语义研究之研究——《语义学与语义研究导论》述评
语义研究之研究——《语义学与语义研究导论》述评
作者：韩影
作者机构：哈尔滨师范大学文学院,黑龙江哈尔滨150025
来源：语文学刊
ISSN：1672-8610
年：2015
卷：000
期：009
页码：19-20
页数：2
中图分类：H030
正文语种：chi
关键词：语义学;语义研究;发展历程
摘要：《语义学与语义研究导论》是一本直接面向汉语言文学专业和汉语国际教育专业学生,为展现语义研究发展面貌所编写的一部教材,对语义学和语义的基本问题进行细致梳理,并初步理清了语义研究的发展脉络.本文主要从内容简介、创新与突破等方面对该书进行评议.
“NP+了”结构的语义、语用分析
关键词：“NP+了”结构语义分析运用发展
在现代汉语的口语交际中，有一种结构为“名词性词语+了”。名词性词语主要包括一般的名词和名词性短语，这种结构一般都可以描述为“NP+了”。例如：“大姑娘了”“春天了”“老大不小的人了”。并不是任何一个名词或名词性短语都可以进入这一结构。例如：“*孩子了”“*椅子了”“*桌子了”“*香蕉了”“*课本了”，诸如此类则明显说不通，不适合这一结构。有的名词可以运用，有的名词不可以运用，因此这一结构有待于我们进行深入探讨分析。
我们拟从语义、语用方面来着重考察“NP+了”结构，在此基础上，探讨目前流行的“太/很+NP+了”与之不同之处，即其对“NP+了”的发展和完善，从而可以看出“NP+了”的发展前景。
一、“NP+了”结构的语义分析
“春天了”表示目前的季节是春天，而不是夏天、秋天、冬天；“大学生了”表示某人已经进入大学，成为一名大学生；“小伙子了”指他已经不是小男孩，现在已经长大成为一个大小伙。由此，我们可以概括出“NP+了”这一结构表示：达到某种程度或状态。在这一句式结构中，NP处于关键位置。
能够进入“NP+了”这一结构的NP主要可以分为以下几种类型：
（一）客观性
这里所谓的“客观性”主要是指此类名词性词语的意义，不因某个人的使用而改变，不因其使用的语言环境的改变而改变，其本身具有大家公认的不言自明的顺序性，因而在运用过程中具有一定的普适性。
1.能够循环反复且具有顺序性的名词
这类名词所表示的事物具有顺序性，并且随着时间的推移能够周而复始，不断循环出现。例如：
（1）春天了，夏天了，秋天了，冬天了……
（2）星期一了，星期二了，星期三了……
（3）正月了，二月了，三月了……
在这三个例子中，名词都是可以循环出现的，并且它们之间都有先后顺序，不能随意更改彼此之间的先后顺序。例（1）春天―夏天―秋天―冬天―春天―夏天―秋天―冬天……无限循环下去。例（2）一个星期有七天，星期一过后是星期二，以此类推，直到星期天，过完星期天之后又是星期一，然后接着继续下去。例（3）一年有十二个月，从正月到十二月是一个周期，十二月过完又要从正月开始循环。这类循环将无穷无尽地循环下去，不会停止。这类名词一般都是时间名词，这些时间名词一般都是客观的，可分为时间点名词和时间段名词。时间点名词如：“腊八、八月十五”；时间段名词如：“正月、暑假”。不管是时间点名词还是时间段名词，它们中的任何一个成分都可以进入这一结构，并且这种名词的循环是没有尽头的，但它们中成分的个数是确定的。
2.能够单向推移且具有顺序性的名词
这类名词所表示的人或物能随着时间的推移不断从前一个阶段向后一个阶段发展，并且这种发展只能是单向的，即由低级向高级方向推进，同时，这种名词所组成的序列具有明确的顺序性。例如：
（4）中学生了。
未入学儿童、小学生、中学生、大学生、硕士生、博士生形成一个学历序列。这种学历序列是随着人们年龄的成长有步骤、有顺序地行进的。只能是从未入学儿童进入小学生、从小学生进入中学生，也就是说要想n+1，必须先进入n，即不能够由小学生直接进入大学生；也不能从博士生进入硕士生，即只能够从前往后推进不能从后向前推进。
在这一结构中，除了起始位置的名词不能进入“NP+了”，其他都可以进入这一结构，即不可以说“*未入学儿童了”，而“中学生了”“大学生了”“硕士生了”“博士生了”则可以讲得通。
3.能够双向推移且具有顺序性的名词
这类名词所表示的事物随着时间推移而发展，并且事物之间具有前后顺序，与能够
基于语义网的信息检索研究
基于语义网的信息检索研究 肖芙蓉 【摘 要】文章对传统信息检索中存在的问题进行了分析，简单介绍了语义网，并针对基于语义网的信息检索进行了简单的论述，最后对语义网信息检索进行了展望。 【关键词】语义网 信息检索 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ｇｉｖｅｓ ａ ｓａｍｐｌｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ＳｅｍａｎｔｉｃＷｅｂ，ａｎｄ ｄｉｓｃｕｓｓｅｓ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ ｂａｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｂｒｉｅｆｌｙ．Ａｔ ｌａｓｔ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ ｔｈｅｆｕｔｕｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ 互联网创始人Ｔｉｍ Ｂｅｒｎｅｒｓ－Ｌｅｅ在１９９８年首次提出了语义网（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ）的概念，之后，世界各地的相关研究科研人员都将研究重点转向语义网。简单地说，语义网是一种能理解人类语言的智能网络，它不但能够理解人类的语言，而且还可以使人与电脑之间的交流变得像人与人之间交流一样轻松。语义网是对未来网络的一个设想，在这样的网络中，信息都被赋予了明确的含义，机器能够自动地处理和集成网上可用的信息。语义网使用ＸＭＬ来定义定制的标签格式以及用ＲＤＦ的灵活性来表达数据，下一步需要的就是用一种Ｏｎｔｏｌｏｇｙ的网络语言（比如ＯＷＬ）来描述网络文档中术语的明确含义和它们之间的关系。 目前大多数商务网站的搜索引擎主要是基于关键词的全文匹配和基于主题分类进行检索的，由于信息资源缺少统一的语义描述，用户难以检索到与需求相关的资源，难以实现信息资源的语义共享，检索结果往往不能满足人们的需要。如何根据信息资源所具有的领域知识，实现信息资源的语义检索，提高数字化信息资源的利用率，是目前信息检索领域所面临的挑战。语义网的出现为这一问题提供了解决方案。语义网所描述的信息具有明确的含义，从而使得计算机能够更多地理解网上的信息，并以此为基础进行知识发现和关联等有关服务。 本文的目的就是在分析传统信息检索存在的问题和对语义网进行大体描述的基础上，探讨语义网对网络信息检索的影响，同时指出语义网在网络信息检索中所面临的挑战和问题。１ 传统检索信息面临的问题 信息检索是信息资源与信息需求的匹配过程，是通过一定的算法寻找信息资源与信息需求的交集的过程。目前，传统的商务网站搜索引擎主要是基于关键词的全文匹配和基于主题分类进行检索的，这种搜索引擎的优点是简单、快捷和容易实现，但由于缺少统一的语义描述，用户很难快速地找到所需要的有用信息，从而导致了信息的查准率和查全率都不高。传统的信息检索技术主要由各种全文本检索技术组成，这些全文本检索技术是Ｇｏｏｇｌｅ、Ｂａｉｄｕ（百度）等搜索引擎的技术基础，也是当今Ｗｅｂ搜索最为流行的方法。由于传统的检索方式大都是基于关键词和分类目录进行检索的，只严格按照用户提交的信息进行匹配，然后把结果呈现给用户，而没有理解和处理信息的能力，检索结果的有效与否需要用户自己进行判断［１］。因此，在检索过程中，一方面可能会漏掉有用的信息，另一方面可能会检索出无关的信息。 造成上述问题的实质在于传统的检索只是对检索的信息进行简单的匹配，而缺乏对知识的表示、理解和处理等能力。由于语义网的出现，很好解决了这个问题。语义网技术可以用计算机可理解的方式进行信息的表示，从而进行知识的发现、共享和重用。 ２ 语义网的简单介绍 ２．１ 语义网的结构 经过一段时间的探讨，Ｂｅｒｎｅｒｓ－Ｌｅｅ在２０００年勾画了未来要实现的语义网架构（见图１）。由图１可见，语义网由下至上共分７个层次，语义网的第一层包括 ９ ７ ＲＥＳＥＡＲＣＨ ＯＮ ＬＩＢＲＡＲＹ ＳＣＩＥＮＣＥ
中外搜索引擎研究的现状与发展
中外搜索引擎研究的现状与发展 夏旭李健康 （第一军医大学图书馆广州510515） 摘要: 以WWW网络搜索引擎的发展历程为基础，综述了WWW网络搜索引擎的定义、检索机制、检索规则、词表应用、分类研究、比较研究等方面取得的新进展，探讨搜索引擎发展走向与思路。同时就目前中外搜索引擎普遍存在的问题进行分析，希能对国内中文搜索引擎的开发和准确、快速、全面检索WWW网络乃至因特网信息资源有所启示。 关键词：搜索引擎研究进展综述信息资源管理 由于因特网上信息资源内容广泛、时效性强、访问快速、网络交互搜寻、动态更新，而且还提供快速访问网上信息资源的各种搜索引擎(Search Engines)，用于快速搜索WWW网络乃至因特上的有用信息，使得通过WWW网络获取网络信息资源成为国内外研究的一大热点。基于网络的搜索引擎的研制与开发应用成为当前网络信息资源开发应用研究领域的热点。英文搜索引擎“GOOGLE”和中文搜索引擎“百度搜索”的推出，拉开了搜索引擎核心技术争夺战的序幕。可以预言，在今后一段相当长的时间里，搜索引擎还将有长足的发展和进步，检索功能将更趋向于集成化和更具亲和力、更显人性化。 1 搜索引擎的定义、检索机制、检索规则和词表应用 1.1 定义 搜索引擎，Search engines，又称搜索机，Web搜索器，是伴随WWW网络出现的检索网上信息资源的新工具。实质上是一种网页网址检索系统，有的提供分类和关键词检索途径，有的仅提供关键词检索途径。它根据检索规则和从其他信息服务器上得到数据并对数据进行加工处理，自动建立索引，并通过检索接口为用户提供信息查询服务，能够自动对WWW资源建立索引或进行主题分类，并通过查询语法为用户返回匹配资源的系统。搜索引擎主要是由Crawler、Spider、Worm、Robot等计算机软件程序自动在因特网上漫游，不断搜集各类新网址及网页，形成数以千万甚至上亿条记录的数据库。它是通过采集标引众多网络站点来提供全局性网络资源控制与检索机制、将全球WWW网络中所有信息资源作一完整的集合、整理和分类、方便用户查找所需信息的网络检索软件。具有检索面广、信息量大、信息更新速度快，特定主题的检索专指性强等特点。 1.1.1 常规搜索引擎和元搜索引擎 自带索引数据库的搜索引擎通常被称为常规搜索引擎或独立搜索引擎，相应地，集多种常规搜索引擎于一体的搜索引擎则称为（多）元搜索引擎。元搜索引擎是国外搜索引擎开发者新设计的一种集成型搜索引擎，与独立搜索引擎的区别在于：它是通过一个统一的用户界面帮助用户在多个独立搜索引擎中选择和利用合适的搜索引擎，甚至是同时利用多个搜索引擎来实现检索操作。元搜索引擎没有自己独立的数据库，却更多地提供统一界面，形成一个由多个搜索引擎构成的具有独立功能的虚拟逻辑体，通过元搜索引擎的功能实现对这个虚拟逻辑体中各搜索引擎数据库的查询等一切操作。由于元搜索引擎预先配置好多个搜索引擎，每条检索指令都自动通过预先配置的搜索引擎执行，免去了用户逐一记忆和单独使用每个搜索引擎的麻烦。主要的元搜索引擎有ALL-IN-ONE、CUSI、Fun City Web Search、HyperNews、Linksearch、Savvysearch、Metacrawler、Best Search、W3Search Engines、WebSearch、Profusion、Mamma、Avenuesearch、Dogpile、Kwikseek、Findspot、Bytesearch、Webferret、Bluesquirrel Webseeker等。Metacrawler (http://www. https://www.360docs.net/doc/501539589.html,)能同时调用６个搜索引擎；Savvysearch (http://www. https://www.360docs.net/doc/501539589.html,)可有选择地调用21个独立的搜索引擎，检索Web、Usenet 新闻组、软件、参考工具、技术报告等信息，每次最多并行检索５个搜索引擎的数据库。Profusion (http://www. https://www.360docs.net/doc/501539589.html,)最多同时调用９个独立的搜索引擎，调用方式有全部调用、系统自动选择最好的３个、系统自动选择最快的３个、用户从中选取任意个搜索引擎。最新出现的桌面型离线式搜索引擎如Webcompass、WebSeeker、WebFerret、Echosearch、Copernic98等也是元搜索引擎。 1.1.2 集中式搜索引擎和分布式搜索引擎
言据性研究述评
＊衷心感谢导师朱永生教授的悉心指导。同时，感谢匿名评审专家提出宝贵、中肯的修改意见。 １ 关于ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｉｔｙ的中文翻译目前尚未统一，有几种译法。张伯江（１９９７）译作“传信范畴”；胡壮麟（１９９４ａ）译作“可证性”；徐盛桓（２００４）和廖巧云（２００４）译作“实据性”。笔者译为“言据性”，取自“言之有据” 的含义，望学界同仁批评指正。２００６年５月Ｍａｙ２００６第２９卷第２期 Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．２ 现代外语（季刊） ＭｏｄｅｒｎＦｏｒｅｉｇｎＬａｎｇｕａｇｅｓ（Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ） １．引言 言据性（ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｉｔｙ）１是近年来一个颇受语言学家青睐的课题，它主要是指说话人对知识的来源（ｓｏｕｒｃｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）以及态度或介入程度（ａｔｔｉｔｕｄｅ ｔｏｗａｒｄｓｋｎｏｗｌｅｄｇｅ／ｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔｔｏｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）的说 明。言据性在语法层的体现被称为“据素”（ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｓ／ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｍａｒｋｅｒｓ），表现形式主要有两种：形态据素（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｍａｒｋｅｒｓ／ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｓ）和词汇据素（ｌｅｘｉｃａｌｍａｒｋｅｒｓ／ｌｅｘｉｃａｌｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｓ）。形态据素主要是指某些语言中动词的 前、后缀；词汇据素主要是指动词、情态助动词、副词、形容词、副词短语，等等。 十多年来，国外的言据性研究发展迅速，已逐渐成为语言学研究领域中一个不可或缺的研究课题，吸引了越来越多的语言学家致力于此问题的探讨。在国内，也有部分学者曾关注或论及过言据性问题。吕叔湘（１９８２）把汉语中类似的言据性表达列在“传信”和“传疑”范畴之下；胡壮麟（１９９４ａ；１９９４ｂ）、钱军（１９９８）、 严辰松（２０００）、徐盛桓（２００４）等学者对言据性研究的部分成果曾作过简单地介绍。本文拟对这一领域的研究作一较为系统与全面的介绍与评述，以期引起更多学界同仁对言据性研究的兴趣与重视。 ２．发展历程 言据性研究最初是源于对美洲的印第安语，尤 其是对加利福尼亚北部地区的印第安语的研究。 １９１１年ＦｒａｎｚＢｏａｓ在 《美洲印第安语手册》一书的导言中首次提到了据素的语义概念。他发现，印第安夸基犹托语（Ｋｗａｋｉｕｔｌ）要求说话人必须说明信息的具体来源，而且这种对信息来源的说明是通过在动词后面添加不同的后缀来完成的（Ｂｏａｓ１９１１）。１９４７年，Ｂｏａｓ在《夸基犹托语法》一书中再次指出，夸基犹托语有一组动词后缀被用来表达知识的来源和肯定程度（ｓｏｕｒｃｅａｎｄｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）并首次明确提出了“ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌ”一词。自此，言据性研究就有了确定的专用术语，也就被正式引入了语言学研究领域（Ｂｏａｓ１９４７，Ｄｅｎｄａｌｅ＆Ｔａｓｍｏｗｓｋｉ２００１）。 １９５７年，ＲｏｍａｎＪａｋｏｂｓｏｎ的Ｓｈｉｆｔｅｒｓ，Ｖｅｒｂａｌ Ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅＲｕｓｓｉａｎＶｅｒｂ把 “ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌ”一词看作是和时态、人称、体等类似的标记词（ｌａｂｅｌ）。这时，据素已和语气（ｍｏｏｄ）区分开来，成为语法范畴中的一个重要组成部分（Ｊａｋｏｂｓｏｎ１９５７）。此后，言据性（ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｉｔｙ）和据素（ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌ）这两个术语被广泛地接受并使用。１９８１年春在美国伯克利召开了关于言据性研究的第一次世界性会议。１９８６年出版了该会的论文集，题为《言据性：认知的语言编码》（Ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｉｔｙ： ＴｈｅＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃＣｏｄｉｎｇｏｆ Ｅｐｉｓｔｅｍｏｌｏｇｙ）。正是这本论文集使言据性问题成为 一个独立的研究课题，从而确立了其在语言学领域中的牢固地位（Ｄｅｎｄａｌｅ＆Ｔａｓｍｏｗｓｋｉ２００１），因而对于言据性研究来说具有里程碑意义。１９９６年 Ｂｕｓｓｍａｎｎ的 《语言与语言学词典》已把“ｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｉｔｙ”作为单独的条目来解释；１９９７年Ｓａｅｅｄ的《语义学》一书把“言据性” 列为独立的小标题，并对其作了简言据性研究述评＊ 苏州大学 房红梅 提要：言据性是指说话人对知识的来源以及可靠性的说明。本文从介绍言据性研究的发展历程入手，探讨了言据性的定义以及分类问题，并具体分析、概括了言据性研究的特色与研究角度。最后，本文针对目前言据性研究的优势以及存在的一些问题，进行了简单的评析。 关键词：言据性、据素、述评［中图分类号］Ｈ０－０６ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］１００３－６１０５（２００６）０２－０１９１－０６
信息检索文献综述
信息检索文献综述 前言：关于信息检索技术的文献综述，一、信息检索技术现状，信息检索技术综述，信息检索技术实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面，从传统的基于关键词的检索到吸引广大研究者眼球的语义检索，传统的基于关键词信息检索，语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象和检索者的检索请求，提高了检索性能，语义检索技术将有一个长期深入研究的过程。 关于信息检索技术的文献综述 一、信息检索技术现状 【1】梁鸿雁，信息检索技术综述，2010(9),软件导刊,35~37,在 现有研究的基础上，信息检索技术实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。从传统的基于关键词的检索到吸引广大研究者眼球的语义检索。实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。传统的基于关键词信息检索，已取得了很大的成功，但是它不能从根本上表达用户的查询请求。语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象和检索者的检索请求，提高了检索性能。但由于自然语言理解和人工智能等领域的局限，语义检索技术将有一个长期深入研究的过程。 二、信息检索技术类型及方法
【1】赵阳，浅谈信息检索技术，2012年11月，科技创新与应用，45,介绍了当今比较热门的两种信息检索技术：第一，智能检索或知识检索传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典等改善检索效果，还可在知识层面或者概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果。第二，知识挖掘，目前主要指文本挖掘技术的发展，目的是帮助人们更好的发现、组织、表示信息、提取知识，以满足信息检索的高层次需要。 【2】孙广维，多媒体信息检索技术的研究，2012，6 ，吉林建筑工程学院学报，79~81，作者提出传统的多媒体检索方法处理比较简单，有的仅通过多媒体的外部属性和简单的文字描述进行检索，还脱离不了文本、数值和关键词的检索范畴，对图像、音频、视频信息则只有浏览或查看功能，缺乏多媒体本质特征的描述，在多媒体数据库中集成了图像、视频、音频等非文本信息，这样我们就可以用图像、音频、视频信息方便的进行检索。 【3】双林平，分布式信息检索技术探析，2012（4），图书馆学刊，111~112，分布式信息检索是信息检索研究的一个重要方向，主要对分布式信息检索概念、分布式信息检索法、搜索引擎技术进行了分析，分布式技术与信息检索相结合，对于分布式资源的检索策略来讲，不仅可以对分布服务器之间的通信问题进行有效解决，还可以对
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句法结构中的语义分析 学习要点：掌握句法结构分析中运用语义关系、语义指向、语义特征三种语义分析方法，并且能够运用这些分析法解释一些常见的语言现象。 句法结构是句法形式和语义内容的统一体。对句法结构不仅要做形式分析，如句法层次分析、句法关系分析、以及句型分析等，还要做种种语义分析。句法结构中的语义分析主要指语义关系、语义指向、语义特征三种分析法。 一、语义关系 （一）句法关系和语义关系 在句法结构中，词语与词语之间不仅发生种种语法关系，主谓、述补、述宾、偏正、联合等，而且发生种种语义关系。语义关系，语义学中指语言成分所表示的客观对象之间的关系，我们所说的语义关系是指动作和动作者、动作和受动者、动作和工具、动作和处所、事物和事物之间的关系等。句法关系和语义关系可能一致，也可能不一致。 ⑴吃面条。/削苹果。(句法、语义关系一致。) ⑵我吃完了。/饼干吃完了。/文章写好了。(句法、语义关系不一致) 前者“我”与“吃”是动作者（施事）和动作的关系，后者“饼干”和“吃”是受动者（受事）和动作的关系，结果和动作的关系。 一种句法结构关系，可能包含着多种语义关系，如：修理家具。/挖了一个坑。/来了一个客人。/写毛笔。(述宾关系，受事、结果、施事、工具。)反之，一种语义关系也可能构成多种句法结构关系。 ⑶沙发上坐着一个人。 ⑷那个人坐在沙发上。 ⑸那个人在沙发上坐着。 这几个句法结构的语义关系基本相同，“人”“沙发上”与“坐”之间都是“施事”“处所”与“动作”的关系；但句法结构关系却不一样。 （二）动词和名词语义关系的类别 汉语句法结构中的语义关系是多种多样的，句法分析的重点是动词跟名词性词语之间的语义关系。在各种语义关系中，名词性成分担任了一定的语义角色，如“受事、结果、施事、工具”等，这实际上也就是揭示了名词性成分跟动词之间的关系。名词性词语经常担任的语义角色主要有： 1、施事：指动作的发出者（可用介词“被、叫、让、给”引进） 他在看书。/小狗啃完了骨头。/敌人被我们打败了。 2、受事：指动作行为的承受者（可用介词“把、将”引进）。 小牛吃草。/张三修桌子。/毛把花瓶打碎了。 3、系事：指连系动词联接的对象（？） 我们是教师。/小王成了大学生。 4、与事：指动作行为的间接的承受者（送、还？）（可用介词“给”引进）。 张三还李四一支笔。/我给兰兰送去一些巧克力。 5、结果：指动作行为产生的结果。 编草帽。/烙饼。/做烟斗。/打毛衣。/盖大楼。
个性化推荐系统的文献综述
个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的
移动搜索现状与发展研究
分类号：TP315 U D C：D10621-408-(2007) 5900-0 密级：公开编号：2003214051 电子科大成都学院 学位论文 搜索引擎与移动搜索 论文作者姓名： 申请学位专业： 申请学位类别： 指导教师姓名（职称）： 论文提交日期：2010年06月01日
移动搜素基础，国内外移动搜索现状，国内外移动搜索发展，国内外移动搜索发 展的问题与对策。 搜索引擎与移动搜索 摘要 电脑网络与现代生活密切相关，它们已成为现代生活的标志，随着信息技术日新月异的发展，电脑网络在我们的日常生活、工作、学习、娱乐等方面日益重要，可以说，网络就象一个大宝库，里面有取之不尽的宝藏，要在浩如烟海的网络资源中迅速、有效的找到需要的资料，搜索引擎是最好的帮手。在3个月的毕业设计中，我在PCMAGZINE杂志社实验室学习了搜索引擎的一些原理及其使用方法，并实际参与测评了多款时下流行使用的搜索引擎，期间该评测实验室分别对５种不同的搜索引擎按易用性，功能和灵活性进行评测比较。以下便是我在实际测评工作中的心得体会。由于第一次从事这方面的分析，不足，错误之处在所难免，恳请各位老师批评指正。 关键字：搜索：移动搜索：网络营销 bstract Computer Network and is closely related to modern life, they have become the symbol of modern life, as information technology rapid development of computer networks in our daily life, work, study, entertainment and more important, we can say as a big network treasury, which has an inexhaustible treasure, to the vast network of resources quickly and effectively find the information needed, the search engine is the best helper. In the 3 months of the graduation project, I PCMAGZINE magazine laboratory study search engine and use some of the principles and practice involved in a variety of popular measurement used by search engines, respectively, during the evaluation laboratory 5 different search engines by ease of use, functionality and flexibility compared to evaluation. The following are my experiences in the actual evaluation work experience. As for the first time in this analysis, less than, is wrong with the inevitable urge teachers criticized the correction.
个性化推荐系统研究综述
个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的
语义搜索的分类
语义搜索的分类 一．按语义搜索引擎服务内容的分类 语义搜索引擎从人们头脑中的概念到在搜索领域占据一席之地经历不少坎坷。语义网出现后，语义搜索迎来了高速发展的机遇期。虽然语义搜索服务内容主要集中在传统搜索引擎不擅长的语义网搜索方面。不过语义搜索引擎也试图拓展服务范围，提供比传统搜索引擎更全面的服务。语义搜索引擎的服务内容主要包括以下几个方面：知识型搜索服务、生活型搜索服务、语义工具服务等。 (1)知识型搜索方面，主要针对语义网知识信息资源。其中包括： ①词典型搜索服务。一种形式是如同使用电子词典一样，通过关键词直接查询与关键词对应的概念。这些概念由语义搜索引擎索引的本体文件中提取。另一种形式则是对在线百科全书的搜索服务，如PowerSet，这一点与传统搜索引擎近似，但语义搜索引擎在信息的组织上远胜于传统搜索引擎。 ②语义网文档(SWD)的查询服务。用户可以通过语义搜索引擎查询所需的语义网文档和相关的语义网文档。Falcons 为统一资源标识符(URI)定义的语义网对象和内容提供基于关键词的检索方式。Swoogle 从互联网上抽取由RDF 格式编制的语义网文档(SWDs)，并提供搜索语义网本体、语义网例证数据和语义网术语等服务。 ③领域知识查询。部分语义搜索引擎提供了针对某个或某几个专业门类的信息检索服务，用户可以选择自己所需相关信息。Cognition 以搜索法律、卫生和宗教领域为主。个别语义搜索引擎提供针对特定领域的多媒体语义搜索服务，如Falcon-S 对足球图片的搜索服务。不过多媒体语义搜索面临与传统多媒体搜索相似的困境，缺乏有效的语义标注。对多媒体信息的辨别和分类能力仍有待提高。 (2)生活型搜索方面，语义搜索引擎在传统搜索引擎力所不及的诸方面发展迅速。 ①社会网络搜索。部分语义搜索引擎提供社会网络搜索功能，这种功能可以实现通过姓名、著作、所在单位等信息中的一条或几条，查询与这些信息有关联的更多信息，如我国的ArnetMiner。 ②资讯搜索。目前语义化的网络搜索服务能够更有针对性，更准确地为用户提供新闻资讯。Koru就是这方面的代表。 (3)语义工具服务。 这是语义搜索引擎所属的研究机构的一个较为独特的方面，和传统搜索引擎提供的桌面搜索等工具不同，语义搜索引擎提供的语义工具一般不是对语义搜索功能的直接移植，而是对文档的相似性、标注等进行处理用的。这些工具可以为语义搜索引擎的索引对象进行前期数据加工，同时也供科研使用。 理论上讲语义搜索引擎能够提供包括普通网络文档检索在内的所有类型网络文档搜索服务，但是由于语义搜索引擎对网页的索引方式不同，微处理器需要比传统搜索更长的时间才能分析完一个页面，因此很多语义搜索网站只能扫描到外部网站的二级页面，这样将难以满足用户全网络搜索的需求。 二．按语义搜索引擎服务模式分类 语义搜索引擎高速发展的阶段正值传统搜索引擎发展的平台期，虽然语义搜索引擎暂时尚不具备传统搜索引擎的市场竞争力，但是它们却可以很容易地借鉴传统搜索引擎的成
国外Folksonomy语义丰富研究综述
国外Folksonomy语义丰富研究综述 魏来 2012-12-25 10:12:42 来源：《情报资料工作》2010年03期【英文标题】Review of the Research of Semantic Enrichment of Folksonomy Abroad (Academy of Computer Sciences and Information technology Northeast Normal University, Changchun, 130117) (National Science Library, Chinese Academy of Science, Beijing, 100080) 【作者简介】魏来，女，1976年生，东北师范大学传媒科学学院讲师，中国科学院国家科学图书馆博士研究生。东北师范大学计算机科学与信息技术学院长春130117中国科学院国家科学图书馆北京100080 【内容提要】文章对国外folksonomy语义丰富的理论与实证研究进行了全面的梳理，从folksonomy的聚类、推荐、关联和实证四个方面探讨folksonomy 语义丰富的方法和途径，优化网络信息资源组织。 The paper comprehensive researches the theory and practice of folksonomy semantic enrichment, including folksonomy clustering, suggesting, relating and practicing. 【关键词】folksonomy/语义丰富/语义folksonomyfolksonomy/semantic