语义空间的研究方法
双语语义表征及通达机制的实验范式和研究方法
双语语义表征及通达机制的实验范式和研究方法赵雪艳随着我国在中西部地区广泛普及双语教育和教学，很有必要从认知心理学的角度对少数民族双语者学习第二语言汉语的现状进行了解，深入探讨其两种语言的语义表征特点和内部动态联系机制。
文章系统地对国内外有关双语表征及语义通达研究范式和研究方法进行了系统地回顾。
这不仅是双语知识表征研究中的一个重要组成部分，可以丰富和补充双语知识表征的研究理论和框架，也为中西部地区的双语教育及教学研究提供心理学角度的理论依据和实践指导。
自1960以来，心理学研究者们采用各种实验方法和技术对双语心理词典表征及语义通达问题的相关假设进行了大量的实证研究，随着科学技术的发展和计算机技术的不断渗入，传统的实验方法得到不断的改进，双语表征的研究范式和方法也逐步多样化和科学化。
近几十年来，为了验证相关的假设，研究者们采取了不同的研究范式和方法，主要有以下几种：1.翻译任务和图片命名任务翻译任务是要求双语者把一种语言词汇翻译成另一种语言词汇，而图片命名任务是要求双语者用不同的语言说出同一图片的名称。
通过比较两种任务条件下反应时间长短来考察两种语言与共享概念表征层的关系。
该实验范式的理论假设是：如果两种语言间的转译是由词汇联结的方式进行的，那么词汇翻译任务所用的时间就要少于图片命名的时间,因为将Ll（母语）翻译成L2（第二语言）的路径是直通的，而图片命名则包含着较为复杂的语义通达过程，即由语义概念等通达到Ll的词汇表征层，再由L1转译到L2的过程；但是，如果两种语言的转化是通过概念中介进行的，那么词汇翻译和图片命名的时间应是相等的，因为词语翻译和图片命名都要经过语义概念，由概念到L2等过程。
这两种实验方法通常结合在一起并被广泛运用于双语语义表征研究。
Kroll(1988) 等人就是采用词汇翻译和图片命名任务对双语语义概念表征问题进行了大量的实验研究，结果发现，不熟练的双语者，词汇翻译的速度明显快于图片命名的速度，而熟练双语者，两个实验任务的速度没有差别。
语言模型 语义模型
语言模型语义模型语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念，它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。
本文将从语言模型和语义模型的定义、原理和应用等方面进行介绍，以便读者对这两个概念有更深入的理解。
我们来看一下语言模型。
语言模型是一种对语言的概率分布进行建模的模型，它可以用来计算一个句子或文本序列的概率。
语言模型可以基于不同的统计方法或神经网络模型进行建模，其中最著名的包括n-gram模型、RNN模型和Transformer模型等。
语言模型的目标是捕捉语言中的规律和结构，从而能够生成合乎语法和语义的句子。
接下来，我们来看一下语义模型。
语义模型是一种对语义信息进行建模的模型，它可以理解和表示文本的语义含义。
语义模型的目标是将文本映射到一个语义空间中，从而能够进行语义推理、信息检索和问答等任务。
语义模型可以基于传统的语义分析方法，如词义消歧和句法分析等，也可以基于深度学习模型，如词向量模型和语义匹配模型等。
语言模型和语义模型在自然语言处理中有着广泛的应用。
首先，语言模型可以用于自动文本生成，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。
通过训练一个语言模型，我们可以让计算机自动生成合乎语法和语义的文本，从而提高人机交互的效果。
其次，语义模型可以用于语义搜索和问答系统。
通过训练一个语义模型，我们可以让计算机理解用户的查询意图，并给出准确的搜索结果或回答。
此外，语言模型和语义模型还可以用于情感分析、文本分类和信息抽取等任务。
语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念，它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。
通过对语言模型和语义模型的研究和应用，我们可以更好地理解和利用自然语言，从而提高人机交互的效果和人们的生活质量。
希望通过本文的介绍，读者对语言模型和语义模型有更清晰的认识，并对其在实际应用中的潜力有更深入的了解。
语义相似度计算
语义相似度计算目前，语义相似度计算已经成为了自然语言处理领域中的一个研究热点，各种模型和算法不断涌现。
在本文中，我们将对语义相似度计算的基本概念和常用方法进行介绍，并且讨论一些当前研究中的热点问题和挑战。
## 语义相似度的定义和挑战语义相似度衡量的是两个句子或短语之间的语义相似程度。
在计算语义相似度时，我们通常会考虑到两个句子或短语之间的含义、单词的语义以及语法结构等因素。
然而，要准确地计算出两个句子之间的语义相似度并不是一件容易的事情，因为自然语言的含义通常是多样化、模糊不清的，而且受到语言表达方式的限制。
在计算语义相似度时，我们需要克服一些挑战和困难。
首先，要考虑到句子或短语之间的多样性。
同一句话可以有多种表达方式，而这些表达方式的语义可能是相似的，但又不尽相同。
其次，要考虑到语言的歧义性。
自然语言中存在着很多的歧义现象，一个词汇可以有多种不同的含义，这就增加了语义相似度计算的难度。
此外，要考虑到语言的多义性。
一个句子中的一些词汇可能具有多个含义，这就增加了语义相似度计算的复杂性。
## 语义相似度计算的常用方法为了克服这些挑战和困难，研究人员提出了许多语义相似度计算的方法和模型。
这些方法和模型大致可以分为基于知识的方法和基于数据的方法两种。
基于知识的方法通常利用词汇语义资源（如WordNet）来计算语义相似度。
其中，常用的算法包括基于路径的方法、基于信息内容的方法和基于语义子空间的方法等。
基于路径的方法通过计算两个词之间在WordNet中的最短路径来计算它们的语义相似度。
基于信息内容的方法则是利用词汇在语料库中的分布信息来计算它们的语义相似度。
而基于语义子空间的方法则是利用词汇在一个高维语义空间中的向量表示来计算它们的语义相似度。
这些方法在一定程度上可以解决语义相似度计算中的多样性、歧义性和多义性问题。
另一方面，基于数据的方法则是利用机器学习和深度学习技术来计算语义相似度。
其中，常用的方法包括基于词向量的方法、基于神经网络的方法和基于迁移学习的方法等。
基于子空间优化的潜在语义标引技术研究
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文章编号 ： ２ ０ ９ ５—１ ２ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２— ０ ０ ６ ０— ０ ６
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基 于子 空 间优化 的潜 在 语 义 标 引 技术 研 究
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数字化预案中词空间表达和潜在语义分析
【摘
要】 词语是数字化预案有效表达的最小语义单元， 因此， 应急领域的词空间表达是构建数字化预案的重要内容。 本 文应用潜在语义分析(LSA)的代数方法， 在分析应急预案中潜在语义信息的基础上， 总结了应急预案中词语的潜在语义信 息的基本规律， 提出了基于LSA的数字化预案词空间的表达方法。 通过一个简单的算例， 将高维的词语映射到低维的潜在 语义词空间， 对应急预案的潜在语义信息和结构信息的基本规律进行分析， 初步验证了该词空间表达方法的有效性。 【关键词】 数字化预案； 词空间表达； 潜在语义分析； 奇异值分解； 潜在语义空间 【文献标识码】 【DOI】 【文章编号】 【中图分类号】 F224;TP393 A 10.3969/j.issn.1672-2396.2011.03.011 16722396[2011]24-0047-05
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Abstract: Words are the minimum semantic unit used to expressing digital emergency plan, so word space construction is an important content of digital emergency plan. The latent semantic information is analyzed by using LSA. Then, a method of word space construction of digital emergency is proposed and the basic law of latent semantic of word in emergency domain is summarized. Thought a calculation example, the basic law of semantic and structural information of emergency plan is analyzed by mapping words in high-dimensional to the words of low-dimensional latent semantic space, and then the velocity of word space constructed in this paper is verified. Key words: digital emergency plan; word space construction; latent semantic analysis; singular value decomposition; latent semantic space
语言学中的数学方法
语言学中的数学方法语言学是一门研究语言的学科，它涉及到语言的结构、语音、语法、语义、语用等方面。
而数学则是一门研究数量、结构、变化以及空间等方面的学科。
虽然看起来两者似乎没有什么关系，但是在语言学中，数学方法却有着重要的应用。
一、语音学中的数学方法语音学是语言学的一个分支，它研究的是语音的产生、传播和接收。
在语音学中，数学方法被广泛应用。
例如，声学分析就是一种常用的数学方法。
声学分析可以将语音信号转化为数字信号，然后通过计算机进行处理和分析。
这种方法可以帮助研究者更加准确地分析语音信号的频率、强度、时长等特征，从而更好地研究语音的产生和接收机制。
语音学中还有一种重要的数学方法叫做声学模型。
声学模型是一种数学模型，它可以模拟人类语音的产生和接收过程。
通过声学模型，研究者可以更加深入地了解语音信号的产生和接收机制，从而更好地研究语音学的相关问题。
二、语言统计学中的数学方法语言统计学是语言学中的一个分支，它研究的是语言的统计规律。
在语言统计学中，数学方法被广泛应用。
例如，研究者可以通过数学方法来计算语言中不同单词的出现频率，从而了解语言的词汇组成和使用规律。
另外，研究者还可以通过数学方法来计算语言中不同语法结构的出现频率，从而了解语言的语法规律。
三、语义学中的数学方法语义学是语言学中的一个分支，它研究的是语言的意义。
在语义学中，数学方法被广泛应用。
例如，研究者可以通过数学方法来计算不同单词之间的语义相似度，从而了解语言中不同单词之间的关系。
另外，研究者还可以通过数学方法来计算不同句子之间的语义相似度，从而了解语言中不同句子之间的关系。
四、计算语言学中的数学方法计算语言学是语言学中的一个分支，它研究的是如何使用计算机来处理和分析语言。
在计算语言学中，数学方法被广泛应用。
例如，研究者可以通过数学方法来设计和实现自然语言处理系统，从而实现对语言的自动处理和分析。
另外，研究者还可以通过数学方法来设计和实现机器翻译系统，从而实现不同语言之间的自动翻译。
从语义学角度谈汉语中的歧义现象
从语义学角度谈汉语中的歧义现象摘要：语言学家普遍认为, 歧义现象是指一个句子的含义模棱两可, 可以作两种或多种解释。
歧义是一种普遍的语言现象,存在于一切自然语言之中。
本文尝试从语义学角度对汉语中的歧义现象进行分析，对引起歧义的各种因素进行剖析，指出歧义在实际的语言应用中的影响，并提出一些消除歧义的手段。
关键词：语义学，汉语歧义，歧义成因，消除歧义一、文献综述语义学是研究语言意义以及语言表达之间的意义关系的学科。
语义学研究自然语言的语义特征；它把语义作为语言的一个组成部分去研究，探讨它的性质、内部结构及其变异和发展以及语义间的关系等。
语义学”这一术语是由法国语言学家Michel Breal在1893年首先提出来的。
1897年,Breal编著的《语义学探索》一书问世,标志着今天所理解的语义学开始逐步形成。
1900 年,这本书被译成英文,书名为Semantics : Studies in the Science of Meaning 。
这本书是第一部语言语义学著作,其研究的重点在词义的历史发展方面,兼顾词汇意义和语法意义。
随后，语义学的发展经历了一个曲折的过程。
语义学在19 世纪末、20 世纪初开始成为一门独立的学科,50 年代逐步显露发展势头,从70 年代起才获得了充分的发展。
随着越来越多的语言学家开始关注和研究语义学，发表关于语义学的著作，语义学逐渐成为一个成熟的体系。
近十年来，现代语义学呈现出多学科、跨学科、多纬度和多层次的几个显著的特点。
如果说传统的语义学研究主要局限在词汇意义层次的话,现代语义学的最大特点之一是对语言意义的多层次的考察。
笔者经过对近十年的文献研究发现，认知语义学和规范语义学是当代国际语义学研究的两大主流取向。
认知语义学就是在认知学的框架内研究语义,对心智进行经验性的研究，它对传统形式语义学的外部缺陷有着深刻的认识，是当代一个热门的研究方向。
规范语义学的核心概念是形式体系,即一种抽象的模型结构,模型的抽象性意味着广泛的语义空间,进而彰显出语义自身的自由度。
生成语言学语义观
生成语言学语义观.认知语言学语义观生成语言学语义观.认知语言学语义观生成语言学的xxxx领军人物乔姆斯基始终把语法看作是语言的基础,始终遵守句法是独立于语义的,句法研究不应以语义为基础,形式必须独立于意义之外进行描述。
认知语言学以语义为中心,将语义等同于概念化,认为语言的意义是一个认知结构。
认知语言学认为语义才具有生成性,认为词法、句法不是自主的,是受功能、语义和语用因素支配和制约的。
一、乔姆斯基--重句法轻语义乔姆斯基对"语义在语言研究中的位置"这个问题的看法前后是不一致的。
最初他是把注意力集中在句法上,将语义排除在他的语言体系之外。
乔姆斯基在其成名著《句法结构》（1957）中明确指出："语法是独立发挥作用,不依靠意义的。
"这种"语法独立论"实质上把语法视为纯形式的东西。
他把意义比作头发的颜色,认为研究语法不需要研究意义就像研究语法不需要了解说话人头发的颜色一样。
他的这种观点遭到很多学者的反对。
反对者认为,语义必须包括在语言学之中,研究语言不考虑语义就如同研究牛奶可以不考虑奶牛一样站不住脚。
乔姆斯基本人也发现他建立的语法规则并不能解释所有的句子结构,从而感到以前的观点过于绝对,应该进行修正。
乔姆斯基接受了反对者的建议,在其《句法理论面面观》（1965）一书中考虑了语义因素。
他说："事实上,我们没有必要作出句法考虑和意义考虑可以截然分开的假设。
"乔姆斯基不再坚持语法独立的观点,不再认为先由句法生成深层结构,然后由深层结构进入意义,而是认为语法和意义共同发挥作用。
他提出了一套解决语义问题的理论,即标准理论。
标准理论分为语法、语音、语义三个部分。
尽管乔姆斯基对其以前过于绝对的观点进行了修正,但他却没有赋予语法、语音、语义这三者以同等的地位,在句法和语义的关系上,乔姆斯基主张句法自主,认为句法研究可以不必依赖语义概念而独立进行。
非受限文本中深层空间语义的识别方法
非受限文本中深层空间语义的识别方法
乐小虬;杨崇俊
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2006(32)4
【摘 要】利用地理空间描述模型中的相关概念扩展自然语言中空间语义角色,通过
空间语义角色标注、短语识别以及句法模式分析达到识别非受限文本中深层空间语
义的目的.实验表明,该方法具有较好的准确率、召回率与通常的信息提取性能相当.
【总页数】3页(P36-38)
【作 者】乐小虬;杨崇俊
【作者单位】中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学国家重点实验室,北
京,100101;中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学国家重点实验室,北京,100101
【正文语种】中 文
【中图分类】TP75
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5.基于文本深层语义特征的亚马逊商品推荐 [J], 李可; 陈光平
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基于潜在语义对偶空间的跨语言文本分类研究
３江 西微软 技术 中心 ， ． 江西 南 昌 ３ ０ ９ ） ３０６
摘
要 ： 今 互 联 网上 语 言 呈 现 多 样性 趋 势 ， 何 组 织 这 些 多语 言 的 资 源 成 为 研 究 的热 点 。通 过 对 双 语 平 行 当 如
语 料 库 提 取 语 义 对 应 关 系 ， 建 潜 在 语 义 对 偶 空 间 ， 双 语 文 档 映 射 到 此 概 念 空 间 后 ， 现 跨 语 言 分 类 。 并通 构 把 实
类模 型 。运用偏 最 小二乘 方 法对 文档 的特 征矩 阵提 取潜 在语 义对 ， 由此构 建语 义层 面 的对偶 空 间 ， 有类 将
标信 息的语 料库 投 影到此 空 间用来 训 练分类 器 。 该方 法避 免 了 由翻 译 带来 的歧 义性 等 问题 ， 用 同一 种概 利
念来表达 多语言 的文 档 ， 而达 到 消除 语言 障碍 的 目的 。 从
过 改 变 训 练 集 样 本 大 小 及 语 言 构 成 来 验 证 模 型 的 分 类 性 能 。 实 验 结 果 表 明基 于 潜 在 语 义 对 偶 空 间 的 跨 语 言 文 本 分 类 具 有 良好 的 稳 定 性 和 准 确度 。
关 键 词 ： 语 言分 类 ； 在 语 义 对 偶 空 间 ； 在 语 义 对 ； 行 语 料 库 跨 潜 潜 平 中图分类号 ： ３１１ ＴＰ ９ ． 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ １６ ０ （０ ０ ０ — １７０ １０ —６ ０ ２ １ ） １０ ５—４
１ 潜 在 语 义 对 偶 空 间及 跨 语 言 分 类
双语 语 料库采 用 向量 空 间模型 ， 文档表 示 为矩 阵 和 ｙ。 矩 阵体 现 的是 两种语 言之 间文档 的对 应 将 此