深度学习在汉语语义分析的应用与发展趋势
深度学习算法的应用和发展趋势
深度学习算法的应用和发展趋势随着人工智能技术的不断发展，深度学习算法被越来越广泛地应用于各行各业。
通过模拟人类的神经网络，深度学习算法可以运用大量数据进行自我优化，从而为我们带来更加精准的预测和决策。
当前深度学习算法的应用和发展趋势，主要体现在以下几个方面。
1. 图像和语音识别深度学习算法在图像和语音识别领域中的应用广泛并且深入。
比如，针对图像的识别，深度学习算法可以通过大量训练学习到图像中的特征，进而实现精准的图像分类、检测和定位。
在语音识别方面，深度学习算法可以将语音转化为文字，这对于智能客服、在线翻译等应用场景非常有价值。
2. 自然语言处理深度学习算法在自然语言处理领域中也有很多应用。
通过深度学习算法，可以让机器理解语言，并根据不同的应用场景进行相应的处理。
比如，深度学习算法可以用来进行聊天机器人的构建，让机器能够流畅地与用户进行对话，在实现人机对话的同时还能提供相应的服务。
3. 金融和医疗深度学习算法在金融和医疗领域的应用也正变得越来越广泛。
在金融领域，深度学习算法可以用来进行风险管理和投资决策，实现资产的最大化利益。
而在医疗行业，深度学习算法可以用来进行疾病的预测和诊断，从而提高疾病诊断的精度和准确性，为患者提供更好的医疗服务。
4. 自动驾驶自动驾驶技术是深度学习算法在智能交通领域的一大亮点。
通过深度学习算法，车辆可以自动感知路况和道路标识，并进行自主化的驾驶操作。
在自动驾驶技术的发展过程中，深度学习算法将会扮演着关键的角色，为汽车智能化提供强有力的支持。
五、结语深度学习算法是人工智能技术中的重要组成部分，其应用和发展趋势不断拓展。
随着技术的不断革新和深入研究，相信未来深度学习算法在更多的领域中都将扮演着重要的角色，释放出更多自身的强大潜力，为人类带来更多的改变和帮助。
深度学习知识：深度学习在自然语言处理中的语义分析
深度学习知识：深度学习在自然语言处理中的语义分析近年来，深度学习技术在自然语言处理领域开辟出了一个崭新的局面。
传统的自然语言处理技术存在着诸多局限性，例如机器无法识别含糊不清的语言或理解人类语言的表意不明确。
与传统技术相比，深度学习技术具有更好的语言理解能力，让机器对自然语言的处理变得更加顺畅。
在深度学习的框架下，语义分析成为了自然语言处理领域的研究热点之一。
语义分析是指机器通过学习人类语言的语义和语言结构，能够准确理解和表达人类语言中所蕴含的实际意义。
当一个机器能够从文本中提取出关键信息，并且能够利用这些信息来回答问题或者建模，我们便认为这个机器已经实现了语义分析。
深度学习算法在语义分析中应用得越来越广泛，大大提升了机器对语言理解的能力。
深度学习技术中最常用的模型之一是神经网络，因为神经网络能够模拟人脑的神经结构，从而实现高度的自动化。
在语义分析中，一个组成部分是词嵌入技术(Words Embedding)。
词嵌入是将每一个单词变成一个多维度向量，使得这个向量能够描述这个单词的特点。
这个向量能够由神经网络产生并使用完成，之后用于后续的操作，比如分类、聚类、推荐等。
词嵌入技术使用了大量的数据和传统的监督学习算法，通过无监督的方式选取每个单词的向量，然后让网络从自然语言数据集中学习。
深度学习技术已经证明能够显著提高自然语言理解的精度和效率。
同时，深度学习还使用了一种叫做循环神经网络（RNN）的算法来处理语义分析问题。
循环神经网络是一种处理序列化数据的网络，它在处理不同长度的输入时更加灵活和智能。
循环神经网络的优点，在于利用数据中的历史信息，在处理语言、语音、自然图像和时间序列等任务时效果显著。
另一个重要的深度学习技术是卷积神经网络(CNN)，它被广泛应用于自然语言处理中。
一些研究者已经证明，卷积神经网络的表现并不比循环神经网络差，甚至在某些语言任务中更加有效。
CNN是一种特殊类型的神经网络，可以更快地处理语言数据，并且可以抽取出不同层次的语义特征。
深度学习技术的发展现状与未来趋势
深度学习技术的发展现状与未来趋势近年来，随着人工智能领域的快速发展，深度学习技术成为了研究的热点之一。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现了对大规模数据的高效处理和学习。
本文将探讨深度学习技术的当前发展现状，以及未来的发展趋势。
一、发展现状目前，深度学习技术在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
以图像识别为例，深度学习技术在ImageNet图像识别竞赛中多次夺冠。
通过大规模数据的训练，深度学习模型能够自动学习到图像中的特征，并准确地识别物体。
类似地，深度学习技术在语音识别和自然语言处理方面也取得了显著的进展，例如语音助手和机器翻译。
此外，深度学习技术也在医疗领域中展现出了巨大的潜力。
通过分析大量的病例数据，深度学习模型可以根据医学图像或生物数据进行诊断和治疗预测。
这为医生提供了更准确的辅助诊断工具，并有望改善医疗资源的分配和利用效率。
二、未来趋势虽然深度学习技术在某些领域已经取得了突破，但仍然存在一些挑战和不足。
首先，深度学习模型需要大量的标注数据进行训练，这在某些应用场景下是一项巨大的挑战。
虽然有一些半监督学习的方法可以减少标注数据的需求，但仍需要进一步的研究和改进。
其次，深度学习模型的可解释性仍然是一个热议的问题。
由于深度神经网络的复杂性，在某些情况下很难解释原因或提供可信的解释。
这限制了深度学习模型在一些关键决策和应用领域的应用。
因此，提高深度学习模型的可解释性将是未来研究的重点之一。
另外，模型的鲁棒性和泛化能力也是需要进一步解决的问题。
深度学习模型在面对非常规样本或攻击时容易失效。
为了提高模型的鲁棒性，研究人员需要进一步探索如何让模型具有更好的泛化能力，并能够应对现实场景中的变化和干扰。
未来，深度学习技术将继续向更广泛的领域拓展。
例如，在智能交通领域，深度学习模型可以通过视觉和感知数据实现机器人和自动驾驶系统的智能决策。
在金融领域，深度学习技术可以用于预测市场走势和风险控制。
深度学习技术的未来发展趋势分析
深度学习技术的未来发展趋势分析深度学习技术是人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了巨大的进展和突破。
它模仿了人脑的神经网络结构，通过大量数据的训练和优化，使得计算机能够自动从数据中抽取特征，并进行复杂的学习和推理，以实现文字、图像、语音等任务。
深度学习技术的成功应用在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成效，同时也引发了对其未来发展趋势的讨论和研究。
未来深度学习技术的发展趋势可能表现在以下几个方面。
首先，算法模型的创新将成为深度学习技术发展的主要推动力。
当前的深度学习算法模型大多基于神经网络结构，但仍然存在着许多问题和挑战。
未来需要通过改进神经网络的结构和学习算法，来提高深度学习模型的效果和泛化能力。
例如，可以利用更复杂的网络结构、引入更有效的正则化方法，以及与其他机器学习方法相结合等方式来改进深度学习算法。
其次，硬件设备的发展将对深度学习技术产生积极影响。
深度学习模型的训练和推理通常需要大量的计算资源，例如GPU和TPU等专用硬件。
随着芯片技术的发展和计算能力的提升，未来的硬件环境将更加强大和高效。
这将加速深度学习技术在各个领域的应用，并为模型设计和优化提供更大的空间。
第三，数据的规模和质量也是未来深度学习技术的一个重要方向。
深度学习模型通常需要大量的数据进行训练，以获得更好的效果。
未来，随着数据采集和存储技术的不断进步，可以预见数据的规模和质量将大幅提高。
这将为深度学习技术提供更多的训练样本和信息，有助于模型的学习和推理能力的提升。
此外，与其他领域的结合和交叉也将推动深度学习技术的发展。
深度学习技术与计算机视觉、自然语言处理等领域有着密切的联系，相互之间可以相互促进发展。
未来需要深度学习专家与其他领域的专业人士合作，进行跨学科的研究和探索，利用深度学习技术解决实际问题。
最后，深度学习技术在伦理和社会影响方面也是未来关注的焦点。
深度学习技术的广泛应用将对人类社会产生深远的影响，可能带来机会和挑战。
深度学习技术的应用现状与发展趋势
深度学习技术的应用现状与发展趋势深度学习技术是一种应用广泛的人工智能技术，它可被应用在许多领域中，例如自然语言处理、图像识别、声音合成等等。
因为它的过去与现在正被开发出新的应用，可以预计深度学习技术在未来还会继续发挥更大的作用。
深度学习技术的应用现状在过去数年内，深度学习技术已经在许多领域中发挥出重要的作用。
其中最重要的领域便是图像识别。
在过去，人们使用传统的识别技术，但它对于光线强度、角度、相对位置等因素非常敏感，这些因素的存在使得识别率并不准确。
随着深度学习技术的发展，这一现象得到了极大的改善。
现在，图像识别技术的准确性已经达到了以往无法想象的高度。
在自然语言处理领域中，深度学习技术相较之前的技术也有了明显的提高。
例如，利用深度学习技术的语言模型可以更好地进行语言生成和文本分类。
与此同时，深度学习技术还可以被应用在声音合成、机器翻译等领域中。
深度学习技术的发展趋势未来，深度学习技术将在不同领域中发挥更大的作用。
接下来，我们将了解其中最有前途的几个方向：1. 自动驾驶自动驾驶汽车因为需要对周围环境进行感知，在图像识别和行为预测方面将非常依赖深度学习技术。
通过深度学习技术，汽车可以识别车道线、交通标志并预测其他车辆的行驶方向等信息，从而在道路上进行更可靠的行驶。
2. 机器人和自动化深度学习技术还可以广泛应用于机器人和自动化领域中。
通过自动化控制和深度学习技术，机器人可以自主规划和执行任务，从而帮助企业提高生产效率和产品品质。
3. 医疗保健深度学习技术的进一步发展可能会在医疗保健领域中发挥巨大作用。
例如，在医疗图像分析方面，深度学习技术可以帮助医生对X光、CT和MRI图像进行更准确的分析和诊断。
总结深度学习技术的应用现状已经非常广泛，而它的进一步发展趋势也诱人向往。
未来，它依然会在自动驾驶、机器人、自动化以及医疗保健等领域发挥作用。
因此，深度学习技术的学习和感觉是我们需要赶上的趋势。
深度学习技术的现状与未来发展
深度学习技术的现状与未来发展近年来，深度学习技术在人工智能领域取得了长足的进步，其广泛应用的形式主要体现在自然语言处理、图像识别、智能语音等多个领域。
一、深度学习技术的发展历程深度学习技术也被称为人工神经网络，其目的是通过大量的数据训练神经网络，使其具备高度的学习能力，并且能够模拟人脑的工作方式，从而实现智能化的任务。
早在20世纪90年代，由于计算机处理能力的限制，深度学习技术的应用难以大规模推广。
直到2000年，有一批科学家提出了分层学习的方法，使得神经网络具备了更高效的学习能力。
而到了2010年左右，随着大数据和GPU（图形处理器）的兴起，深度学习技术得以更好地发展。
特别是在2012年，深度学习技术在参加视觉识别比赛时一举夺冠，标志着深度学习技术将引领AI技术的未来。
二、深度学习技术的现状及其应用目前，深度学习技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语言生成等领域，其中，人脸识别、智能问答、机器翻译等方面获得了很多优秀成果，具有重要的现实应用价值。
例如，在医学领域，利用深度学习技术可以进行病例分类、诊断和治疗。
在安防领域，人脸识别技术能够帮助识别恶意入侵者。
在金融领域，可以利用深度学习技术对大量数据进行处理，帮助预测股票价格。
三、深度学习技术的未来发展未来，随着更多的数据被收集和分析，深度学习技术将会有更多的应用场景。
技术本身也将会继续不断地发展和升级，以满足人工智能领域挑战的需求。
以自动驾驶为例，深度学习技术可以通过图像识别和雷达回波的处理，来实现对交通信号和其他车辆的自动感知，从而帮助驾驶员避免交通事故。
未来发展的方向也将会涉及到更多的交叉学科领域，例如心理学、病理学、神经科学等，从而拓宽深度学习技术的应用范围。
在硬件方面，GPU、FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）等芯片的发展，将会进一步提高深度学习技术的扩展性和速度，同时降低人工智能技术的能耗。
总之，随着人工智能技术的不断进步和深入应用，深度学习技术将会在更多领域发挥重要作用，同时也将会为AI技术的走向提供有力的技术支持。
深度学习的研究现状与发展趋势
深度学习的研究现状与发展趋势作者：张菡孙崴来源：《中国教育技术装备》2023年第24期摘要近些年，深度学习成为研究者关注的焦点，它被认为是聚焦学习者高阶思维能力培养且能够适应未来教育发展的新型学习方式；利用内容分析法，对中国知网相关研究文献进行系统的量化统计分析，发现国内深度学习的发展尚处于发展期，理论与实践研究还不够完善，未来将在教学模式、实践应用和发展策略等方面展开深入研究。
关键词深度学习；研究现状；发展趋势；内容分析法中图分类号：G642.0 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2023）24-0074-04Research Status and Development Trend of DeepLearning//ZHANG Han， SUN Wei1 研究概述1.1 研究问题“深度学习”一词最早于1976年由美国学者马顿和赛尔乔提出。
他们从一个实验出发，证明浅层次的学习只能适应低层次的学生思维能力的发展，而深层次的学习则可以推动学生发展高层次的思维能力。
后来，恩特威斯尔、拉姆斯顿等人又将深度学习的思想进一步深化；指出深层次的学习就是学习者把学到的新知识和自己头脑中已有的知识结构、心得体会结合起来，将二者融会贯通。
从简单的表面学习、记忆、背诵的浅层次学习，逐步深入地进行思考。
积极地将新知识迁移应用，不断思考并创造性地解决问题，从而达到高阶思维阶段的过程。
深度学习的研究与国外相比起步较晚，但国内研究人员对此的重视程度却不断提高。
涌现了大量研究成果，对研究成果的梳理有利于问题聚焦，发现研究缝隙，预测研究趋势。
因此，本文对所筛选出的近十年中国知网期刊全文数据库中相关文献资料进行定量与定性的分析，通过梳理研究的历史和现状，对研究的热点和方向进行预测，以利于今后的研究和发展。
1.2 研究方法和研究过程1.2.1 研究方法本研究以内容分析法为主，通过系统、量化的方式对近十年公开发表的期刊文献资料进行分析，从数据统计分析的角度，客观呈现深度学习的研究现状，希望能够对深度学习的本质性事实和发展趋势有更清晰的认识，对未来推动深度学习发展的研究进行预测和阐释。
深度学习算法的发展现状与未来趋势
深度学习算法的发展现状与未来趋势深度学习算法作为人工智能领域的核心技术之一，近年来取得了巨大的突破和进展。
它以模拟人脑神经网络为基础，通过层层抽象和学习，实现了对大规模数据的处理和分析，引领了人工智能的发展潮流。
一、深度学习算法的发展现状深度学习算法的发展可以追溯到上世纪90年代，但直到2006年，深度置信网络才被提出，标志着深度学习算法的开端。
进入21世纪之后，随着计算机硬件的不断提升和大数据的普及，深度学习算法在机器视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
以机器视觉为例，深度学习算法在图像识别和目标检测等任务上取得了显著的成果。
通过多层次的卷积神经网络，深度学习算法能够从大量的图像数据中学习到特征表示，并能够准确地区分和识别不同的物体。
这种算法的成功不仅在于其强大的学习能力，还在于其具备自适应性和泛化能力。
在自然语言处理方面，深度学习算法也有着广泛的应用。
通过深度神经网络，深度学习算法可以学习到词向量的表示，实现了对文本的语义理解和生成。
这使得机器能够更好地理解和处理自然语言，从而使得机器翻译、情感分析等任务取得了重要的突破。
二、深度学习算法的未来趋势尽管深度学习算法已经取得了令人瞩目的成就，但仍然存在一些挑战和不足之处。
首先，深度学习算法对于大量标注数据的依赖性较高。
因此，如何利用未标注数据来提高算法的性能，是未来研究的重要方向。
其次，深度学习算法对于计算资源的需求较高。
深度学习模型通常具有巨大的参数规模，需要大量的计算和存储资源。
为了解决这个问题，人们正在探索利用分布式计算和硬件加速技术，如GPU和TPU等，来提高计算效率和算法性能。
此外，深度学习算法在解释性和可解释性方面仍存在一定的局限。
深度学习模型往往被称为“黑盒”，难以理解其中的内在机制和决策原理。
因此，研究者们正在努力寻找如何提高模型的可解释性，从而使得深度学习算法能够更好地为人们所接受和信任。
在未来的发展中，深度学习算法将继续向更广泛的领域渗透。
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收稿日期:2018-10-31摇摇摇摇摇摇修回日期:2019-02-26摇摇摇摇摇摇网络出版时间:2019-04-24基金项目:国家242信息安全计划(2017A149)作者简介:王睿怡(1992-),女,硕士研究生,研究方向为文本安全、自然语言处理等;罗森林,博士,教授,博导,研究方向为网络安全、文本安全、媒体安全、数据挖掘;潘丽敏,硕士,高级实验师,通信作者,研究方向为网络安全、文本安全、媒体安全、数据挖掘。网络出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20190424.1051.050.html
深度学习在汉语语义分析的应用与发展趋势王睿怡,罗森林,吴舟婷,潘丽敏(北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心,北京100081)
摘摇要:人工智能分为感知和认知两个研究阶段。近年来,随着大数据技术和以深度学习为代表的机器学习技术的迅猛发展,人工智能在感知阶段进展飞速。然而,在认知阶段,尤其是在自然语言理解方面的发展仍较为有限。与人类丰富的语言经验、语言知识储备相比,仅仅依靠基于数据驱动的深度学习很难产生真正的智能。为了打破深度学习的性能瓶颈,必须将语义分析的理论和技术与深度学习模型相结合。因此,汉语语义分析理论和技术具有重要研究价值。汉语语义分析可以从海量的中文文本信息中挖掘语义信息,并提供智能的知识服务。文中主要描述了目前主流的汉语语义体系及其语义知识库的构建情况,介绍了汉语语义自动分析方法的研究进展和将汉语语义信息融入深度学习模型中的应用,最后对汉语语义分析的发展与态势进行了展望。关键词:自然语言处理;深度学习;语义知识库;汉语语义分析;发展趋势中图分类号:TP39摇摇摇摇摇摇摇文献标识码:A摇摇摇摇摇摇文章编号:1673-629X(2019)09-0110-07doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2019.09.022
ApplicationandDevelopmentTrendofDeepLearninginChineseSemanticAnalysis
WANGRui-yi,LUOSen-lin,WUZhou-ting,PANLi-min(InformationSystemandSecurity&CountermeasuresExperimentalCenter,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)
Abstract:Artificialintelligenceisdividedintotworesearchdirections:perceptionandcognition.Recently,withtherapiddevelopmentofbigdatatechnologyandmachinelearningtechnologyrepresentedbydeeplearning,artificialintelligencehasprogressedrapidlyintheper鄄ception.However,itisstilllimitedtodevelopcognitiveintelligence,especiallyinnaturallanguageunderstanding.Comparedtorichex鄄perienceoflanguageandlanguageknowledgereserves,itisdifficulttogeneratetrueintelligencebyrelyingsolelyondata-drivendeeplearning.Inordertohaveabreakthroughofdeeplearning,thecombinationoftheoryandtechnologyofsemanticanalysisandthedeeplearningmodelmustbepromoted.Therefore,itisrewardingtodoaresearchonChinesesemanticanalysistheoryandtechnology.SemanticinformationcanbeselectedfromalargeamountofinformationinChinesesemanticanalysis,whichprovidesintelligentknowledgeservices.BasedonthecurrentmainstreamChinesesemanticsystemandtheconstructionofitssemanticknowledgebase,wemainlyfocusontheintroductionoftheresearchprogressinChinesesemanticautomaticanalysismethodandtheapplicationofChinesesemanticinformationinthedeeplearningmodel,whichwillprovideanoutlookofthedevelopmentsandsituationsinfutureChinesesemanticanalysis.Keywords:naturallanguageprocessing;deeplearning;semanticknowledgebase;Chinesesemanticanalysis;developmenttrend
0摇引摇言人工智能的发展可分为感知智能和认知智能两个阶段。近年来,随着大数据技术和以深度学习为代表的机器学习技术的迅猛发展,人工智能在感知智能阶段进展飞速,在图像识别、语音识别等任务中均可达到人类专家的水平。然而,在认知智能阶段,尤其是在自然语言理解方面的发展仍较为有限。与人类丰富的语言经验、语言知识储备相比,仅仅依靠基于数据驱动的深度学习很难产生真正的智能。为了打破深度学习的性能瓶颈,尝试进行语义分析与深度学习模型的结合,
第29卷摇第9期2019年9月摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇计算机技术与发展COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENT摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇Vol.29摇No.9Sep.摇2019将成为人工智能在认知功能方面的下一个突破口。为了将语言知识运用到机器学习的算法当中,首先需要将现有的语言知识量化为可直接与计算机应用相结合的量化模型,即开展语义体系、语义知识库构建等工作。研究者借鉴国外的经典语义理论,结合汉语自身的语义学基础,研究出适合中文的汉语语义体系。汉语语义知识库是通过利用汉语语义体系对原始语料库的加工、以形式化结构来描述汉语语言的一种语义资源库。例如,董振东的知网(HowNet)、袁毓林的论元系统、起源于格语法的谓词-论元结构、汉语语义依存分析和汉语句义结构分析等。汉语语义分析是从海量的中文文本信息中挖掘语义信息,以此提供智能的知识服务。研究者选取特定的汉语语料、结合语义体系的标注规则来完成相应汉语语义知识库的构建工作,并结合统计知识进行汉语语义自动分析。早期,汉语语义分析遵循传统机器学习的步骤,即进行特征构建、特征抽取、特征选择和传统机器学习模型的训练。随着训练数据量的增大以及计算机计算能力的提高,研究者发现深度学习模型可以从大量原始数据自动提取构建特征,而不需要进行特征工程,并在特定领域任务中有很好的效果。因此,研究者开始尝试将深度学习模型应用到汉语语义自动分析的研究上,利用深度学习模型来自动提取有效的特征,从而完成汉语语义自动分析任务。虽然目前深度学习模型在自然语言处理的多个任务中取得了不错的效果,但是深度学习模型的不可解释性以及缺乏标签数据的问题也一直无法得到解决。在深度学习模型中融合语义分析的基础研究,能够为任务提供更深层的语义先验信息,增强深度学习模型的可解释性和泛化性,让机器更好地理解人的语言,为人类提供更智能的服务。因此,研究者对在深度学习模型中融合先验语义信息、提高深度学习模型可解释性做了很多新的尝试,将融合多元知识库应用在深度学习模型中,为解决分析系统的可扩展性进行很多新的探索。文中将按照汉语语义分析发展的主线,概要介绍汉语语义分析中的语义体系及其对应的语义知识库,重点阐述汉语语义分析的自动分析方法的研究情况,并介绍融合先验语义信息的深度学习模型的应用研究,最后对汉语语义分析存在的问题和发展进行分析和展望。
1摇汉语语义知识库研究者对汉语语义结构进行研究,得到各具特点的汉语语义体系,并希望通过这些语义体系制定的规则,将汉语的语义转换成计算机可处理的结构化信息。计算机想要通过这些结构化的语义信息学习到语义体系的规则,就需要通过统计学习的方法、利用大量的语义知识库来实现。因此,汉语语义体系的研究和语义知识库的构建至关重要。不少研究者一直致力于这两方面的研究,并获得了可喜的成果。例如,董振东开发的知网、袁毓林构建的中文网库、山西大学创建的汉语框架语义网库(ChineseFrameNet,CFN)、美国宾州夕法尼亚大学建立的中文命题库(Chinesepropositionbank,CPB)、哈尔滨工业大学的语义依存树库和北京
理工大学的汉语句义结构标注语料库(Beijingforeststudio-chinesetaggedcorpus,BFS-CTC)。下面将对这
些基于相应语义体系建立的汉语语义知识库进行介绍,其中汉语语义知识库对比分析如表1所示。
表1摇汉语语义知识库对比分析汉语语义知识库创建时间创建者标注对象标注集标签特点
知网1999董振东、董强等义原和义项之间的语义角色10万种义项、2000个义原、90个语义角色利用义原和丰富细致的语义角色来描述概念,更加灵活、精细地对句中词语进行更好的解释和标注
中文网库2007袁毓林等动词的论元角色23种论元角色覆盖面广和精炼、每个论元的区别特征清晰
汉语框架语义网2004山西大学语义框架中对应的框架元素361个语义框架、4547个词元表达的语义内容丰富、深入,自然语言的语义适当且实用性强
中文命题库2003薛念文、Palmer等谓词的语义角色6种核心语义角色、10余种非核心语义角色标注简洁使得计算机进行自动分析更加容易
汉语语义依存树库2011哈尔滨工业大学修饰词与核心词对间的语义关系123种语义关系、外加20种句法关系标注清晰、全面,包含有非主要谓词包含的语义信息,如数量、属性和频率等
汉语句义结构标注语料库2009北京理工大学句义成分和句义成分之间的关系4种句义类型、7种基本格类型、12种一般格类型、4种谓词类型、3种时态类型、4种时态特征词位置标注丰富、完整,能反映出细致的细节信息;不仅描述了谓词相关项的语义功能,还描述了项与项之间的关系