空间信息的自然语言表达模型_杜清运

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自然语言处理中的知识图谱表示方法与应用分析

自然语言处理中的知识图谱表示方法与应用分析

自然语言处理中的知识图谱表示方法与应用分析自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

而知识图谱(Knowledge Graph)则是一种用于表示和组织世界知识的图形结构。

在NLP中,知识图谱的表示方法和应用具有重要意义。

本文将探讨自然语言处理中的知识图谱表示方法与应用,并分析其现有的挑战和未来的发展方向。

一、知识图谱的表示方法知识图谱的表示方法有多种,其中最常见的是基于图的表示方法。

在这种方法中,实体和关系被表示为图的节点和边。

实体可以是人、地点、物体等,而关系则表示实体之间的联系。

通过将实体和关系表示为图的节点和边,我们可以利用图的结构和拓扑特性来进行知识的推理和查询。

除了基于图的表示方法,还有基于向量的表示方法。

这种方法通过将实体和关系表示为向量,将知识图谱中的实体和关系映射到一个低维向量空间中。

通过在向量空间中计算实体和关系之间的相似度,我们可以进行知识的检索和推理。

二、知识图谱的应用知识图谱在自然语言处理中有广泛的应用。

其中之一是问答系统。

通过将知识图谱中的实体和关系与自然语言问题进行匹配,我们可以从知识图谱中提取相关的知识,从而回答用户的问题。

这种基于知识图谱的问答系统可以帮助用户快速获取所需的信息。

另一个应用是文本摘要。

通过将文本中的实体和关系映射到知识图谱中,我们可以利用知识图谱中的知识来生成文本的摘要。

这种基于知识图谱的文本摘要方法可以提高文本摘要的质量和准确性。

此外,知识图谱还可以应用于信息抽取、命名实体识别、关系抽取等任务。

通过将自然语言文本和知识图谱进行结合,我们可以更好地理解和处理自然语言。

三、挑战和发展方向尽管知识图谱在自然语言处理中有广泛的应用,但仍面临一些挑战。

首先,知识图谱的构建需要大量的人力和时间。

目前的知识图谱主要依赖于人工标注和知识工程师的手动构建,这限制了知识图谱的规模和覆盖范围。

混合硬件跟踪定位的空间信息虚实配准

混合硬件跟踪定位的空间信息虚实配准

Virtual-Real Registration of Spatial Information Based on Hybrid Hardware Tracking and Location 作者: 武雪玲[1] 任福[2] 杜清运[2]
作者机构: [1]中国地质大学武汉地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074 [2]武汉大学资源与环境科学学院教育部地理信息系统重点实验室,湖北武汉430079
出版物刊名: 地理与地理信息科学
页码: 15-18页
年卷期: 2010年 第3期
主题词: 虚实配准 跟踪定位 GIS 空间信息可视化 户外AR
摘要:为了适应户外增强现实空间信息表达的实时性、移动性、准确性和鲁棒性,提出采用GPS结合三维电子罗盘直接获取用户头部位置和姿态数据的基于硬件跟踪设备的虚实配准方法:通过人机交互方式确定虚拟物体及属性信息在3D欧氏世界坐标系中的位置和姿态,采用GPS 结合三维电子罗盘跟踪用户头部位置和姿态,得到从世界坐标到相机坐标的转换矩阵,避免了从世界坐标系到相机坐标系的转换计算。

已知相机内部参数的前提下,将相机坐标转换到2D像平面坐标,实现虚拟物体及属性信息与真实场景图像的合成显示。

其中GIS为户外增强现实系统提供位置相关的虚拟信息源,而户外增强现实技术为空间信息可视化表达提供了新界面。

Geo-AR

Geo-AR

研究背景
Part 1
增强现实技术
头盔或CCD显示器 跟踪系统 移动计算能力
研究背景
Part 1
户外增强现实
• 主要针对大尺度户外场景 • 面向移动计算设备(穿戴式计算机、智能手机等) • 随时随地享受基于位置服务 • 虚拟信息与真实景观的即时无缝融合 • 为地理信息可视化、用户交互等提供了新的模式
研究内容
Part 3
虚拟信息生成与注册
• 根据地理目标检测阶段获取的地物类型,查询地理空间信息数据库 • 将所获数据(可为多媒体数据,如文本、图片、视频、3D模型等)通过
OpenGL ES等三维图形库处理为可视化虚拟信息 • 将虚拟信息根据地理目标的世界坐标注册到相应位置并渲染到视频帧
OpenGL ES是针对手机等移动或嵌入式设备设 计的一个功能强大、调用方便的底层三维图形库
研究内容
Part 3
地理目标检测模型训练
• 地理目标检测集制作
共选取10项地理目标(建筑、塑像等 )进行实验
共采集2000张图像(涵盖各种情况) 将图像批量缩放到模型输入尺寸,再
进行地理目标标注,并按照PASCAL VOC数据集格式生成对应XML注释文件 ,与图像一同构成地理目标检测集
研究背景
Part 1
户外增强现实系统
• 早期户外增强现实系统大多通过卫星定位 和惯性、磁性传感器等辅助确定位置和姿 态来实现户外场景中的跟踪注册
早期户外AR系统通过GPS与传感器定位远处目标
• 一部分户外增强现实系统通过在户外场景 中布置标记(Marker)并通过传统视觉算法 实现户外场景的相机姿态计算与虚实融合
按照一定比例划分为训练集、验 证集与测试集(如2:1:1)

自然语言法表示集合

自然语言法表示集合

自然语言法表示集合自然语言(Natural Language)是人类交流和表达思想的主要方式之一。

它包括了我们平时所使用的口语和书面语。

自然语言法表示(Natural Language Processing,NLP)是一门研究如何使计算机能够理解和处理自然语言的学科。

其目的是使计算机能够像人一样理解和处理文本,实现自动语言处理的能力。

自然语言法表示集合是NLP领域的一个重要概念。

它是用于表示和处理自然语言的一系列方法和技术的集合。

这些方法和技术可以用于语义分析、情感分析、机器翻译、问答系统等多个任务。

下面将介绍一些常见的自然语言法表示集合。

一、词袋模型(Bag of Words)词袋模型是NLP中最简单也是最常用的一种表示方法。

它将文本看作是一个词的无序集合,忽略了词与词之间的顺序和关系。

词袋模型主要包括词频统计和词向量化两个步骤。

词频统计用于计算每个词在文本中出现的次数,词向量化则将每个词表示为一个向量。

词袋模型的优点是简单且易于实现,但缺点是忽略了词的顺序和语义信息。

二、词嵌入(Word Embedding)词嵌入是一种表征词语语义信息的方法。

它将每个词表示为一个稠密的实值向量,使得相似的词在向量空间中更加接近。

常用的词嵌入模型有Word2Vec、GloVe和FastText等。

词嵌入的优点是能够捕捉到词之间的语义关系,但缺点是无法处理词汇外的词和词序信息。

三、句法分析(Syntactic Parsing)句法分析是NLP中的重要任务之一,旨在确定句子的结构和语法关系。

句法分析可以用于句子的语义分析和上下文理解。

常见的句法分析方法有基于规则的分析和基于统计的分析。

基于规则的分析通过预定义的规则来解析句子的句法结构,而基于统计的分析则通过统计学习方法来确定最有可能的句法结构。

句法分析的优点是能够捕捉到句子的结构和语法信息,但缺点是对于复杂句子效果不佳。

四、深度学习方法(Deep Learning)深度学习方法在NLP中得到了广泛应用,特别是在语义理解和自然语言生成任务中。

空间句法在中国

空间句法在中国

空间句法在中国空间句法是研究人们利用自然和人造空间以及空间关系进行语言表达的学科领域,是语言学和心理学交叉的重要学科。

在中国,空间句法研究得到了日益广泛的关注和发展。

需要指出的是,空间句法的研究不仅能够帮助我们更好地理解语言表达的多样性和复杂性,更能够提高我们对空间信息的处理和表达能力,进而促进我们的心智发展和交流效率。

在中国,空间句法的研究涉及到许多领域,包括语言认知、心理学、人机交互、智能机器人、地理信息系统等。

在这些领域中,空间句法研究与应用已经给我们带来了丰富的成果和应用价值。

首先,语言认知领域中的空间句法研究着重探讨了人们如何运用空间信息建立语言意义及其对人们语言表达的影响。

根据语言认知学家们的研究,我们可以发现,人们在语言表达过程中常常会利用空间词汇和空间结构来表达复杂的概念和思想。

例如,在表达时间方面,人们常常会利用时间的空间概念(如“前”和“后”)来表达时间的先后顺序和持续时间;在表达事件关系方面,人们常常利用空间的比喻和隐喻(如“向前推进”和“向后倒退”)来表达事件发展和变化的关系。

此外,在语言理解和产生的过程中,空间句法还具有诸如将注意力引导、加快语言表达、减少歧义等作用。

其次,在人机交互和智能机器人等领域,空间句法研究更关注于如何将语言信息和空间场景有效的结合起来,提供更加稳定和自然的人机交互方式。

为此,科学家们提出了多种空间句法的应用模型和算法,比如基于空间语义的交互方式、视觉-语音交互方式、人机场景感知和交互等。

这些创新的机器交互方式不仅提高人机交互的交流效率和互动体验,更为我们的科技生活带来了远期可持续发展的影响。

最后,在地理信息系统等领域,空间句法研究将语言和空间信息相互融合,是利用语言和计算机技术建立基础地图、探测人类活动空间和进行城市规划设计等方面的关键能力。

例如,基于空间句法的地图标注注解技术,通过将语言信息和地理信息相互映射,推动了地图标注标准化、自动化和高效化,为各类应用场合提供了强有力的支持。

语言学知识驱动的空间语义理解能力评测数据集研究

语言学知识驱动的空间语义理解能力评测数据集研究

语言学知识驱动的空间语义理解能力评测数据集研究目录一、内容简述 (2)1. 研究背景 (2)2. 研究意义 (3)3. 文献综述 (5)二、语言学知识概述 (6)1. 语言学定义与分类 (7)2. 语言学知识在人工智能中的应用 (8)三、空间语义理解能力评测数据集现状分析 (9)1. 国内外数据集概览 (11)2. 数据集来源与类型分析 (12)3. 数据集评价标准探讨 (14)四、基于语言学知识驱动的空间语义理解能力评测数据集构建方法.151. 数据集构建目标与原则 (16)2. 语料库选取与标注策略 (17)3. 语义关系抽取与验证方法 (19)4. 数据集评估指标设计 (19)五、实验设计与结果分析 (20)1. 实验设置与参数配置 (21)2. 基于语言学知识驱动的数据集实验结果 (22)3. 对比分析与其他数据集的性能 (23)4. 结果讨论与改进建议 (24)六、结论与展望 (26)1. 研究成果总结 (27)2. 研究不足与局限 (28)3. 未来研究方向与展望 (29)一、内容简述数据集构建:通过收集和整理现有的空间语义理解相关数据集,构建一个全面、多样化的评测数据集,涵盖不同类型的地理空间信息和问题场景。

针对数据集的特点,设计合理的评价指标和方法,以评估参赛者的时空语义理解能力。

数据预处理:对原始数据进行清洗、标注和融合等预处理工作,以提高数据的质量和可用性。

还需对数据进行去噪、归一化等操作,以满足模型训练的需求。

模型设计与优化:结合深度学习等先进技术,设计适用于空间语义理解任务的模型结构,并通过模型训练和优化,提高模型的性能和泛化能力。

针对模型的不足之处,提出相应的改进策略和技术手段。

实验与分析:通过对比不同模型、数据集和评价方法的性能表现,总结空间语义理解任务的特点和规律,为实际应用提供有益的参考和借鉴。

还需对实验结果进行详细的分析和讨论,以挖掘潜在的问题和挑战。

1. 研究背景随着信息技术的快速发展,自然语言处理领域的研究取得了显著进展。

空间句法简明教程

空间句法简明教程

空间句法简明教程目录1. 内容概述 (2)1.1 空间句法的定义与重要性 (3)1.2 研究空间句法的意义 (3)1.3 本教程的目的与目标受众 (4)2. 空间句法的理论基础 (5)2.1 空间句法的起源与发展 (6)2.2 空间句法的核心理念 (7)2.3 空间句法的关键概念 (8)3. 空间句法的分析工具 (9)3.1 主要的空间句法分析软件 (10)3.2 分析工具的使用与操作 (12)3.3 数据分析的步骤和方法 (14)4. 空间句法的应用实例 (15)4.1 城市规划与设计 (17)4.2 建筑物理环境分析 (19)4.3 文化遗产保护 (20)4.4 其他应用领域 (21)5. 空间句法的实证研究 (23)5.1 研究方法的选取与设计 (25)5.2 数据收集与处理 (26)5.3 结果分析与解读 (28)6. 空间句法的实践指南 (30)6.1 实施空间句法分析的步骤 (30)6.2 跨学科合作的重要性 (31)6.3 分析结果的实用转化 (33)7. 空间句法的挑战与未来方向 (34)7.1 当前研究的热点问题 (35)7.2 技术进步对空间句法的影响 (36)7.3 空间句法的未来发展趋势 (37)1. 内容概述欢迎来到“空间句法简明教程”在这里我们将一起探索空间句法这个强大的工具,以便理解和支持空间行为的模式和效果。

空间句法是一种分析城市空间和建筑环境的方法,它通过计算空间的视觉可达性以及空间之间的关系,来揭示人类对于空间形态的感知和使用。

本教程的主要目的是帮助读者快速掌握空间句法的概念、方法和应用,以便能够独立地分析空间数据,并从中提取有价值的信息。

教程将分为几个部分,包括空间句法的理论基础、软件工具的使用指南、案例分析以及如何将空间句法应用于实际规划设计。

在完成本教程后,读者应该能够理解空间句法的核心理念,熟练操作相关的软件工具,如Space Syntax Studio,并能够将分析结果应用于城市规划和建筑设计领域。

增强现实系统中虚拟与现实信息空间视觉匹配的算法研究

增强现实系统中虚拟与现实信息空间视觉匹配的算法研究

增强现实系统中虚拟与现实信息空间视觉匹配的算法研究刘秀坤;杜清运
【期刊名称】《测绘科学》
【年(卷),期】2007(32)5
【摘要】本文在对相机成像原理研究的基础上,通过一台数码相机从不同方向拍摄的两幅或两幅以上二维图像,实现实际空间坐标和数码相机像平面坐标的透视变换,建立现实空间坐标系与像素坐标系之间的变换关系,并推导出通过相机校准来确定相机参数的数学过程。

通过这个算法可以解决虚实的视觉匹配问题,为增强现实系统提供基本支持。

最后还通过实验验证算法的正确性。

【总页数】3页(P27-29)
【关键词】增强现实;虚实匹配;相机标定
【作者】刘秀坤;杜清运
【作者单位】武汉大学资源与环境科学学院地理信息系统教育部重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】P23
【相关文献】
1.增强现实三维注册中标识点匹配算法研究与改进 [J], 申军岭;姜国华;晁建刚
2.增强现实系统中基于视觉感知的抓取识别 [J], 姚争为;陈一民;陈伟;陈明
3.增强现实系统中的摄像机校准算法研究 [J], 李云浩;张茂军;杨冰;吴玲达
4.增强现实中视觉图像抗遮挡运动目标跟踪算法研究 [J], 付辉;邵开丽;代文征
5.虚拟与增强现实互动旅游系统的设计与实现
——以非物质文化遗产南音为例 [J], 陈均亮;王荣海;陈柏言
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空间认知是一种能力 , 是 从认知论的角度看 , 对事 物 和 现 象 的 发 生 、 影 响、 因 果、 趋势进行分析 是在科学探索中启发形象思维 , 激发 研究的基础 , 创造性思维的引擎
[ ] 1
研究对象) 的空间方位研究各自从不同学科视角和 路径去共同理解空间信息 。 语言学 的研 究对象具 其结构主义观点和系统性的研究方 有的离散特征 , 法对空间信息的结构研究提供了理论框架和 方法
语言学模型研究和自然语言领域 ( 以现代汉语作为
收稿日期 : 2 0 1 4 0 2 1 8 项目来源 : 国家自然科学基金资助项目 ( ) 。 4 1 2 7 1 4 5 5, 4 1 3 7 1 4 2 7
第一作者 : 杜清运 , 博士 , 教授 , 博士生导师 。 主要从事地图语言学和地理空间信息科学研究 。E : d u m a i l h u. e d u . c n @w q y 通讯作者 : 任福 , 博士 , 副教授 。E : m a i l r e n f u@w h u. e d u. c n
的形式 , 自然语言同样可以表达和传输空间知 像) ( 识, U C G I S u n i v e r s i t o n s o r t i u mf o rg e o r a h i c yc g p ) 报 告 曾 指 出, 对于某些应用 i n f o r m a t i o ns c i e n c e ( 如车辆导航系统 ) 的大多数用户而言 , 听觉 ( 语音 介绍 ) 形式比地 图 具 有 处 理 更 快 和 错 误 更 少 的 优 因而更加安全 。 点, 目前 , 在实际 G 可视化几乎成为 I S 应 用 中, 但有学者 空间信息表达和 知 识 传 播 的 主 流 手 段 , 认为用户接受 、 解释和理解视觉信息的能力已经 接近极限 。 研 究 表 明 , 声音比图像适合于表现高 维数据而不会使 用 户 出 现 信 息 过 载 , 采用自然语
第3 武 汉 大 学 学 报 · 信 息 科 学 版 9 卷 第 6 期 /kcms/doi/10.13203/j.whugis20140118.html 网络出版地址: 2 0 1 4年6月 G e o m a t i c sa n dI n f o r m a t i o nS c i e n c eo fWu h a nU n i v e r s i t y : / 犇 犗 犐 1 0. 1 3 2 0 3 . w h u i s 2 0 1 4 0 1 1 8 j g
地图和自然语言分别是描述客观世界的两大符号 体系 , 同属人类进行空间相关交流的基本 手 段
[ ] 4

人类空间经验 ( 即 空 间 信 息) 既 可 以 用 精 确、 定量 也可以用模糊 、 定性的自然语言 的地图符号表达 , 听觉形式为语音 , 视觉形式为文字 ) , 前 符号表达 ( 地理学 、 地图学与地理 者的科学基础包括测绘学 、 信息科学 , 后 者 的 科 学 基 础 是 语 言 学。语 言 学 是 一个百花齐放 、 百家争鸣的领域 , 不同视角 、 不同层 在整个科学体系中 次的新理论和新方法层出不穷 ,
的研究实践为比影像语义约束更明确 、 语法构图更 清晰的地图的自然语言描述提供了算法思路 。 本文从语用 、 语义和句法三个视角剖析了空 间信息的空间位 置 、 属性和空间关系等特征到现 建立了空间信息的 代汉语中对等物 之 间 的 映 射 , 最终为智能空间信息服务拓 自然语言表达模 型 , 展新方式 。
图 1 地图和自然语言之间的特征映射 F i . 1 F e a t u r eM a i n e t w e e nM a n dN a t u r a lL a n u a e g p p gB pa g g
2. 1 空间特征到方位词的映射 方位词是空间方位认知结构映射到自然语言 中的句法 结 构 标 志
] Байду номын сангаас 0 编码理论 [ 。
可视化表达的地图作为空间信息交换的重要媒介 , 但对定性的自然语言表达的研究兴趣日益增加 。 空间信息内容包括空间位置 、 空间分布 、 空间 空 间 关 系、 空 间 统 计、 空 间 关 联、 空 间 对 比、 形态 、 空间趋势 、 空间运动
[ 6]
。 近年来 , 空间信息领域的
9 卷第 6 期 第3
杜清运等 : 空间信息的自然语言表达模型
6 8 3
视觉方面 , 使用者和地图系统的交互程度决 定地图的 使 用 性 质 , 典型包括传输型地图( c o m 、解 析 型 地 图 ( m u n i c a t i v e m a s) a n a l t i c a l p y ) 、 探索型地图( ) 、 网络地 m a s e x l o r a t o r a s p p ym p 图( 、 移动网络地图( w e bm a s) m o b i l em a s) p p
。每种语言都有一套能够
完整表达各种方 位 关 系 的 方 位 词 系 统 , 都有一套 利用 能够适应于描写 各 种 空 间 关 系 的 句 法 结 构 , 这些方位词和相 关 句 式 , 人们可以组织各种各样 的句子对 所 感 知 到 的 认 知 空 间 世 界 图 景 加 以 描 写、 叙述 或 说 明
摘 要: 空间信息的自然语言表达是 一 个 横 跨 空 间 信 息 科 学 和 语 言 学 的 交 叉 研 究 。 以 空 间 信 息 作 为 研 究 对 立足语言学提供方法论 , 从语用 、 语义和句法三个独 特 视 角 剖 析 其 结 构 特 征 , 提出完整的自然语言表达模 象, 型 。 从语用视角 , 分析可视化地图表达和自然语言表达的不同语境特征及其互补性 ; 从语义视角 , 分别分析并 属性和空间关系等三大特征到自然语 言 中 的 方 位 词 、 词汇( 名词或形容词) 和短语的映 建立空间信息的空间 、 之后归纳形成空间场景到句群的映射思路 ; 从语法视角, 分析并构建空间方位( 位置、 距 离 和 方 向) 和 射关系 , 拓扑关系的计算规则 。 关键词 : 空间信息 ; 空间方位 ; 拓扑关系 ; 语义匹配 ; 自然语言表达 中图法分类号 : P 2 0 8 文献标志码 : A
[ ] 1 2
描述一般是相对 的 , 其表现是要有明确的视觉参 如城市中的兴趣点 。 照对象 , 在现代汉语中 , 位置表达有静态和动态之分 。 静态位 置 主 要 使 用 状 态 静 态 句 ( “ 是/有 ” 字句或 “ 着” 字句 ) , 必不 可 少 的 视 觉 参 照 对 象 是 以 “ 处所 名词 + 方位词 ” 表 达, 如“ 武 汉 大 学 里 有 珞 珈 山” 、 “ 友谊广场上立着3 等; 动态位置描述需要 S 雕塑 ” 三个 条 件 : 源 点、 位 移 轨 迹 和 终 点, 典型的路径导 有源点 、 有终点 ” 的类别 , 明确 航信息一般都属于 “ 使用介词 ( 如“ 从 …… 到 ……” 等) 作 为 形 式 标 志, 是显性位 移 , 视觉参照对象是使用趋向动词( 如 上、 下、 进、 出、 回、 起等 ) 表达 , 如“ 从广埠屯到武汉 站, 驶过鲁巷广场 ” 等。 2. 1. 2 方向 在G 方向通过直角坐标系或 I S 或地图学 中 , 极坐标系表达 , 是位置描述的进一步明确量化 ; 在 语言学中 , 空间方 位 词 是 空 间 实 体 之 间 方 向 关 系 表达的基本词汇 , 位置加上方向后 ( 即方位 ) , 进一 步明确了主体相对于视觉参照对象这一客体的具
] 7 体系[ 。 在人工智能领域 , 面向影像理解的自然语 ] ] 8 9 言描述[ 和空间路径 的自 然语言 描述自动 生成[
。 地图学要解决的问题基本
] 2 上都是思维科学问题 [ 。 地图制作和地图阅读是
两个相反的认知 过 程 , 分别以制图表达为媒介进
3] 。 从 符 号 学 视 角 看, 行地理知识 的 编 码 和 解 码 [
1 1] 等[ 。 但空间信息并非必须要 表 现 为 地 图 ( 或图
言( 语音形式 ) 来 表 达 空 间 知 识, 可以更好地适应 日益成为主流的具有智能 、 个性 、 小巧用户界面的 移动计算设备等 新 媒 介 , 成为辅助空间决策的新 型服务方式 。
2 语义匹配
从语义学( ) 视角看 , 空间信息的自然 s e m a n t i c s 语言表达的本质是一个语义翻译过程 , 解决空间概 念在自然语言中的正确匹配并传输 , 使双方的深层 次特征彼此映射 ( 见图1 ) 。空 间 信 息 语 义 特 征 是 凭经验或对空间现象本质的了解而分析出来 的语 是一种不依赖具体语 言环境 的语义特 征 , 义特征 , 包括空间特征 、 属性特征和空间 关系 特征 , 可分别 同自然语言中的方位词 、 词汇 ( 名词 、 形 容词等 ) 和 短语建立匹配关系 。 空间场景代表 着对 空间格局 的认知 , 其语义描述可同句群建立映射关系 。
] 5 处于领先学科地位[ 。 一直以来 , 人们使用定量的
1 语用互补
从语用 学 ( ) 视 角 看, 地图和自然 r a m a t i c s p g 语言分别是空间 信 息 在 不 同 语 境 中 的 表 达 方 式 , 非语言的可视化形 式 和 自 然 语 言 形 式 ( 文本或语 音) 是互相补充 、 彼 此 增 强 的, 语义都是以一种可 即用户 ) 快速识别并直接理解的自然方式来 被人 ( 表达的 , 前者是视觉 , 后者是听觉 。 这也符合双重
6 8 4
武汉大学学报·信息科学版
2 0 1 4年6月
体方位 , 使语言的 表 述 更 加 清 楚 , 如“ 车停在武汉 大学正门口东 边 ” 。空间实体之间的方向关系与 语言中的空间方 位 词 是 一 种 精 确 到 模 糊 、 定量到 定性的映射 , 语言中的每一个基本空间方位词都 对应着一系列语义相似但几何形态显著不同的空 如 点 和 点、 点 和 线、 点 和 面、 线 和 面、 间方 向 关 系 ( 线和线 、 面和面等 ) 。 现代汉语空 间 方 位 词 中 , “ 东 西、 南 北、 前 后、 上下 、 左右 ” 相当 于 数 学 中 的 直 角 坐 标 系 , 而“ 内、 外、 里、 中” 相当于数学中的极坐标系 , 这正好构成 了人们对空间的 两 种 基 本 认 知 方 式 , 现代汉语的 语言模式与数学模式恰好相合 。 最常用的绝对方 向是东 、 南、 西、 北 四 个 方 位 词, 在 实 际 使 用 中, 人 即东 、 西、 南、 北、 东北 、 们往往习惯于八方向描述 , 东南 、 西南 、 西北 , 分别代表着一定的邻域空间 , 其 坐标原点是视觉 参 照 对 象 , 坐标轴的方向是绝对 的, 语言中的 表 述 十 分 明 确 。 最 常 用 的 相 对 方 向 包括前 、 后、 左、 右, 其坐标原点是观察者的空间位 以面向视觉参考点的方向为 “ 前” , 其他方向以 置, “ 前” 为基准推导 而 出 , 语言中的表述不是十分明 确 。 两者都很 容 易 映 射 成 为 一 种 数 学 函 数 , 通过 均具有普适性 , 适合描述宏 空间推理可相互转换 , 观空间或微观空间中的方向关系 。 2. 1. 3 距离 距离描述两个空间实体之间的远近或亲疏程 度。在 G 距 离 是 单 纯 几 何 距 离, I S或 地 图 学 中, 具有较少的 语 义 约 束 条 件 。 在 语 言 学 中 , 距离表 述是一种语义距离 , 采用两种表达方式 : 一是使用 “ 数词 + 量词 ” 的比较精确的表述 , 如“ 房子与湖泊 的距离约是 5 ; 二是使用一些 表示远 近的 形 0 0m” 如很远 、 较远 、 远、 近、 较近 、 很近等 。 这 容词表述 , 与空间方向类似 , 也是一种精确到模糊 、 定量到定 性的映射 。 以 上 两 种 表 述 方 式 中 , 前者是一种直 接表述 , 实现简单 , 但通常人的思维对数字距离不 敏感 , 在大脑中 仍 然 不 自 觉 地 将 其 定 性 化 或 与 已 知的空间实体做比较 ; 后者是一种间接表述 , 将数 字距离映射为习 惯 使 用 的 汉 语 词 汇 , 这种映射机 制( 数学中的分段 函 数 ) 本 身 很 简 单, 比较复杂的 是临界值的确定 , 不同文化背景的人的选择也可 能不同 , 可以通过广泛的认知心理学试验来确定 。 2. 1. 4 形状 形状是一个 广 为 理 解 而 又 难 以 定 义 的 概 念 。 在G 形状是空间实体所占据的空 I S 或地图学中 , 间范围所体现出 来 的 特 点 , 数学描述是对一条封 闭边界及其所包围区域的几何图形的概括 , 有点 、 线、 面、 体 等 几 何 类 型 的 差 异。 从 语 言 学 的 视 角
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