,型号齐全,但作业精度有待提高。直播机的控制指令是以语言为载体传递的,对语言语义的理解会影响机械的控制效果。为此,以华昌2BG-6A型稻麦条播机为平台,对水稻直播机控制中的英语介词语义进行了分析。直播机的参数设定、数据采集和指令发送采用英语形式,介词主要用于表示动作执行前提及控制程度,在状态监测、自主驾驶和播量调节上发挥着重要作用。最后,列举了3种控制功能中的代表性介词,旨在保证播种的均匀性及提高直播机智能化水平。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年03期）
韩朋[10]（2019）在《基于跨语言映射的语义相似项挖掘》一文中研究指出随着世界文化的交融和信息的多样式传播,文本信息处理依旧是信息技术中最重要的研究与应用领域之一。近些年,随着各种语言在各国的推广以及国内外研究学者更多的发表外文期刊,跨语言映射下的研究显得尤为重要。跨语言映射是一种跨越语言界限进行获取知识的问题,同时它又属于数据挖掘领域。为了提高汉语相似词汇聚类的结果,我们在研究了英语词汇构造后,提出了通过汉语翻译英语的跨语言映射,将汉语映射到英语中进行处理,获取汉语的语义相似项集合。课题中主要运用了在建立双语字典时跨语言映射的规则、词汇语义相似度的计算、特征值的提取和数据挖掘技术中的聚类算法等知识,对通过网络爬虫程序收集的汉语词汇进行了语义相似项挖掘。本文的主要研究内容如下:1、建立跨语言映射的双语字典。编写以建立的本地汉语词汇库为主题的网络爬虫程序,借助网络词典以本地汉语词汇为关键词进行检索,收集每个汉语词汇的html文件。然后,通过数据预处理操作,对html文件进行数据清洗和数据集成,组成基于网络词典的统计地Key-Values键值对,并且以键值对为基础建立跨语言映射字典。结果表明,我们建立的双语字典涵盖的词汇更丰富,对以后的实验更加有利。2、特征值的提取。在研究word2vec的基础上,调整了CBOW模型,对字典的Values进行词汇向量化,通过PCA算法对向量化后组成的向量矩阵进行计算,得出特征值。3、选取K-means聚类算法对特征值进行距离的计算,通过迭代模式,获取特征值的聚类结果。再利用对应关系得到英语词汇的聚类,通过字典的values查询key,获取汉语词汇语义相似项的集合。本文研究成果不仅得到了汉语词汇语义相似项集合,同时也建立了一个较为丰富的汉英双语字典,具有一定的实践意义,有助于推动自然语言处理领域对汉语文本的发展。(本文来源于《济南大学》期刊2019-06-01）
语义语言论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
自然语言语义语料库构建是智能云计算环境中实现信息交换的关键步骤,对语义语料库构造技术进行了分析,提出了一种基于词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和字向量距离的新型网页去重复算法,该方法专注于解决语音识别中的存储问题,为分词和句法分析提供功能支持。该方法可以直接用于语义语料库构建,能提高网页重复数据删除的效率。实验结果表明:该方法能实现云计算平台的语义库构建,且性能优于其他方法,说明了该方法的可行性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语义语言论文参考文献
[1].张琨.情境感知的自然语言语义表示方法研究[D].中国科学技术大学.2019
[2].杨菊英,江兵,罗佳.自然语言语义库构建方法研究[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[3].黄蓓.主观性——客观性作为语义分化的理据——兼谈其对语言教学的启示[J].汉语学习.2019
[4].任瑞娜.基于语义波理论下英语语言专业教学路径的创新研究[J].内蒙古财经大学学报.2019
[5].冯雪.基于外部语义知识补全的自然语言查询[J].计算机科学.2019
[6].李东萍.语言的情感语义[J].文学教育(上).2019
[7].刘宜珂.语义、句法与语篇功能视角下的迪兰·莫兰单口相声的语言与幽默[J].太原城市职业技术学院学报.2019
[8].李霞,刘承标,章友豪,蒋盛益.基于局部和全局语义融合的跨语言句子语义相似度计算模型[J].中文信息学报.2019
[9].李淼.水稻直播机控制中英语语言理解介词语义分析[J].农机化研究.2020
[10].韩朋.基于跨语言映射的语义相似项挖掘[D].济南大学.2019