语义分析练习题
练习题：
一、指出下列语句中加“·”的名词性成分所担任的语义角色：
1、售票处
．．
．．都在挤电影．．．围满了人．，大家
票．。
2、昨天
．．我买了一部词典
．．．．。
3、我家去年盖了一幢小楼
．．．．。
4、李老师退休时赠给学校图书馆
．．．．．一批书。
5、他．是跳舞明星，他会跳探戈
．．。
6、这个小店方便了周围的群众
．．．．．。
7、食堂
．．吃。
．．我吃不惯，我还是在家里
8、陈朗用红木
．．．．。
．．打了一套家具
9、这件事
．．．他有他的想法。
10、他对我．说了许多大道理
．．．．．。
二、分析下列语句中加“·”的词语的语义指向：
1、有一天，他在饭店里喝醉．了酒。
2、你干得太快
．．了。
3、老师傅手把手教会．了两个徒弟。
4、他在院子里深深
．．地挖了一个坑，栽了一棵树。
5、他把各种书籍杂乱无章
．．．．地装在书架上。
6、妈妈给儿子找了一件干净
．．的内衣。
7、我走了一大段冤枉
．．路。
8、我们忽然
．．发现了老虎。
9、这篇论文可把我写苦．了。
10、孙梅一听到这个消息慌慌张张
．．．．地转身就走。
三、同样一个动词“考”，可以说：考大学、考研究生、考数学、考笔试、考五分，请分析它们的语义关系。
四、“老张有辆新车很得意”、“老张有条小狗很聪明”没有歧义，而“老张有个女儿很骄傲”则有歧义，请运用语义指向以及语义特征分析法作出解释。
五、我们可以说：“谦虚点儿”“老实点儿”“灵活点儿”，但是，不能说：“健康
点儿”“伟大点儿”“高尚点儿”。为什么？试运用语义特征分析法做出解释。
六、请举例说明带“得”的述补谓语句，补语的语义指向分别指向谓语、主语和宾语的情况。
七、请运用语义指向的分析法分化下列歧义结构：
1、他不吃面条。
2、国王的脾气你也知道的。
思考题：
一、名词和名词可以构成偏正短语，试放心它们的语义关系。
二、请分析一下“今年又是一个丰收年”的语义指向。“又”指向哪里？
三、“厂里有一辆新车”是歧义的，请用语义特征分析法解释其中的道理。
语义分析
语义分析 1.语义分析？ 机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。 人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。 可参考：https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析？ 我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。 可参考： https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于： 西语词间有间隔，汉语词间无间隔。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。 例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。 “我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。 汉语形态不发达，句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。 同音字多增加了机器识别的难度。 汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾?或…名－动－名?这一规则，计算机可显出…牛吃草?，也可显出…草吃牛?。从语法格式上看，…草吃牛?也不错，但这句话是说不通的。 人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？
计算文本相似度几种最常用的方法,并比较它们之间的性能
计算文本相似度几种最常用的方法，并比较它们之间的性能 编者按：本文作者为Yves Peirsman，是NLP领域的专家。在这篇博文中，作者比较了各种计算句子相似度的方法，并了解它们是如何操作的。词嵌入（word embeddings）已经在自然语言处理领域广泛使用，它可以让我们轻易地计算两个词语之间的语义相似性，或者找出与目标词语最相似的词语。然而，人们关注更多的是两个句子或者短文之间的相似度。如果你对代码感兴趣，文中附有讲解细节的Jupyter Notebook地址。以下是论智的编译。 许多NLP应用需要计算两段短文之间的相似性。例如，搜索引擎需要建模，估计一份文本与提问问题之间的关联度，其中涉及到的并不只是看文字是否有重叠。与之相似的，类似Quora之类的问答网站也有这项需求，他们需要判断某一问题是否之前已出现过。要判断这类的文本相似性，首先要对两个短文本进行embedding，然后计算二者之间的余弦相似度（cosine similarity）。尽管word2vec和GloVe等词嵌入已经成为寻找单词间语义相似度的标准方法，但是对于句子嵌入应如何被计算仍存在不同的声音。接下来，我们将回顾一下几种最常用的方法，并比较它们之间的性能。 数据 我们将在两个被广泛使用的数据集上测试所有相似度计算方法，同时还与人类的判断作对比。两个数据集分别是： STS基准收集了2012年至2017年国际语义评测SemEval中所有的英语数据 SICK数据库包含了10000对英语句子，其中的标签说明了它们之间的语义关联和逻辑关系 下面的表格是STS数据集中的几个例子。可以看到，两句话之间的语义关系通常非常微小。例如第四个例子： A man is playing a harp. A man is playing a keyboard.
实验三 自下而上语法分析及语义分析
实验三自下而上语法分析及语义分析 一、实验目的： 通过本实验掌握LR分析器的构造过程，并根据语法制导翻译，掌握属性文法的自下而上计算的过程。 二、实验学时： 4学时。 三、实验内容 根据给出的简单表达式的语法构成规则（见五），编制LR分析程序，要求能对用给定的语法规则书写的源程序进行语法分析和语义分析。 对于正确的表达式，给出表达式的值。 对于错误的表达式，给出出错位置。 四、实验方法 采用LR分析法。 首先给出S-属性文法的定义（为简便起见，每个文法符号只设置一个综合属性，即该文法符号所代表的表达式的值。属性文法的定义可参照书137页表6.1），并将其改造成用LR分析实现时的语义分析动作（可参照书145页表6.5）。 接下来给出LR分析表。 然后程序的具体实现： ●LR分析表可用二维数组（或其他）实现。 ●添加一个val栈作为语义分析实现的工具。 ●编写总控程序，实现语法分析和语义分析的过程。 注：对于整数的识别可以借助实验1。 五、文法定义 简单的表达式文法如下： E->E+T|E-T|T T->T*F|T/F|F F->(E)|i 上式中，i 为整数。 六、处理程序例 例1: 正确源程序例： 23+(45+4)* 40分析结果应为：正确的表达式。其值为：1983 例2: 错误源程序例： 5+(56+)-24 分析结果应为：错误的表达式：出错位置为）
附录：源程序 #include
语义分析与中间代码生成程序的设计原理与实现技术__实验报告与源代码_北京交通大学
语义分析及中间代码生成程序设计原理与实现技术 XXX 1028XXX2 计科1XXX班 1.程序功能描述 完成以下描述赋值语句和算术表达式文法的语法制导生成中间代码四元式的过 程。 G[A]:A→V:=E E→E+T∣E-T∣ T→T*F∣T/F∣F F→(E)∣i V→i 说明：终结符号i 为用户定义的简单变量,即标识符的定义。 2. 设计要求 （1）给出每一产生式对应的语义动作；（2）设计中间代码四元式的结构（暂不与符号表有关）。（3）输入串应是词法分析的输出二元式序列，即某算术表达式“实验项目一”的输出结果。输出为输入串的四元式序列中间文件。（4）设计两个测试用例（尽可能完备），并给出程序执行结果四元式序列。 3.主要数据结构描述： 本程序采用的是算符优先文法，文法以及算符优先矩阵是根据第四次实验来修改的，所以主要的数据结构也跟第四次差不多，主要为文法的表示，FirstVT集和LastVT 集以及算符优先矩阵：
算符优先矩阵采用二维字符数组表示的： char mtr[9][9]; //算符优先矩阵 4.程序结构描述： 本程序一共有8功能函数： void get(); //获取文法 void print(); //打印文法 void fun(); //求FirstVT 和LastVT void matrix(); //求算符优先矩阵 void test(); //测试文法 int cmp(char a,char b); 比较两个运算符的优先级 1 0 -1 void out(char now,int avg1,int avg2); //打印四元式 int ope(char op,int a,int b); //定义四元式计算方法 5.实验代码 详见附件 6.程序测试 6.1 功能测试 程序运行显示如下功能菜单：
文本分析平台TextMiner_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/4818872926.html, 文本分析平台TextMiner_光环大数据培训 互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等，给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Query 是网页，则需要离线或实时做网页语义分析。 文本语义分析（又称文本理解、文本挖掘）技术研究基于词法、语法、语义等信息分析文本，挖掘有价值的信息，帮助人们更好的理解文本的意思，是典型的自然语言处理工作，关键子任务主要有分词、词性标注、命名实体识别、Collection 挖掘、Chunking、句法分析、语义角色标注、文本分类、文本聚类、自动文摘、情感分析、信息抽取等。 （摘自https://https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/nlp/，稍作修改） 在解决文本处理需求过程中，我们发现保证文本分析相关的概念、数据和代码的一致性，避免重复开发是非常关键的，所以设计并搭建一套灵活、可扩展、通用的文本分析底层处理平台，供上层应用模块使用，是非常必要的。 既然是文本分析，我们很自然的想到是否可以使用已有的自然语言处理开源代码呢？为此，我们不妨一起了解下常见的相关开源项目：
https://www.360docs.net/doc/4818872926.html, Natural Language Toolkit（NLTK），https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/，In Python，主要支持英文 Stanford CoreNLP，https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/software/index.shtml，In Java，主要支持英文，阿拉伯语，中文，法语，德语 哈工大-语言技术平台（Language Technolgy Platform，LTP），https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/，In C/C++，支持中文 ICTLAS 汉语分词系统，https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/，In C/C++，支持中文 遗憾的是，我们发现尽管这些项目都极具学习和参考价值，和学术界研究结合紧密，但并不容易直接用于实际系统。也许这正源于学术界和工业界面临的问题不同，定位不同。对比如下： 根据我们的实践经验，尝试给出一套文本分析平台设计框架 TextMiner，供大家参考、交流。 设计之初，我们想 TextMiner 应该支持以下主要功能点： 提供细粒度的中文分词、词性标注和命名实体识别； 抽取与文本内容语义相关的词或短语； 获取能够表达文本语义的主题语义； 获取能够表达文本语义的行业信息； 提供统一的数据资源管理功能，尤其，要支持同时加载多份不同版本的数据资源，便于进行更新及效果对比。 参考斯坦福大学自然语言处理组开源项目： Stanford CoreNLP 和哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心开源项目：语言技术平台 (Language
逍遥游(教师中心稿) 教案教学设计
逍遥游(教师中心稿) 教案教学设计 湖南娄底蓝圃学校 教学目标 1．结合课文注释及工具书读通全文，增加文言积累，训练理清思路、把握文旨的能力。 2．初步了解庄子的哲学思想及其形象化说理的风格。领略庄子散文想象丰富、思路纵横、气势非凡、汪洋恣肆的特点，欣赏其浑莽开阔的意境和独具特色的气韵美。 3．能一分为二地恰当评价庄子的思想，培养学生积极进取的人生态度。 4．理解本文的主旨，文章为了强调“无所待”的观点，从反面提出问题，紧紧扣住“有所待”论证，最后给以否定，提出正面主张。 课时安排 2课时 教学步骤 第一课时 一、导入新课
庄子临死前，他的心情很平静。弟子们想厚葬老师，庄子倒觉得难过了：弟子们在这关键时刻并没有勘破生死关。于是他说：“我以天地为棺椁，以日月为（陪葬的）美玉，以星辰为珍珠，天地用万物来为我送行，我的葬物还不齐备吗？” 弟子们不觉垂泪，说：“我们怕乌鸦和老鹰吃您的遗体。” 庄子笑道：“天上有乌鸦和老鹰来吃，地上也有蝼蚁来吃啊，要是夺了前者的食物给后者享用，不是太偏颇了吗？”（《列御寇》） 二、简介作者及背景 庄子(约公元前369一前286)，名周，字子休，蒙城县城东郊人(今城关镇东城路)。曾为漆园吏，战国时期著名思想家、文学家。 庄周一生著书十余万言，书名《庄子》。这部文献的出现，标志着在战国时代，我国的哲学思想和文学语言，已经发展到非常玄远、高深的水平，是我国古代典籍中的瑰宝。因此，庄子不但是我国哲学史上一位著名的思想家，同时也是我国文学史上一位杰出的文学家。无论在哲学思想方面，还是文学语言方面，他都给予了我国历代的思想家和文学家以深刻的，巨大的影响，在我国思想吏、文学史上都有极重要的地位。
从视频到语义：基于知识图谱的 视频语义分析技术
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590 Published Online August 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/10.12677/csa.2019.98178 From Video to Semantic: Video Semantic Analysis Technology Based on Knowledge Graph Liqiong Deng*, Jixiang Wu, Li Zhang Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019 Abstract Video understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis 从视频到语义：基于知识图谱的 视频语义分析技术 邓莉琼*，吴吉祥，张丽 空军通信士官学校，辽宁大连 收稿日期：2019年8月6日；录用日期：2019年8月19日；发布日期：2019年8月26日 *通讯作者。
文本相似度算法
文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N 个该关键词，则 （公式1.1-1） 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式 （公式1.2-1） 计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词出现过的文章数。 2.基于空间向量的余弦算法 2.1算法步骤 预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。 2.2步骤简介 2.2.1预处理 预处理主要是进行中文分词和去停用词，分词的开源代码有：ICTCLAS。 然后按照停用词表中的词语将语料中对文本内容识别意义不大但出现频率很高的词、符号、标点及乱码等去掉。如“这，的，和，会，为”等词几乎出现在任何一篇中文文本中，但是它们对这个文本所表达的意思几乎没有任何贡献。使用停用词列表来剔除停用词的过程很简单，就是一个查询过程：对每一个词条，看其是否位于停用词列表中，如果是则将其从词条串中删除。
图2.2.1-1中文文本相似度算法预处理流程 2.2.2文本特征项选择与加权 过滤掉常用副词、助词等频度高的词之后，根据剩下词的频度确定若干关键词。频度计算参照TF公式。 加权是针对每个关键词对文本特征的体现效果大小不同而设置的机制，权值计算参照IDF公式。 2.2.3向量空间模型VSM及余弦计算 向量空间模型的基本思想是把文档简化为以特征项（关键词）的权重为分量的N维向量表示。 这个模型假设词与词间不相关（这个前提造成这个模型无法进行语义相关的判断，向量空间模型的缺点在于关键词之间的线性无关的假说前提），用向量来表示文本，从而简化了文本中的关键词之间的复杂关系，文档用十分简单的向量表示，使得模型具备了可计算性。 在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。 用D（Document）表示文本，特征项（Term，用t表示）指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D（T1，T2，…，Tn），其中Tk 是特征项，要求满足1<=k<=N。 下面是向量空间模型（特指权值向量空间）的解释。 假设一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为 D（a，b，c，d） 对于其它要与之比较的文本，也将遵从这个特征项顺序。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度，即 D＝D（T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn）
语义分析器
重庆大学课程设计报告课程设计题目：简单编译器的设计与实现 学院：计算机学院 专业班级：计算机科学与技术2班 年级：2010级 姓名：唐允恒，张楠 学号：20105208，20105333 完成时间：2013 年 6 月12 日成绩： 指导教师：张敏 重庆大学教务处制
指导教师评定成绩： 指导教师签名：年月日
指导教师评定成绩： 指导教师签名：年月日
重庆大学本科学生课程设计任务书
简单编译器设计与实现 目录 （一）目录 (1) （二）简单编译器分析与设计 (2) (1)简单编译器需求分析 (3) (2)词法分析器的设计 (3) 1.词法表设计 (3) 2.token串取法简单流程图 (3) (3)语法分析器的设计 (4) 1.算符优先文法设计 (4) 2.符号优先表 (6) (4)语义分析器的设计 (6) 1.简单四元式分析 (6) 2.简单四元式的实现 (6) （三）关键代码以及算法 (7) (1)词法分析器的关键算法 (7) (2)语法分析器的关键算法 (7) (3)四元产生式的关键算法 (8) （四）系统测试 (9) (1)用例测试 (9) (2)差错处理 (10) (3)设计自我评价 (10) （五）运行效果 (11) （六）总结 (13)
简单编译器分析与设计 简单编译器需求分析 编写目的 《编译原理》是一门实践性较强的软件基础课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识的同时，加强上机实践。本课程设计的目的就是要达到理论与实际应用相结合，使同学们能够根据编译程序的一般原理和基本方法，通过具体语言的编译程序的编写，掌握编译程序的主要实现技术，并养成良好的程序设计技能。 设计背景 此项目是开发一个C++语言编辑器，完成编辑C++语言源程序，对C++语言源程序进行高亮显示、错误处理、代码重排版、显示当前文件的函数列表和跳转、成对括号、语句块标识的功能，同时描述了编译器执行每个步骤流程。 在词法分析，语法分析和语义分析等方面加深对课程基本内容的理解。同时，在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。 对一个c++语言的子集编制一个编译程序，主要包括以下步骤： 词法分析 设计、编制并调试简单的C++语言的词法分析程序 语法分析 编制一个语法分析程序，实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析。 语义分析 采用语法制导翻译原理，将语法分析所识别的语法成分变换成四元式形式的中间代码序列。
文本相似度算法基本原理
1文本相似度算法基本原理 1.1文本相似度含义 文本相似度来自于相似度概念，相似度问题是一个最基本的问题，是信息科学中绕不过去的概念，在不同的应用方向其含义有所不同，但基本的内涵表示了一个信息结构与另外一个信息结构的一致程度，从某个角度研究时特征量之间的距离大小[10]。比如，在机器翻译方面是指词这个基本单位的可替代性，在信息检索方面是指检索结果与检索内容的一致性，在自动问答方面是指搜索的结果与输入的问题的匹配程度。这充分表明文本相似度研究和应用领域十分广泛，所表达的含义也十分不同。从本文研究的角度来看，文本相似度可以描述为：有A、B两个对象，二者之间的公共区域越多、共性越大，则相似程度越高；若二者没有关联关系，则相似程度低。在文本相似度研究方面，一个层次是研究文档中以篇章、句子、词语衡量相似程度，这不同层次衡量算法也不同，研究的标准和依据也不同，算法的复杂程度也不同。从这个意义上，可以运用在新闻领域对新闻稿件进行归档，按照新闻的领域分门别类的存放在一起；也可以运用在信息检索进行信息查询，作为一个文本与另一个文本之间相似程度测量的基本方法。 1.2文本相似度计算方法分类 当前研究文本相似度都是以计算机作为计算工具，即利用计算机算法对文本进行分类，在各个领域应用十分广泛，比如包括网页文本分类、数据智能挖掘、信息识别检索、自动问答系统、论文查重分析和机器自主学习等领域，其中起最关键作用的是文本相似度计算算法，在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。 特别是随着智能算法、深度学习的发展，文本相似度计算方法已经逐渐不再是基于关键词匹配的传统方法，而转向深度学习，目前结合向量表示的深度学习使用较多，因此度量文本相似度从方法论和算法设计全局的角度看，一是基于关键词匹配的传统方法，如N-gram相似度；二是将文本映射到向量空间，再利用余弦相似度等方法，三是运用机器学习算法的深度学习的方法，如基于用户点击数据的深度学习语义匹配模型DSSM，基于卷积神经网络的ConvNet和LSTM 等方法。 本文研究的重点是对电子作业检查等各类电子文档对比，在对两个电子文档是否相同，相似比例为多少这一问题探究中需要比较文档的相似度，而文档的相似度又可分成段落相似度、句子相似度来进行考虑，所以课题的关键是如何定义
现代汉语语法分析报告地五种方法
北语之声论坛专业精华转贴 现代汉语语法的五种分析方法是语法学基础里很重要的一个内容,老师上课也会讲到,我在这里把最简略的内容写在下面，希望能对本科生的专业课学习有所帮助 详细阐释中心词分析法、层次分析、变换分析法、语义特征分析法和语义指向分析的具体内涵： 一. 中心词分析法： 分析要点： 1．分析的对象是单句； 2．认为句子又六大成分组成——主语、谓语（或述语）、宾语、补足语、形容词附加语（即定语）和副词性附加语（即状语和补语）。 这六种成分分为三个级别：主语、谓语（或述语）是主要成分，宾语、补足语是连 带成分，形容词附加语和副词性附加语是附加成分； 3．作为句子成分的只能是词； 4．分析时，先找出全句的中心词作为主语和谓语，让其他成分分别依附于它们； 5．分析步骤是，先分清句子的主要成分，再决定有无连带成分，最后指出附加成分。 标记： 一般用║来分隔主语部分和谓语部分，用══标注主语，用——标注谓语，用~~~~~~标注宾语，用（）标注定语，用[ ]标注状语，用< >标注补语。 作用： 因其清晰明了得显示了句子的主干，可以一下子把握住一个句子的脉络，适合于中小学语文教学，对于推动汉语教学语法的发展作出了很大贡献。 还可以分化一些歧义句式。比如：我们五个人一组。 （1）我们║五个人一组。 （2）我们五个人║一组。 总结：中心词分析法可以分化一些由于某些词或词组在句子中可以做不同的句子成分而造成的歧义关系。 局限性： 1．在一个层面上分析句子，层次性不强； 2．对于一些否定句和带有修饰成分的句子，往往难以划分； 如：我们不走。≠我们走。
封建思想必须清除。≠思想清除。 3. 一些由于句子的层次关系不同而造成的歧义句子无法分析； 如：照片放大了一点儿。咬死了猎人的狗。 二. 层次分析： 含义： 在分析一个句子或句法结构时，将句法构造的层次性考虑进来，并按其构造层次逐层进行分析，在分析时，指出每一层面的直接组成成分，这种分析就叫层次分析。 朱德熙先生认为，层次分析不能简单地将其看作是一种分析方法，而是应当看做一种分析原则，是必须遵守的。（可以说说为什么） 层次分析实际包含两部分内容：一是切分，一是定性。切分，是解决一个结构的直接组成成分到底是哪些；而定性，是解决切分所得的直接组成成分之间在句法上是什么关系。 基本精神： 1．承认句子或句法结构在构造上有层次性，并在句法分析上严格按照内部的构造层次 进行分析； 2．进行分析时，要明确说出每一个构造层面的直接组成成分； 3．分析时只管直接成分之间的语法结构关系，不管间接成分之间的语法结构关系或句 法结构中实词与实词之间的语义结构关系； 优越性： 1．注意到了句子构造的层次性； 如: 他刚来我们便宜他了 ││__│││___│ │___││_____│ 他刚来我们便宜他了 __ _______ ____ ___________ ___ ___ ____ _____
语义分析实验报告
云南大学编译原理实验报告 实验题目：语义分析 学院：信息学院 专业：计算机科学与技术 学号：20091060064 姓名：刘继远
目录 一、实验目的 (1) 二、实验内容 (1) 三、源程序分析 (2) 1、程序采用的BNF (2) 2、根据语义要求得到对应的翻译模式 (3) 3、实现原理 (4) 4、文法的属性分析 (4) 5、过程设计 (5) 6、子程序说明 (6) 四、设计的基本思想（包括修改之后的属性文法、属性类型分析、翻译模式） (6) 1、增加除法运算 (6) 2、禁止同名重复声明 (8) 五、结果及分析 (8)
一、实验目的 进一步理解递归下降分析原理和实现方法，理解语义分析的基本机制，掌握语义子程序的构造方法。 二、实验内容 将带变量声明的表达式翻译为四元式序列，其中包括以下要求： ●非终结符号D实现定义两种类型int, real变量的声明； ●非终结符号S实现变量之间的*，+，: =(赋值运算) ●两个关键字int 和real ●变量之间的*，+，: =(赋值) 运算只能使用声明过的变量，所以要检查 使用的变量是否声明过。 ●对每个*，+，: =(赋值) 运算生成一条四元式如（*，A，B，T1），其 中T1是临时变量 ●*优先级别高于+，*满足左结合规则
三、源程序分析 这是一个简单的包含词法、语法、语义分析的程序：语义分析.h和语义分析.cpp。实现的基本原理是自顶向下分析，单遍扫描，以语法分析为核心，调用词法分析，并实现语义分析。 1、程序采用的BNF P→ DS. D→B; D D→ε B→int L | real L L→id | L，id S→ V := E H H→；S | ε E→E+T | T T→T*F|F F→( E ) F→id V→id 消除左递归之后的等价文法 start→ DS. D→B; D D→ε B→int L | real L L→id A A→ ，idA A→ε
语义分析的一些方法
语义分析的一些方法 语义分析的一些方法(上篇) 5040 语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。 工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。 接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。 本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。
1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： ?基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配， 双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。 ?全切分方法。它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问 题。下图是一个示例，对于文本串“南京市长江大桥”，首先进行词条检索(一般用Trie存储)，找到匹配的所有词条（南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥），以词网格(word lattices)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。下图中“南京市长江大桥” 的语言模型得分，即P(南京市，长江，大桥)最高，则为最优切分。 图1. “南京市长江大桥”语言模型得分
语义学教案全本
语义学概论教学设计 （一）教学目标：了解汉语语义学的起源、发展和现状。 （二）教学内容：汉语语义学与其他学科的关系、作用。 1．一次课学习一章，掌握1～2个主要观点；1～2个知识点。 2．完成一次课堂训练；一次作业。 3．评讲一次课外作业。 第一章语义研究的发展与现状 一、语文学时期我国的训诂学 （一）训诂学起源 1．为了注释古代典籍 古人的古人所撰写的典籍，时间久远由于语言的变化而难于理解，所以解释工作就显得十分必要。为古代的典籍进行注解就是《传》，例如春秋战国时代的典籍，《春秋》，儒家经典之一，相传孔子（-552～-479）依据鲁国史官所编《春秋》加以整理修订而成。（-772～-481）计242年。《春秋》文字简短，相传寓有褒贬之意，后世称为“春秋笔法”。［辞海缩印本1979年版P1611］解释《春秋》的有《春秋左氏传》（亦称《春秋左氏传》儒家经典之一，旧传春秋时左丘明［与孔子同时或曰在前］所撰，请代经今文学家认为系刘歆改编。近人认为是战国初年人据各国史料编成。多用事实解释《春秋》，同《公羊传》、《榖梁传》完全用义理解释的有异。起于鲁隐公元年（-722），终于鲁悼公四年（-464），比《春秋》多出十七年，其叙事更止于鲁悼公十四年（-454）为止。书中保存了大量古代史料，文字优美，记事详明，实为中国古代一部史学和文学名著。P156）、《公羊传》（旧题：战国时，公羊高传初时仅口头流传，汉初才成书。据唐徐彦《公羊传疏》引戴宏序，说是由景帝时公羊寿和胡母生（子都）“著于竹帛”［辞海缩印本1979年版P280］）、《榖梁传》等三传。 又如《诗经》成书于春秋时代［-770周平王元年～-476周敬王四十四年］《尚书》［尚即上，由中国上古历史文件和部分追述古代事迹著作的汇编，相传由孔子编选而成。P1116］《周礼》《仪礼》《礼记》等等均成于春秋时期。到了汉代，著名经学家郑玄（127～200）为诸多古代典籍作注，如《十三经注》。到了唐代，汉代的注又看不懂了，于是又有人出现给注作注。孔颖达（574～648）奉唐太宗命主编《五经正义》就是对注释的注释。这表明：训诂学就是解释学，是重在对意义的解释。语言研究重在解释古代典籍、风俗、习惯、制度等的工具。 语文学时期及我国的训诂学时期 主要是为了注释古代经典。如： 有朋自远方来不亦说乎？ 朋：朋友；说：悦，高兴；乎：吗？ 二传统语义学 19世纪语言学成为一门独立的，有自己理论与方法的科学；发展步伐加快，领域扩大了。语义学则成为语言学的一个分支——词汇学的重要内容。 最后由词义研究独立建立一门科学：语义学。 1838年德国人提出建立一门独立的语义学。1893年法国人首先使用语义学这一专门术语。 传统语义学研究：词义、语音、客观事物三者的关系；词义与概念的关系；词义的色彩；多义词、同学出版社2004 三、现代语义学的兴起和现状 作为语言学的一个分支词汇学的重要内容。以具体的语言的语义研究为基础。
文本相似度的设计与实现
文本相似度的设计与实现 摘要：本文主要设计并实现了一个文本相似度系统，该系统主要功能计算文档之间的相似度，通过使用向量空间模型(VSM, Vector Space Model)及余弦相似度计算公式计算文档之间的相似度，数据预处理过程中加入word2vec模型进行语义扩充，从而能够匹配到更多相关文档。 1.向量空间模型 向量空间模型(VSM, Vector Space Model)由Salton等人于20世纪70年代年提出[1,2]。向量空间模型的主要思想是将文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，这样将空间上的相似度转化为语义上的相似度。当文档被表示为文档空间的向量时，便可通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。 向量空间模型的基本思想： 给定一篇文档D=D(T1,T2,…T i,…,T n)，若T i在文档中既可以重复出现又存在先后次序，因此分析起来会较为困难。针对上述情况，暂不考虑T i的顺序，并要求T i互异，此时可将T1,T2,…T i,…,T n看作n维坐标，每一维对应相应值W i，因此D(W1,W2,…,W i,…,W n)便可以看作一个n维向量。 例如：有一篇文档D={大家好，才是真的好}，首先进行分词后转换为D={大家/好/才是/真的/好}，之后提取出公因词D={大家，好，才是，真的}，最后通过向量空间模型将文档转换为对应的向量D={1，2，1，1}。 向量空间模型只是将文档转换为方便计算的格式，若进行相似度计算，还需使用相似度计算公式进行计算。本文使用余弦相似度计算公式。 2.余弦相似度 余弦相似度计算公式广泛应用于文本数据之间的相似度计算过程中。其数学表达如下： 计算过程如下： 例如，有2个文档D1={大家好}，D2={才是真的好}，首先将D1、D2分词后，D1={大家/好}，D2={才是/真的/好}，其次提取出公因词D={大家，好，才是，真的}，然后通过向量空间模型转换成向量表达，D1={1，1，0，0}，D2={0，1，1，1}，最后进行相似度计算 Score== 3.文本相似度系统 本文主要使用向量空间模型及余弦相似度距离公式进行文本相似度计算任务，系统的基本架构如下图1所示：
中文语义依存分析评测大纲
中文语义依存分析评测大纲 一、评测对象 本次评测的对象是中文句子的词语之间的语义及句法依存关系分析技术。 二、评测内容 本次评测主要评测依存关系分析系统对中文句子进行依存分析的准确性。 三、评测方法 1.评测方式 本次评测为离线评测，参评单位自行处理数据，生成相应结果后提交。训练语料将提前1个月公布。 2.评测步骤 1)评测单位预先给出若干训练数据（已标注依存分析结果）； 2)评测单位给出测试数据（未标注依存分析结果）； 3)参评单位运行被测系统，得出测试结果； 4)参评单位提交测试结果； 5)评测单位标注答案，运行自动评测程序，统计评测结果。 3.评测标准 1)量化指标 本次评测采用三个指标对被测试系统进行评测，分别为： i.依存标注准确率（Labeled Attachment Score, LAS） ii.依存准确率（Unlabeled Attachment Score, UAS） iii.标注准确率（Labeled Accuracy, LA） 令整个测试预料包含的词数为N，任意词语的依存用三元组
【原创】r语言twitter 文本挖掘 语义分析分析附代码数据
library(dplyr) library(purrr) library(twitteR) library(ggplot2) Read the Twitter data load("E:/service/2017/3 19 guoyufei17 smelllikeme@https://www.360docs.net/doc/4818872926.html,/trump_tweets_df.rda") Clean up the data library(tidyr) Find Twitter source is Apple's mobile phone or Android phone samples, clean u p other sources of samples tweets <-trump_tweets_df %>% select(id, statusSource, text, created) %>% extract(statusSource, "source", "Twitter for (.*?)<") %>% filter(source %in%c("iPhone", "Android")) Visualize the data at different times, corresponding to the Twitter ratio. And compare the difference between the number of tweets on Android phones and Apple phones library(lubridate) library(scales) tweets %>% count(source, hour =hour(with_tz(created, "EST"))) %>% mutate(percent =n /sum(n)) %>% ggplot(aes(hour, percent, color =source)) + geom_line() + scale_y_continuous(labels =percent_format()) + labs(x ="Hour of day (EST)", y ="% of tweets", color ="")
语义相似度的计算方法研究
语义相似度的计算方法研究 信息与计算科学余牛指导教师：冉延平 摘要语义相似度计算在信息检索、信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等很多领域中都有广泛的应用．特别是近几十年来随着Internet技术的高速发展,语义相似度计算成为自然语言处理和信息检索研究的重要组成部分．本文介绍了几种典型的语义相似度的计算方法，总结了语义相似度计算的两类策略,其中重点介绍了一种基于树状结构中语义词典Hownet的语义相似度计算方法，最后对两类主要策略进行了简单的比较．关键词语义相似度;语义距离;知网;语料库 The Reseach of Computing Methods about Semantic Similarity YU Niu (Department of Mathematics and Statistics,Tianshui Normal University , 741000) Abstract Semantic similarity is broadly used in many applications such as information retrieval, information extraction, text classification, word sense disambiguation, example-based machine translation and so on．Especially with the rapid development of Internet technology in recent decades, Calculation of semantic similarity has always been an important part of natural language processing and information retrieval research .This paper introduces several main methods of calculating semantic similarity , then two strategies of semantic similarity measurement are summarized, and we focuse on the Hownet based on the stucture of tree and use them to calculate the semantic similarity ,and finally the two strategies are easily compared . Key words Semantic similarity, Semantic distance,Hownet, Corpus