语料库

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五_语料库汇总

五_语料库汇总

1 什么是语料库
1 什么是语料库
London-Lund英语口语语料库样例: ^what a_bout a cigar\ette# . / *((4 sylls))* / *I ^w\on't have one th/anks#* - - - / ^aren't you .going to sit d/own# - / ^[/\m]# - / ^have my _coffee in p=eace# - - - / ^quite a nice .room to !s\it in ((actually))# / *^\isn't* it# / *^y/\es#* - - - /
3 语料的收集与加工——加工
构建大型标注语料库直接促进了NLP技术的发展: Brown语料库直接促使基于统计的词性标注模型HMM和标注算法
Viterbi的提出和完善; Upenn树库为基于统计的句法分析技术提供了训练素材; 作为统一的训练和测试平台,评估各类NLP算法的性能。
3 语料的收集与加工——加工
语料库中各类文本的比例均衡 原则
专业语料库的建设应有专业领 域的专家参与
3 语料的收集与加工——编码
语料库的编码 问题提出:资源共享时的差异化 语料文件的统一规范:
TEI计划(Text Encoding Initiative) LDC要求其提交的语料库遵循SGML规范(Standard Generalized
1 什么是语料库
London-Lund英语口语语料库部分标记:
语料库的分类 生语料库:未经加工的,没有任何切分、标注标记的原始语料库 熟语料库:经过加工,带有切分、标注标记的语料库
1 什么是语料库

语料库

语料库
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3 语料库的设计
语料库三方面 A. 语料本身
属性 规模 领域
体裁 时代 语体 语种
语言层次

百万词级 | 千万词级 | 亿万词级 | … 政治 | 经济 | 体育 | 心理学 | …
文学 | 应用文 | 新闻 | …
共时 | 历时 书面语 | 口语 单语 | 双语 | 多语 双语平行语料库 | 双语比较语料库 语音(音节,韵律) | 语法(词,句,…)
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第二代语料库
建于1980年代,由英国Birmingham大学 与Collins出版社合作完成,规模达2000 万词次,基于该语料库出版的Collins Cobuild词典(1987)受到了广泛的好评
COBUILD语料库 Longman语料库
千万词级 词典编纂 - 应用导向
建于1980年代,包括三个语料库: LLELC语料库(Longman/Lancaster英语语料库) LSC语料库(Longman口语语料库) LCLE(Longman英语学习语料库) 目标是编撰英语学习词典,为外国人学习英语服 务,词典规模达5000万词次
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London-Lund英语口语语料库部分标记
标记
含义
#
语调群的结束 (end of tone group)
^
语音开始 (onset)
/
上升型核心语调 (rising nuclear tone)
\
下降型核心语调 (falling nuclear tone)
^
先升后降型核心语调 (rise-fall nuclear tone)
检索工具 | 人机界面 | 数据接口 | … 16
语料的选取
精品原则 有影响力原则 随机挑选原则 高流通度原则 典型性原则 易于获得原则 具有统计样本意义原则 符合语言规范原则

语料库的分类、创建和检索简述

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。

语料库语言学简介

语料库语言学简介

语料库语言学简介语料库语言学是指利用语料库(一种大规模的文本数据集合)进行语言学研究的方法和理论。

通过构建、标注和分析语料库,可以揭示语言在不同层面上的特征和规律,为自然语言处理、机器翻译等领域提供基础和支持。

语料库语言学的研究内容包括:语言的音系、形态、句法以及语义等方面;语言的变异、演化和变化;语言使用者的使用习惯、语言背景和社会属性等。

语料库语言学的主要方法包括:语料库的构建和管理、语料库的标注和注释、语料库的查询和分析、语料库的应用和评估等。

语料库语言学的应用领域包括:机器翻译、信息检索、语音识别、文本分类、自然语言生成等。

此外,语料库语言学还被广泛应用于各种语言教学、语言规划和语言政策制定等领域。

总的来说,语料库语言学已经成为现代语言学和自然语言处理领域不可或缺的一部分,对于研究和应用语言都有着重要的意义。

一、语料库语言学的意义(一)定义和概述语料库语言学是指利用计算机对大规模语料库进行统计学分析、计算和比较,从而研究语言规律和现象的语言学方法。

语料库是指收集、整理、储存在计算机中的自然语言文本,包括书面文本和口语文本。

语料库语言学旨在通过对语言数据的分析,揭示语言的内在规律和现象,为语言学、语言教学、翻译等领域提供科学依据。

(二)语料库语言学的历史语料库语言学起源于20世纪50年代的美国,当时ChomSky等人提出了生成文法理论,但是这个理论无法解释自然语言的很多现象。

50年代后期,美国普林斯顿大学的SinClair教授提出了使用实际语言数据进行语言研究的观点,并开始编制语料库,由此开启了语料库语言学的先河。

之后,随着计算机技术的发展,语料库语言学得以快速发展,成为现代语言学研究和应用的重要领域。

二、语料库语言学的重要性(一)提供真实语言数据语料库收集大量的自然语言文本,包括书面语和口语,具有代表性和真实性。

这些数据包含了语言使用中的各种现象和规律,是研究语言的最基本素材。

(二)揭示语言规律和现象语料库语言学可以对语言数据进行分析、计算和比较,从而揭示语言的内在规律和现象。

《国家语委语料库》课件

《国家语委语料库》课件

语料库的共享机制和平台
添加 标题
国家语委语料库的共享机制:介绍语料库的共 享机制,包括共享方式、共享范围、共享内容 等。
添加 标题
国家语委语料库的合作平台:介绍语料库的合 作平台,包括合作方式、合作内容、合作对象 等。
添加 标题
国家语委语料库的共享和合作的意义:介绍语 料库的共享和合作的意义,包括促进语言研究、 推动语言教育、促进文化交流等。
• 案例3:国家语委语料库在语言规划中的应用 • 提供数据支持,为国家制定语言政策提供科学依据。 • 促进语言的规范化、标准化,提高语言的交际效率。 • 推动语言的健康发展,促进社会的和谐稳定。 案例4:国家语委语料库在文化传承中的应用
• 案例4:国家语委语料库在文化传承中的应用 • 保存和传承文化遗产,为后人留下宝贵的文化遗产。 • 促进文化的交流与传播,推动文化的多元化发展。 • 推动文化的创新与发展,为现代社会注入新的文化元素。
添加 标题
国家语委语料库的未来发展:介绍语料库的未 来发展,包括扩大语料库规模、提高语料库质 量、加强语料库应用等。
语料库的合作模式和案例
• 合作模式:国家语委语料库与高校、研究机构等合作,共同开展语言研究、教学等工作。 • 案例:国家语委语料库与某高校合作,共同开展汉语词汇研究,为汉语教学提供支持。 语料库的共享和合作
数字化语料库的建设和发展
数字化语料库的背 景和意义
数字化语料库的建 设过程
数字化语料库的智 能化发展
数字化语料库的应智能化语料库的定义和特 点
智能化语料库的应用场景
智能化语料库的发展趋势
智能化语料库的未来展望
未来数字化和智能化语料库的趋势
添加标题
数字化语料库的全面升级:随着技术的不断发展,数字化语料库将更加全面、高效地升级, 实现更加精准、快速的数据检索和分析。

语料库基本知识

语料库基本知识

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计算语言学
◦ “计算语言学是研究用机器来处理自然语言的学科。它是由信息技
术和语言学交叉而成的”(CuS:1)。SLP没有直接提出计算语言 学的确切定义。SLP的作者在开篇借用了Stanley Kubrick科幻片中 的人物HAL,HAL是一个通晓英语的机器人。作者引入HAL的目 的在于说明,为了构建这样一个可与人通过自然语言进行交流的机 器人,需要哪些知识和技术:语言理解方面有语音识别和自然语言 理解(包括唇读技术),表达方面需要自然语言生成和语音合成, 另外HAL也需要信息检索、信息提取和推理方面的技能。而解决这 些问题一般涉及以下学科:自然语言处理,计算语言学,语音识别 和合成。SLP的作者将这三者合起来称为语音及语言处理,除了以 上HAL所用的这些技能外,SLP也囊括了其他重要的语言处理领域, 如:拼写校正、语法检查和机器翻译。
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语言设定
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(如逗号、句号等) 包括在内,但这一点有例外,如数字3.1415925 和整数的千分位分隔符(如100,000) 中的逗号等。
为了便于统计,对英语进行分词时通常在以上我们所说的“ 形符” 后加空格,使得他们与文本中的其他形符或符号分离开来。
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类符(type)作为一个统计量,指语料库文本中任何一个独特的词形(word form)。换言之,在一个文本中,重复出现的形符只能记作一个类符。
◦ 都可以对语言学的语音、词汇、句法和语义等层面进行
统计和研究。
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联系: ◦ 统计语言学和计量语言学都是利用统计方法来实现对语言成
分的统计,计量语言学以发现语言成分或语言成分间的数学 规律为目标。而统计语言学以所统计的语言特征在统计学上 显著和不显著为目标。

语料库与语料库建设

语料库与语料库建设

语料库和语料库建设一、什么叫语料库1、定义语料库,通俗意义上指的是语言材料库。

严格意义上的语料库(corpus)是指按照一定的语言学原则,运用随机抽样方法,收集自然出现的连续的语言运用文本或话语片断而建成的具有一定容量的大型电子文本库。

目前,语言学家对于语料库的定义不尽相同,如辛克莱(Sinclair)认为语料库是“按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料汇集,旨在用作语言的样本”。

阿特金斯等(Atkins & Clear)认为语料库是“按照明确的设计标准,为某一具体目的而集成的大型文本库”。

赫努(Renouf)认为语料库是“由大量收集的书面语或口头语构成,并通过计算机储存和处理,用于语言学研究的文本库”。

我们看到,以上关于语料库的几种定义相同之处在于都谈到语料库是语言材料的汇集;不同之处在于前两个定义指出语料库的设计是有明确的设计标准的,赫努的定义明确指出语料库“通过计算机储存和处理”这一特点。

语料库不同于电子文档,语料库的建设有特定的研究目的和具体用途,因此在语料抽样范围和文类覆盖方面都力求取得平衡,在收集语料时需要考虑到每一文类、体裁、语域、主题类型等的抽样比例。

而大型文档目标在于搜集任何可获得的语言材料或所限定的数种文类语料,其语言材料之间的关系较为松散。

语料库具有以下特征:1、语料库的设计与建设有系统的语言学理论指导,语料库的开发具有明确而又具体的目的;如,布朗语料库用于对20世纪60年代的美国英语的研究,LOB是与布朗语料库对齐的同时期的英国英语语料库,可用以对英国英语进行研究,也可与布朗语料库加以对比进行美国英语和英国英语的对比研究。

2、语料库的语料是按照明确的语言学原则采用随机抽样的方法得到的语言运用的自然语料,不是随意的语言材料的堆积,更不是由某个个人杜撰出来的。

语料库的容量和语料采用随机抽样方式都保证了语料具有代表性,由此保证基于语料库的语言研究的科学性、客观性。

语料库建立的标准

语料库建立的标准

语料库建立的标准
1.代表性:在应用领域中,不是根据量而划分是否是语料库,而是在一定的抽样框架范围内采集而来的,并且能在特定的抽样框架内做到代表性和普遍性。

2.结构性:有目的地收集语料的集合,必须以电子形式存在,计算机可读的语料集合结构性体现在语料库中语料记录的代码、元数据项、数据类型、数据宽度、取值范围、完整性约束。

3.平衡性:主要体现在平缓因子——学科、年代、文体、地域、登载语料的媒体、使用者的年龄、性别、文化背景、阅历、预料用途(私信/广告等),根据实际情况选择其中一个或者几个重要的指标作为平衡因子,最常见的平衡因子有学科、年代、文体、地域等。

4.语料的类型和数量:语料类型可以根据需求来选择,比如口语材料、文字材料、正式或非正式风格等。

数量则根据实际需要来决定。

5.标注的规范性:对于语料库中的文本,需要进行标注,标注应该遵循一定的规范,比如词性标注、句法标注等。

6.开放性:语料库应该能够方便地进行扩充和更新。

7.可访问性:语料库应该能够方便地被访问和使用。

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Background Information
语料库的概念
语料库是指按照一定的语言学规则,利用随机抽样的方法收集的有代表性的语言材料的总汇,它是语言材料的样本。

语料库通常指为语言研究机构收集的,具有一定容量的大型电子文本语料库。

它是由口语语料和书面语的样本汇集而成,用来代表特定的语言或语言变体,或经过加工后带有语言学信息标注的文本的集合。

语料库的分类
按照语料库所涉及的语言种类,语料库课分为单语语料库,双语平行语料库(parallel corpus)和多语语料库(multilingual corpus);
按照语言涉及的题材,语料库可分为普通语料库(general corpus)和专门用途语料库(specialized corpus);
按语料的来源,又可分为口语语料库和书面语语料库;
按语料库是否被标注,语料库可分为生语料库或原始语料库(raw corpus)和熟语料库或标注语料库(annotated corpus)
In linguistics, a corpus (plural corpora) or text corpus is a large and structured set of texts (now usually electronically stored and processed). They are used to do statistical analysis and hypothesis testing, checking occurrences or validating linguistic rules on a specific universe.
A corpus may contain texts in a single language (monolingual corpus) or text data in multiple languages (multilingual corpus). Multilingual corpora that have been specially formatted for side-by-side comparison are called aligned parallel corpora. In order to make the corpora more useful for doing linguistic research, they are often subjected to a process known as annotation. An example of annotating a corpus is
part-of-speech tagging, or POS-tagging, in which information about each word's part of speech (verb, noun, adjective, etc.) is added to the corpus
in the form of tags. Another example is indicating the lemma (base) form of each word. When the language of the corpus is not a working language of the researchers who use it, interlinear glossing is used to make the annotation bilingual.
Terminology:
双语或多语语料库Bilingual or multilingual corpus
机器翻译技术machine translation technology
双语词典编纂技术bilingual lexicography technique
跟踪研究工作follow-up study
设计、采集、编码和管理design, collection, coding and management
Translation Version:
关于双语或多语语料库的研究目前大致可分为三类:
The research on bilingual or multilingual corpus can be divided into three categories currently:
一是研究双语语料的对齐技术(Alignment),国内外学者就此提出多种策略和方法,现在已经出现了许多对齐双语或多语语料的程序或工具;
First is the study of bilingual corpus alignment technology .The scholars at home and abroad propose various strategies and methods about it. There have been a lot of procedures or tools of bilingual or multilingual corpus alignment at present.
二是研究双语语料的各种应用,如在基于统计的机器翻译技术、基于实例的机器翻译技术,双语词典编纂技术中,双语语料库都发挥着十分重要的作用;
Second is the all kinds of applications on the research of bilingual corpus . For example, bilingual corpus play an important role in the statistics-based machine translation technology, example-based machine translation
technology and bilingual lexicography technique.
三是双语语料库的设计、采集、编码和管理问题。

目前比较著名的语料库编码方案有TEI 文本编码标准以及CES标准,两者均基于SGML标记语言。

Third is about the design, collection, coding and management issues of the bilingual corpus. The relatively well-known corpus of encoding scheme are the TEI text encoding standard and CES standard, both of which based on the SGML markup language.
就前两类研究来说,中国国内目前做了较多的跟踪研究工作,而对于第三类研究,即双语语料库尤其是涉及汉语的双语语料库的建设、编码和管理研究,探索工作似乎做的相对较少。

In terms of first two research, many follow-up studies have been made in China at present. For the third type of the study , particularly in relation to the bilingual corpus of Chinese bilingual corpus construction, coding and management research. It seems that few work has been done relatively .。

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