语料检索使用
语料库检索之正则表达式
语料库检索之正则表达式 之一
时态语态 一般现在时 be动词的一般现在时 \w{1,}_VB(M|Z|R) \w{1,}_[^V][^VD][^NG] 上面这个搜出的例子少。 下面这个搜出的例子多。实际应用时，尽量使用下面这个表达式。 \w{1,}_VB(M|Z|R) \w{1,}_[^V]* 实义动词的一般现在时 \w{1,}_VV(Z|I|0) 这两个正则表达式尽可能别采用并列的方式合并，那样检索出的结果没有分别采用这两个不同的表达式检索出来的结果多。 合并之后的表达式 \w{1,}_VV(Z|I|0) |\w{1,}_VB(M|Z|R) \w{1,}_[^V]* \w{1,}_VV[ZI0] |\w{1,}_VB[MZR] \w{1,}_[^V]* \w{1,}_VV[ZI0] |\w{1,}_VB[MZR] \w{1,}_[^V]\w+ 上面三个表达式效果类似。
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语料库检索使用说明
本语料库由泰山学院文学与传媒学院秦存钢开发。目的是方便大家建立自己的语料库。
本语料库的特点是：
一、必须复制到硬盘运行，在光盘上不能保存检索结果。
二、以文件夹为单位检索，效率高，速度快。如果检索单篇文章，可以建立一个新文件夹（文件夹名任意），把单篇文章复制到该文件夹。
三、可以自由添Leabharlann 删除文献。在添加文件时，必须是TXT格式。大家可以从网上自由下载有关文档扩充您的语料库，欢迎把您整理的文档上传至现代汉语汉语教学论坛（）供大家自由下载使用。
四、支持编码齐全。目前TXT格式的文件分为ANSI格式、UNICODE格式、UNICODEbig endian格式、 UTF-8格式四种，本程序完全支持。生成的检索文件为UNICODE格式的TXT文本。
五、检索的结果统一放在“语料库检索系统.exe”所在盘符的“检索结果”文件夹，以您的检索词作为文件名。
联系方式：
sdqcg@
CCL语料库与检索系统方案
一关于CCL语料库及其检索系统（如果时间紧张，可直接跳到最后的举例部分！）1.1 CCL语料库及其检索系统为纯学术非盈利性的。
不得将本系统及其产生的检索结果用于任何商业目的。
CCL不承担由此产生的一切后果。
1.2 本语料库仅供语言研究参考之用。
语料本身的正确性需要您自己加以核实。
1.3 语料库中所含语料的基本内容信息可以在“高级搜索”页面上，点击相应的链接查看。
比如：“作者列表”：列出语料库中所包含的文件的作者“篇名列表”：列出语料库中所包含的篇目名“类型列表”：列出语料库中文章的分类信息“路径列表”：列出语料库中各文件在计算机中存放的目录“模式列表”：列出语料库中可以查询的模式1.4 语料库中的中文文本未经分词处理。
1.5 检索系统以汉字为基本单位。
1.6 主要功能特色：∙支持复杂检索表达式（比如不相邻关键字查询，指定距离查询，等等）；∙支持对标点符号的查询（比如查询“？”可以检索语料库中所有疑问句）；∙支持在“结果集”中继续检索；∙用户可定制查询结果的显示方式（如左右长度，排序等）；∙用户可从网页上下载查询结果(text文件)；二关于查询表达式本节对CCL语料库检索系统目前支持的查询表达式加以说明。
2.1 特殊符号查询表达式中可以使用的特殊符号包括8个：| $ # + - ~ !:这些符号分为四组：Operator1: |Operator2: $ # + - ~Operaotr3: !Delimiter: :符号的含义如下：（一） Operator1: Operator1是二元操作符，它的两边可以出现“基本项”（关于“基本项”的定义见2.2）（1） | 相当于逻辑中的“或”关系。
（二） Operator2：Operator2是二元操作符，它的两边可以出现“简单项”（关于“简单项”的定义见2.3）（2） $ 表示它两边的“简单项”按照左边在前、右边在后的次序出现于同一句中。
两个“简单项”之间相隔字数小于或等于Number（3） # 表示它两边的“简单项”出现于同一句中，不考虑前后次序。
语料库的分类、创建和检索简述
语料库的分类
语料库的分类
根据不同的标准，语料库可以分为多种类型。常见的语料库类型包括： 1、通用语料库：包含来自不同领域、不同语言的语料，适用于广泛的研究和 应用领域。
语料库的分类
2、专业语料库：针对特定领域或专业构建的语料库，例如医学、法律、金融 等。
3、口语语料库：包含口头语言 材料，如录音、口语表达等。
二、图像分类技术
另外，降维技术也可以用于图像分类。降维技术可以将高维的图像特征降维 到低维的空间，从而使得分类更加简单和高效。常用的降维技术有PCA、t-SNE和 autoencoder等。
三、图像语义检索与分类技术的 研究现状
三、图像语义检索与分类技术的研究现状
近年来，图像语义检索和分类技术的研究取得了显著的进展。在图像语义检 索方面，研究者们提出了多种基于内容、语义相似度和向量空间模型等方法。在 图像分类方面，SVM、神经网络和降维技术等算法的应用取得了重要突破。
一、图像语义检索技术
图像语义检索是指通过自然语言描述或者用户提交的查询关键词，从图像库 中检索出与查询相关的图像。近年来，研究者们提出了多种图像语义检索的方法。
一、图像语义检索技术
基于内容的图像语义检索是通过分析图像的内容，提取出图像的特征，然后 根据这些特征进行检索。例如，可以通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征进 行检索。另外，还可以利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来提取图像 的特征，提高检索的准确性。
语料库的创建
此外，为了便于语料库的管理和检索，需要构建语料库的索引和词典。索引 可以记录每个单词在语料库中出现的位置和频率，而词典则包含了单词的语义信 息和语法信息等。最后，语料库的创建还需要注意保证数据的安全性和隐私保护。
语料库检索分析在高级英语语篇教学中的应用_语料库检索
语料库检索分析在高级英语语篇教学中的应用_语料库检索语料库检索分析在高级英语语篇教学中的应用_语料库检索摘要语料库语言学通过对自然文本的检索、统计，实现文本的语篇结构、文体风格、语言特征等的量化分析。
语料库软件工具如Wordsmith、Concordancer软件等为语篇教学提供了量化分析手段。
本文依据语料库语言学的研究方法,主要运用Wordsmith、Antconc软件，以课文"Blackmail"为小型教学语料库，探索高级英语语篇教学的新途径。
关键词语料库检索分析；高级英语；语篇教学1.引言高级英语是英语专业高年级阶段的一门主干课程，其教学目标是"通过阅读和分析内容广泛的材料，扩大学生知识面，加深学生对社会和人生的理解，培养学生对名篇的分析和欣赏能力、逻辑思维与独立思考的能力，巩固和提高学生英语语言技能"1。
鉴于此，围绕高级英语课程的教学研究与改革长期以来备受专家、学者和广大师生的关注，如朱传枝2、杨志亭3、刘采敏和楚向群4、李洁平5、黄文英6等。
十多年来，随着语言教学理论研究的深入以及计算机网络和多媒体技术的快速发展，高级英语课程改革成绩斐然，教学效果显著提高。
然而，在语篇教学中不难发现，由于缺乏科学的文本分析手段和工具，学生对语篇的分析和欣赏"多来自教师在反复阅读全文的基础上根据某种理论框架或自身独特的理解能力及审美取向所做的解释"7，或者依赖于教学参考书籍上的注解，学习效果大打折扣，成为了困扰教师的一大教学瓶颈。
语料库语言学的出现为高级英语语篇教学提供了有力的理论和技术支持，对于解决教学中存在的难题有着重大的启示和意义。
2.语料库与语料库检索分析软件的应用20世纪90年代以来，语料库语言学的迅速发展"给语言研究以及语言应用研究带来了一场革命性的变化"8，而"基于语料库的研究方法已经逐渐扩展到语言教学、话语分析、翻译研究、词典编纂和自然语言处理等多个领域"9。
中日对译语料库使用方法
中日对译语料库使用方法1.引言概述部分可以对中日对译语料库的使用方法进行简要介绍，包括介绍中日对译语料库的定义、特点和使用场景等。
概述部分内容如下：1.1 概述中日对译语料库是一个用于中日互译的语料库资源，它包含了大量的中文和日文文本对照数据。
这些数据可以帮助翻译人员准确理解中日两种语言之间的差异，提高翻译品质和效率。
中日对译语料库的特点有以下几个方面：首先，中日对译语料库的数据来源广泛，涵盖了各个领域的文本，包括新闻报道、学术论文、文学作品等。
这使得翻译人员可以在不同领域中寻找对应的文本进行研究和学习。
其次，中日对译语料库具有真实的语言应用情境，这些数据是从真实的语言环境中采集而来，保留了原始文本的真实特点。
有了这些真实的语料库数据，翻译人员可以更好地理解中日两种语言之间的差异和表达方式。
此外，中日对译语料库还包含了大量的双语对照句子和句子片段，这些对照数据对于翻译人员而言是非常宝贵的资源。
通过对比两种语言的表达方式和句子结构，翻译人员可以更准确地选择合适的翻译策略和词汇选择。
最后，中日对译语料库的使用场景非常广泛。
无论是在翻译工作中，还是在中日语言学习和教育中，都可以借助中日对译语料库来提高翻译质量和学习效果。
同时，中日对译语料库也为机器翻译等自然语言处理技术的发展提供了宝贵的资源支持。
综上所述，中日对译语料库具备广泛的数据来源、真实的语言应用情境、双语对照数据和多样的使用场景等特点，对于翻译人员和语言学习者而言，它是一项重要的资源工具，能够提供丰富的语言知识和实用的翻译参考。
在接下来的文章中，我们将详细介绍中日对译语料库的构建方法和使用技巧。
1.2 文章结构本篇文章主要包含引言、正文和结论三个部分。
引言部分将通过概述、文章结构和目的三个小节来介绍本文的整体框架和目标。
在概述部分，将简要阐述中日对译语料库的重要性和应用领域，以引发读者的兴趣。
在文章结构部分，将提供整篇文章的目录并简要介绍各个部分的内容安排。
多语种在线语料库检索平台使用简明手册
）
大学
教授创建的 系列语料库检索界面（
）。类似的
在线语料库检索系统还有
、、
、
等。而当前主
流的语料库工具属于第三代，其中以
、
和
等为代表。
第四代语料库工具，将语料库与分析工具合二为一，越来越受到普通用户的青睐。在线
语料库工具通常将语料库文本按特定格式建成索引（ ），存储在服务器上。用户检索响
应速度要远高于三代软件在本地电脑上的检索速度。其操作也较三代语料库软件简便得多。
之间的距离）
出现次数
检索词、中心词、节点词
查询结果每页显示的行数
查询、检索
限定条件查询
直译：在 个不同文本中返回
个匹
配项
意译：在 个文本中查到
例子
查询结果按中心词排序
简单查询（不区分大小写）
词语相关查询
附录 ：复杂检索举例（查询时，选择
）
单词检索：
、
、
词码混合检索：
、
、
、
、
近义词批量检索：
、
北外语料库语言学团队网站：
表 ：查询结果后续操作分项功能表
新查询，返回语料库检索首页
查询结果随询结果排序设定
搭配计算
下载保存查询结果
键，即可
（随机取样），比如，可从 万行结果中，随机抽取 行。
（频数分解）表示在进行复杂查询时，对命中的不同词项分别计
算频数。比如，查询
时，会按这 个词
结果；
（ ）计算特定词语在语料库中的典型搭配（
）；
（ ）计算语料库中的核心关键词（
），等。
1
、
使用实例
标准查询模式
在简单查询模式（
语料库检索程序concapp使用简介
弹出对话框
从中可以选择文件。可以选择一个或几个txt文档，或者单击最下面的Select all matching files，从而选中该文件夹中的全部txt文档。
弹出窗口
可以看到，此例中，五篇txt文档共检索出5处含efficiency的地方。
在颜色显示为红色的文字处单击右键
Wikipedia：语料库一词在语言学上意指大量的文本，通存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料；语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源；真实语料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源。
Concapp由香港理工大学虚拟语言学习中心发布，是一款针对语料库的检索软件，主要支持英语语料的处理，汉语和日语语料的处理不够理想。
例如，输入关键词robot，输入一个相关词fish。进行检索。
弹出检索结果窗口
即弹出此句话的出处文档，并在该文档中标示检索词
3.concapp还可以检索同时存在多个检索词的语句。
单击菜单栏concordance选项，单击concgram search。
或直接单击菜单栏下的图标（图中标黑框）。
弹出对话框，与简单检索一样，击OK。
弹出对话框，可以输入一个关键词和三个相关词，其他与简单检索一样。
或直接单击菜单栏下的图标（图中标黑框）。
弹出对话框
其中Unicode是使用双字节对字符进行编码的统一码。一般选择ANSI，单击OK。
弹出对话框
对话框中，在Search string栏输入检索词。
File栏：Open是对打开的文件进行检索，Directory则是对目标文件夹中的文件进行检索。
Search Option栏：Word/phrase:搜索单词和短语，Prefix：搜索前缀，Suffix:搜索后缀，Any string:搜索出现在任何位置
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语料检索使用
一、简介
语料检索是指在大量的语料库中，通过关键词、短语或其他搜索条件，快速准确地找到所需的信息。
它是自然语言处理领域中的一个重要应用，广泛应用于信息检索、机器翻译、文本分类等方面。
二、语料库
1. 什么是语料库？
语料库是指大量的自然语言文本集合，包括书籍、新闻文章、电影剧
本等。
这些文本被数字化并存储在计算机中，可以被用于各种自然语
言处理任务。
2. 语料库的分类
根据不同的分类标准，可以将语料库分为不同的类型。
按照来源可以
分为网络语料库和实验室制作的语料库；按照文体可以分为新闻、小说、科技等不同类型的文本；按照规模可以分为小型和大型语料库等。
3. 常见的语料库
常见的英文语料库包括Brown Corpus、Penn Treebank等；中文则有人民日报数据集、SIGHAN Bakeoff数据集等。
三、检索技术
1. 关键词检索
关键词检索是最常见也是最简单的一种检索方式。
用户输入一个或多个关键词，系统返回与这些关键词相关的文本。
这种方式适用于短文本或者用户已经明确知道自己需要什么样的信息。
2. 短语检索
短语检索是指用户输入一个或多个短语，系统返回包含这些短语的文本。
与关键词检索相比，短语检索更加精准，但也更加局限。
3. 布尔检索
布尔检索是指通过逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个关键词或短语组合起来进行检索。
这种方式可以实现更加复杂的查询需求，但需要用户具备一定的逻辑思维能力。
4. 自然语言查询
自然语言查询是指用户直接使用自然语言进行查询。
这种方式最为直观和易用，但也需要系统具备较高的自然语言理解能力。
四、应用场景
1. 信息检索
信息检索是最常见的应用场景之一。
例如，在搜索引擎中输入关键词进行搜索时，就是一种基于语料库的信息检索。
2. 机器翻译
机器翻译需要大量的平行句对作为训练数据，而这些数据往往来自于大规模的双语语料库。
因此，在机器翻译中使用语料库进行检索是非常重要的。
3. 文本分类
文本分类是指将大量的文本按照一定的标准进行分类。
例如，在新闻网站中，将不同主题的新闻分别归类到不同的栏目中，就需要使用语
料库进行分类。
五、总结
语料检索是自然语言处理领域中一个重要的应用，它可以帮助我们快速准确地找到所需的信息。
在实际应用中，我们需要选择适合自己需求的语料库，并选择合适的检索技术。
同时，我们也需要注意语料库的质量和版权问题，避免侵犯他人权益。