报表语义模型（数据加工：返回结果集方式） 数据加工方式：1.返回查询SQL ; 2.返回结果集DataSet；3.返回数据表。 实现方式基本一致，可以参照系统原有报表语义模型 一、新建报表查询入口类，初始化报表字段 1.数据加工查询业务处理接口的定义: package 票据信息查询/票据池额度查询接口 * * @author 温燕荣WYR * @date 2014-04-15 */ public interface IFbmQueryPaperBillService { /** * 票据信息查询 * @param context * @return * @throws BusinessException */ public DataSet queryPaperBillInfo(IContext context) throws Exception; /** * 票据池额度查询接口 * @param context * @return * @throws BusinessException */ public DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception; } 2.数据加工入口类，初始化报表字段 package 票据池额度查询入口类 * * @author 温燕荣WYR * @date 2014-04-15 */ public class QueryPaperPoolLimitService {
private static final MetaData metaData; public QueryPaperPoolLimitService(){ super(); } /** * 获得结果集 * * @param context 报表界面查询传进来的参数（查询条件=值，系统一些默认参数等）* @return */ public static DataSet queryPJCAmt(IContext context)throws Exception { ookup DataSet resultDataSet = (context); setPrecision(resultDataSet); return resultDataSet; } etFields()) { if () == { (300); } } } /** * 获得票据池额度元数据（相当于代码写一个元数据） * * @return */ public static MetaData getPJCAmtrMetaData(){ return metaData; } } 二、数据加工业务处理 hangeQueryPaperBillPoolVO(hashmap);
现代汉语句子主题的语义角色的确定与翻译 从语言类型学上看，汉语是主题凸显的语言，而英语是主语凸显的语言。主语属于句法范畴，但对主题的范畴，国内外的学者有着理解上的分歧。有的学者从句法结构的角度把主题当作一个句子的主语（赵元任，1968）；有的从句子的信息结构的角度把主题看作是一种语用成分（徐烈炯，1998）；也有的认为句法和语用混在一起，难分你我。（潘文国，1997）笔者认为，不论主题是句法成分还是语用成分，主题在语义结构上一定充当一个语义角色，该角色在投射到句法结构中，也一定有一个句法成分与之相对应，因为不用句子成分跟事件角色的对应关系做基础，语法模型就无法使用，这是可以断言的。（杨成凯，1997）据此，我们认为，主题是一个具有语用功能的句法成分。本文拟从语义层面来确定汉语句子主题的语义角色，并从语义结构映射到句法结构的角度来探讨汉语句子主题的英译。 一、汉语句子主题与主题化的语义角色 主题是说话者在形成一个表述时意念上作为句子陈述对象的，作为整个陈述‘所关’的实体。（刘鑫民，2004），通常置于句首。陈述所关的实体，有的是整个句子的所关，有的是句中某一部分的所关。之所以成为主题，是因为言者把该实体作为推动交际进行的出发点，具有一定的语用功能。其所关的实体在句法上可能或可能不是句子的主语，但在语义结构中一定充当一个语义角色，与整句或句中其他成分存在着这样或那样的语义关系。主题置于句首，往往是通过主题化手段移位生成的。所谓主题化就是通过移位的手段使一个不是主题的成分成为句子的主题。汉语中语义角色主题化主要有以下三种情况：（一）客体成分移位主题化 客体成分主题化是指将主体所涉及或改变的客体（直接宾语或间接宾语）移位置于句首成为主题的过程。如： 1.他昨晚就想到了这种结果。这种结果，他昨晚就想到了。 2.我送小李一本词典。小李，我送（他）一本词典。 3.他送人一本词典。一本词典被他送人了。 4.同学们请张教授去作报告了。张教授被同学们请去作报告了。 5.一只老鼠吓得她花容失色。她被一只老鼠吓得花容失色。 （二）限定成分移位主题化 限定成分移位主题化是将充当修饰语的名词性成分置于句首成为主题的过程。如： 1.小王的手酸了。小王手酸了。 2.这些哥们的宿舍乱得像猪窝。这些哥们呀，宿舍乱得像猪窝。 （三）状元成分移位主题化 状元成分移位主题化是将具有情景语义角色的状元成分主题化的过程。这些语义角色在主题化之前，通常要用一个介词作为标记来说明其语义角色的类属，如我用这把刀切肉，介词用就标记其情景语义角色的类属为工具格。该状元成分移位至句首成为主题时，一定要省去介词，如这把刀我切肉。汉语可以主题化的状元语义角色主要有对象、关涉、范围、目的、依据、方面、工具和处所等。如： 1.（对）这门亲事，原本他们就没安好心。（对象） 2.（关于）这牲口的事情，我自己认倒霉吧。（关涉） 3.（在）这些书（里面）数这一种售得快。（范围） 4.（为了）什么事又开会？（目的） 5.（按照）现在的法律，再大的罪也只是个死。（依据） 6.（靠着）一个月200块怎么生活啊？（凭借） 7.（在）这件事（上）你说服不了我。（方面） 8.（在）图书馆他只待了十分钟就离开了。（处所）
*国家自然科学基金资助项目(N o .60875012,60905005) 收稿日期:2009-12-21;修回日期:2010-01-27 作者简介 高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像理解、智能信息处理、光电信息处理等.E m a i:l gao j un @hfut .edu .cn .谢昭,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为计算机视觉、智能信息处理、模式识别.张骏,女,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、认知视觉、机器学习.吴克伟,男,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、人工智能. 图像语义分析与理解综述 * 高 隽 谢 昭 张 骏 吴克伟 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009) 摘 要 语义分析是图像理解中高层认知的重点和难点,存在图像文本之间的语义鸿沟和文本描述多义性两大关键问题.以图像本体的语义化为核心,在归纳图像语义特征及上下文表示的基础上,全面阐述生成法、判别法和句法描述法3种图像语义处理策略.总结语义词汇的客观基准和评价方法.最后指出图像语义理解的发展方向.关键词 图像理解,语义鸿沟,语义一致性,语义评价中图法分类号 T P 391.4 I m age Se m antic Anal ysis and Understandi ng :A R eview GAO Jun ,XI E Zhao ,Z HANG Jun ,WU Ke W ei (S chool of C o m puter and Infor m ation,H e fei University o f T echnology,H efei 230009) ABSTRACT Se m antic ana l y sis is the i m portance and diffi c u lty of high level i n terpretati o n i n i m age understandi n g ,i n wh ich there are t w o key issues of text i m age se m an tic gap and tex t descri p ti o n po lyse m y .Concentrating on se m antizati o n o f i m ages onto logy ,three soph i s tica ted m et h odolog ies are round l y rev ie w ed as generati v e ,d iscri m ina ti v e and descriptive gra mm ar on the basis of conc l u d i n g i m ages se m antic fea t u res and context expression .The ob jective benchm ark and eva l u ation for se m an tic vocabu lary are i n duced as w e l.l F i n ally ,the summ arized directions fo r furt h er researches on se m antics i n i m age understand i n g are discussed i n tensively .K ey W ords I m age Understanding ,Se m antic G ap ,Se m an tic Consistency ,Se m an tic Evalua ti o n 1 引 言 图像理解(I m age Understandi n g ,I U )就是对图像的语义解释.它是以图像为对象,知识为核心,研 究图像中何位置有何目标(what is w here)、目标场景之间的相互关系、图像是何场景以及如何应用场景的一门科学.图像理解输入的是数据,输出的是知 识,属于图像研究领域的高层内容[1-3] .语义(Se 第23卷 第2期 模式识别与人工智能 V o.l 23 N o .2 2010年4月 PR &A I A pr 2010
句法结构中的语义分析 学习要点：掌握句法结构分析中运用语义关系、语义指向、语义特征三种语义分析方法，并且能够运用这些分析法解释一些常见的语言现象。 句法结构是句法形式和语义内容的统一体。对句法结构不仅要做形式分析，如句法层次分析、句法关系分析、以及句型分析等，还要做种种语义分析。句法结构中的语义分析主要指语义关系、语义指向、语义特征三种分析法。 一、语义关系 （一）句法关系和语义关系 在句法结构中，词语与词语之间不仅发生种种语法关系，主谓、述补、述宾、偏正、联合等，而且发生种种语义关系。语义关系，语义学中指语言成分所表示的客观对象之间的关系，我们所说的语义关系是指动作和动作者、动作和受动者、动作和工具、动作和处所、事物和事物之间的关系等。句法关系和语义关系可能一致，也可能不一致。 ⑴吃面条。/削苹果。(句法、语义关系一致。) ⑵我吃完了。/饼干吃完了。/文章写好了。(句法、语义关系不一致) 前者“我”与“吃”是动作者（施事）和动作的关系，后者“饼干”和“吃”是受动者（受事）和动作的关系，结果和动作的关系。 一种句法结构关系，可能包含着多种语义关系，如：修理家具。/挖了一个坑。/来了一个客人。/写毛笔。(述宾关系，受事、结果、施事、工具。)反之，一种语义关系也可能构成多种句法结构关系。 ⑶沙发上坐着一个人。 ⑷那个人坐在沙发上。 ⑸那个人在沙发上坐着。 这几个句法结构的语义关系基本相同，“人”“沙发上”与“坐”之间都是“施事”“处所”与“动作”的关系；但句法结构关系却不一样。 （二）动词和名词语义关系的类别 汉语句法结构中的语义关系是多种多样的，句法分析的重点是动词跟名词性词语之间的语义关系。在各种语义关系中，名词性成分担任了一定的语义角色，如“受事、结果、施事、工具”等，这实际上也就是揭示了名词性成分跟动词之间的关系。名词性词语经常担任的语义角色主要有： 1、施事：指动作的发出者（可用介词“被、叫、让、给”引进） 他在看书。/小狗啃完了骨头。/敌人被我们打败了。 2、受事：指动作行为的承受者（可用介词“把、将”引进）。 小牛吃草。/张三修桌子。/毛把花瓶打碎了。 3、系事：指连系动词联接的对象（？） 我们是教师。/小王成了大学生。 4、与事：指动作行为的间接的承受者（送、还？）（可用介词“给”引进）。 张三还李四一支笔。/我给兰兰送去一些巧克力。 5、结果：指动作行为产生的结果。 编草帽。/烙饼。/做烟斗。/打毛衣。/盖大楼。
概率潜在语义模型综述 信息检索本质上是语义检索, 而传统信息检索系统都是基于独立词索引, 因此检索效果并不理想. 概率潜在语义索引是一种新型的信息检索模型, 它在潜在语义索引模型思想的基础上, 通过EM迭代算法将词向量和文档向量投影到一个低维空间, 消减了词和文档之间的语义模糊度, 使得文档之间的语义关系更为明晰。论述了概率潜在语义索引的理论基础, 探讨了隐含语义索引在信息处理处理中的应用。 标签：信息检索；潜在语义索引；SVD分解；概率潜在语义索引 1 简介 传统的信息检索模型可归为三类：布尔模型、向量空间模型和概率模型。它们都分别把文本和查询表示为索引词的集合，尽管使用了不同的方法，但本质上均为某种形式的索引词的匹配，而没有进一步做语义上的分析。自然语言中存在大量的同义词、多义词，这分别对传统检索模型的召回率和准确率有不利的影响。检索系统要求用户提供足够多精确、无歧义的关键词才有可能得到所需要的信息，这大大增加了系统使用的难度。为了进行更自然更人性化的查询，检索系统必须能够处理自然语言中的同义、多义现象，进行语义上的分析。 潜在语义分析(LSA)是一种发现潜在语义并分析文档、词和语义三者之间关系的方法。其主要思想是通过统计分析来发现文档中词与词之间存在的某种潜在的语义结构，并且使用这些潜在的语义结构来表示词和文本。 虽然潜在语义分析在信息检索领域取得了令人满意的效果，但是它存在几个缺陷：首先由于潜在语义分析过程中奇异值分解的物理意义不够明确，较难控制词义聚类的效果；此外这个算法的空间和时间复杂度太大，在目前的计算机硬件条件下很难实际适应实际应用。 针对潜在语义分析的这些缺陷，Hoffmann 提出了一种新的方法－概率潜在语义分析(PLSA)，该方法使用概率模型来表示“文档—潜在语义—关键词”三者之间的关系，文档和关键词都可以映射到同一个语义空间，这样，文档和文档以及文档和关键词之间的相似度都可以通过计算语义空间上的夹角而得以量化。 2 潜在语义索引（LSI） 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing) 是S. T. Dumais)等人提出的。其基本思想是文本中的词与词之间存在某种联系,即存在某种潜在的语义结构,因此采用统计的方法来寻找该语义结构,并且用语义结构来表示词和文本。这样的结果可以达到消除词之间的相关性,化简文本向量的目的。潜在语义索引的算法基于矩阵的奇异值分解
基于语义特征关联的贝叶斯网络分类 孟宇龙，印桂生，徐东 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨(150001) E-mail：mengyulong@https://www.doczj.com/doc/5f4996776.html, 摘要：为将数据的语义特征体现在数据分类过程中，提出语义特征关联的贝叶斯网络分类法。该方法在分析数据的多语义异构性基础上进行分类学习。与传统贝叶斯网络分类相比，可在不损失分类精度情况下将具有语义特征的数据进行分类。 关键词：语义特征；数据分类；贝叶斯网络 中图分类号：TP391 1.引言 对数据分类而言，数据分类标准以及数据分类精度满意度的评价与所选择的数据分类任务相关。分类后的数据应该具有子类内数据以及类间关系的高度凝聚性。朴素贝叶斯分类器[1]（Naive Bayesian Classifier，NBC）是一种基于贝叶斯理论的简单分类方法[2][3]。独立关系是贝叶斯网络中最基本、最重要的理论关系，即在满足独立性的条件下，贝叶斯分类器才能有很好的表现。文献[4]的研究表明，当训练数据集属性间的独立性提高后，应用贝叶斯分类器并不能明显地提高分类效果。即贝叶斯分类模型的表现和独立性是否满足没有必然联系，通过策略降低属性关联关系，提高独立关系，可以降低分类的时间、空间复杂度，同时并不会影响贝叶斯分类器的分类满意度。所以朴素贝叶斯分类器仍然是一种非常实用的分类方法。例如对一个网络安全事件进行评估，显然忽略带宽、传输速率与攻击强度之间的相互关系是错误的。即使在这样一种人为假定下（假定彼此无关），朴素贝叶斯分类器仍然有很满意的分类表现[6][7]。大量研究和实验表明，在不满足条件独立性要求情况下，朴素贝叶斯分类器也能取得比较满意的分类结果。针对此特性，为将数据的语义特征体现在分类过程，本文在研究贝叶斯定理及朴素贝叶斯分类器基础上，引入贝叶斯网络[5]，提出一种具有语义特征的基于贝叶斯网络的数据语义分类算法——语义特征关联的贝叶斯网络分类，利用网络节点间的关联表示语义，而其它非语义关联则全部忽略。在不损失分类精度情况下将具有多语义特征的数据进行分类。经仿真实验验证可获得满意的分类精度。 2.贝叶斯网络分类器 2.1朴素贝叶斯分类模型（小四号，宋体，加粗） 朴素贝叶斯分类模型将训练实例I分解为特征向量A和决策类别变量C，该模型根据类独立条件构造，朴素贝叶斯分类模型如图1所示。 图1 朴素贝叶斯分类模型 基金项目：水下机器人国家重点实验室基金
用友软件股份有限公司 商业分析平台语义模型红皮书 版本：V6.0.0.20120227
目录 一、前言 (3) 1.概念 (3) 2.定位 (3) 二、结构 (3) 1.应用模型 (3) 2.语义模型 (4) a) 定义形态 (4) b) 执行流程 (6) c) 数据形态 (6) 3.语义提供者 (7) a) 接口 (7) b) 扩展 (9) 4.函数 (13) a) 函数解析 (13) b) 函数扩展 (13) 5.参数 (15) a) 参数定义 (16) b) 参数引用 (16) c) 参数设置 (16) 6.宏变量 (18) 7.描述器 (19) 8.数据加工 (20) 9.物化策略 (23) 10.复合语义模型 (24) 11.语义上下文 (28) 三、语义模型的管理 (31) 1.对象管理 (31) 2.环境配置 (34) 四、功能扩展 (41) 1.扩展语义提供者 (41) 2.扩展业务函数 (42) 3.使用数据加工 (42) 4.自定义执行策略 (42) 五、附录 (43) 1.入门 (43) 2.语义模型API (48) 3.语义函数 (50) 4.其他函数 (50) 5.脚本引擎 (52) 6.针对查询引擎的改进 (52)
一、前言 1.概念 SMART，即Semantic Modeling for Analysis Report Toolkit, 分析报表语义建模工具。 2.定位 语义模型把面向技术的数据，组织成面向业务的数据，供业务人员查询分析使用 二、结构 1.应用模型
上图为语义模型应用结构图。语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合。 2. 语义模型 定义形态 下图展示了语义模型的内部结构， 语义模型主要由以下几部分构成： 1.1 元数据
仗剑独行编辑 为了能够在网络上进行更好的传输，首先将每幀图像划分为NAL单元，为了提高压缩率及错误处理能力提出了RBSP编码算法。 nal_unit(NumBytesInNALunit){//NumBytesInNALunit规定了NAL单元的大小forbidden_zero_bit nal_ref_idc//nal_ref_idc如果不为0，说明NAL单元的内容包含一个序列参数集或一个图像参数集，或一个参考图像条带，或一个参考图像的条带数据分割。 nal_unit_type//指明含在NAL单元中的RBSP数据结构的类型 NumBytesInRBSP=0 for(i=1;i 中文语义角色标注的特征工程1 刘怀军2，车万翔，刘挺 （哈尔滨工业大学计算机学院，哈尔滨 150001） 摘要：基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视，丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点，在英文语义角色标注特征的基础上，提出了一些更有效的新特征和组合特征：例如，句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等，并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上，使用最大熵分类器进行了实验，系统F-Score由89.76%增加到91.31%。结果表明，这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。因此，目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。 关键词：语义分析；语义角色标注；特征工程；最大熵分类器 Feature Engineering for Chinese Semantic Role Labeling Huaijun Liu, Wanxiang Che, Ting Liu (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001) Abstract: In the natural language processing field, researchers have experienced a growth of interest in semantic role labeling by applying statistical and machine-learning methods. Using rich features is the most important part of semantic parsing system. In this paper, some new effective features and combination features are proposed, such as next word of the constituent, predicate and phrase type combination, predicate class and path combination, and so on. And then we report the experiments on the dataset from Chinese Proposition Bank (CPB). After these new features used, the final system improves the F-Score from89.76% to 91.31%. The results show that the performance of the system has a statistically significant increase. Therefore it is very important to find better features for semantic role labeling. key words: Semantic Parsing; Semantic Role Labeling; Feature Engineering; Maximum Entropy Classifier 1基金资助：自然科学基金60435020, 60575042, 60503072 2作者简介：刘怀军（1982-），男，山西人，硕士研究生，hjliu@https://www.doczj.com/doc/5f4996776.html, TEST语言语法语义规则 程序中最后的声明必须是一个函数声明，名字为main。没有原型说明, 约定：主调函数的定义必须在被调函数的定义之前。 1. 中文语义角色标注研究概述 南京师范大学文学院陈菜芳1 摘要：语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式，在问答系统、机器翻译和信息抽取等方面得到了成功地应用，是目前自然语言理解领域中比较热门的一个研究方向。本文介绍了中文语义角色标注语料资源、中文语义角色标注发展现状以及对中文语义角色标注未来工作进行了展望。 关键词：浅层语义分析语义角色标注资源语义角色标注 0 引言 语义角色的自动标注是对句子中谓词所支配的语义角色进行自动标注,是对句子进行浅层语义分析的一种方法。语义角色标注技术在大规模语义知识库的构建、问答系统、机器翻译和信息抽取等领域都有着广泛的应用，其深入的研究对自然语言处理技术的整体发展有着重要意义。下面主要从三个方面来介绍中文语义角色标注研究状况：首先，介绍相关的中文语义角色标注语料资源；其次，描述了中文语义角色标注的发展现状；最后，对中文语义角色标注未来的工作进行展望。 1 中文语义角色标注语料资源 语义角色标注离不开语料资源的支持。英语较为知名的语义角色标注资源有FrameNet、PropBank和NomBank等。中文语义角色标注语料资源主要是从英语语义角色标注语料资源的基础上发展起来或参照其建设的。 Chinese Proposition Bank(CPB)同英文PropBank基本类似。在CPB中，总共定义了20多个角色，只对每个句子中的核心动词进行了标注，所有动词的主要角色最多有6个，均以Arg0～Arg5和ArgM为标记，其中核心的语义角色为Arg0～5六种，其余为附加语义角色，用前缀ArgM表示，后面跟一些附加标记来表示这些参数的语义类别。它几乎对Penn Chinese Treebank中的每个动词及其语义角色进行了标注，国内大多数语义角色标注研究都是基于此资源。 中文Nombank是在英文命题库（Proposition Bank）和Nombank的标注框架上进行扩展，对中文名词性谓词的标注。中文Nombank加入了语义角色层的标注信息，与CPB一样，也标注了核心语义角色和附加语义角色这两类语义角色。中文NomBank中的角色位置有两类情况：一是角色在以名词性谓词为核心词的名词短语中；二是当以名词性谓词为核心词的名词1陈菜芳，女，南京师范大学2010级硕士研究生，研究方向计算语言学 语法、语义、语用三个平面的区别与联系 2004年北京语言大学对外汉语专业的考研题 近年来，国内外有些语言学家在语法研究中注意到区别三个不同的平面，即句法平面、语义平面和语用平面，这是语法研究方法上的新进展，有助于语法学科的精密化、系统化和实用化。但这样研究语法还仅仅是开始。如何在语法分析中，特别是在汉语的语法分析中全面地、系统地把句法分析、语义分析和语用分析既界限分明地区别开来，又互相兼顾地结合起来，这是摆在语法研究工作者面前的新课题，是值得进行深入探索的。 （一）语法研究中的句法平面，是指对句子进行句法分析。句中词语与词语（即符号与符号）之间有一定的关系，这种关系是属于句法的（Syntactic）。词语与词语按照一定的方式组合起来，构成一定的句法结构，对句法结构进行分析，就是句法分析。对句子进行句法分析，主要从两方面进行。 一方面，对句法结构内部的词语与词语之间的关系进行成分分析，也就是着眼于句子成分的确定和结构方式的判别。传统语法学进行语法分析时，总要把句子分为若干成分，如主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等等，这些都是句法分析的术语。传统语法学分析一个句子，就是要分析句子里各类实词（包括名词、动词、形容词、数词、代词、副词等）充当什么句子成分。比如“张三批评了李四”，就得分析成主谓句，其中“张三”是主语，“批评了李四”是谓语，“批评”是谓语动词，“李四”是宾语。假如说成“李四被张三批评了”，也得分析成主谓句， 但这句里“李四”是主语，“被张三批评了”是谓语，“被张三”是介词短语作状语，“张三”是介词“被”的宾语，“批评”是谓语动词。这样的成分分析，讲什么词充当什么句子成分，都是着眼于句子结构分析出来的。与确定句子成分有联系的，就是结构类型的判别。结构类型决定于结构成分之间的关系，也就是决定于结构方式。比如“鸟飞”“身体健康”，是由主语和谓语两成分组成的，通常称为主谓结构；“飞鸟”“健康的身体”，是由定语和它的中心语两成分组成的，通常称为偏正结构；“读书”“建设祖国”，是由动词和它的宾语两成分组成的，通常称为动宾结构。研究一个组合体是什么结构，也是句法分析的重要内容。另一方面，对句法结构内部的词语与词语之间的层次关系进行分析，也就是着眼于句法结构的层次切分。这种层次分析，要求把句法结构中词语之间的关系分为直接关系和间接关系、内部关系和外部关系，也就是要句法结构的直接成分和间接成分以及内部成分和外部成分区别开来。例如“干大事的人”，这个句法结构里“干大事”和“人”之间是直接关系，“干”和“大事”之间也是直接关系，但“干”和“人”之间以及“大事”和“人”之间都是间接关系。又如“张三的哥哥批评了李四的弟弟”这个句子，进行层次分析，词语间的直接关系可图示如下： 三的哥哥批评了四的弟弟 直接关系直接关系 直接关系 直接关系 这个句子里“张三”与“批评”之间、“李四”与“批评”之间、“哥哥”与“李 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 用友软件股份有限公司 高级分析平台语义模型红皮书 版本：V6.0.0.20100924 目录 一、前言 (3) 1.概念 (3) 2.定位 (3) 二、结构 (3) 1.应用模型 (3) 2.语义模型 (4) a) 定义形态 (4) b) 执行流程 (6) c) 数据形态 (7) 3.语义提供者 (7) a) 接口 (7) b) 扩展 (10) 4.函数 (14) a) 函数解析 (14) b) 函数扩展 (14) 5.参数 (17) a) 参数定义 (17) b) 参数引用 (17) c) 参数设置 (18) 6.宏变量 (19) 7.描述器 (20) 8.数据加工 (22) 9.物化策略 (24) 10.复合语义模型 (25) 11.语义上下文 (29) 三、语义模型的管理 (32) 1.对象管理 (32) 2.环境配置 (35) 四、功能扩展 (36) 1.扩展语义提供者 (37) 2.扩展业务函数 (37) 3.使用数据加工 (37) 4.自定义执行策略 (37) 五、附录 (38) 1.入门 (38) 2.语义模型API (43) 3.语义函数 (45) 4.其他函数 (45) 5.脚本引擎 (47) 6.针对查询引擎的改进 (47) 一、前言 1.概念 SMART，即Semantic Modeling for Analysis Report Toolkit, 分析报表语义建模工具。 2.定位 二、结构 1.应用模型 上图为语义模型应用结构图。语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合。 2.语义模型 a)定义形态 下图展示了语义模型的内部结构， 语法、语义、语用的区别 (2012-12-23 22:38:32) 汉语是缺乏形态标志的语言，注重意合是汉语语法的一个主要特点。汉语的语序对语义的制约性很强，句法成分之间存在着较复杂的语义关系，在许多情况下仅对语法形式进行句法结构分析是解释不了句子的内部规律的。教学实践表明，让外国学生按照教材上所展示的句法结构模式去造句，他们有时会造出许多符合句法但不合情理也不能使用的句子来，究其原因，正是错在句子语义搭配和语用选择上。 句法、语义和语用这三个平面既有联系又有区别。句法是基础，语义和语用都要通过句法结构才能表现。句法结构中构成成分之间存在着诸如主谓、动宾、动补、偏正等句法关系意义，同时也存在着诸如动作与施事、受事、处所、工具等语义关系意义，还存在着诸如陈述、话题、焦点和预设、已知信息与新信息等语用意义。但是，句法、语义和语用实际上又处于不同平面上，它们之间并没有严格的对应。例如：“写文章”、“写毛笔”、“写黑板”，句法结构完全相同（动宾），但分别表达了“动作与结果”、“动作与工具”、“动作与处所”不同的语义关系；又如：“客人来了”与“来了客人”，两个句法结构的语义关系基本相同，“客人”与“来”都是“施事”与“动作”的关系，但句法关系分别是主谓和动宾。语用意义也不相同，前一个结构的“客人”是定指，表达已知信息，后一个结构的“客人”是非定指，表达新信息。更复杂一点的结构，如：①“床上躺着一个人”；②“那个人在床上躺着”；③“那个人躺在床上”；④“床上的那个人躺着”，这几个句子的句法结构关系各不相同，但语义关系基本相同，“人”、“床上”、“躺”之间都是“施事”、“处所”与“动作”的关系。 语法教学中进行语义分析，除了上述指出的句法成分间的语义规定性，即施事（主体）、受事与事（客体）、对象、处所、时间、结果、原因、目的、方式等之外，主要还是对语义指向的分析。由于汉语句法上的结合关系与语义的结合关系存在着不一致的现象，语义指向分析对理解句子的语义结构显得尤其重要。如：①“这些书我都看过了”；②“这本书我们都看过了”；③“这些书我们都看过了”。这三个句子中的“都”在句法上均与动词“看”结合，构成偏正关系，在语义上“都”的语义指向分别是①“这些书”（受事），②“我们”（施事），③在没有特定语境时，“都”所涉及的可以是“我们”，也可以是“这些书”，还可以是“我们”和“这些书”。再如：①“饭吃多了”。②“饭吃饱了”；③“饭吃快了”； ④“饭吃完了”。以上几例按照句法分析，它们的层次构造完全一样，但分析其语义指向，“多”指“吃的饭”多了，“饱”指吃饭的人“饱”了，“快”说明的是“吃”这一动作行为，而“完”既可以说明“饭”完了（即“饭吃光了”），也可以说明吃饭这一动作行为的结束。以上几个句法结构体，“多”“饱”“快”“完”都与“吃”是句法上的直接成分（动补），但语义结构上却有区别。④ 语法教学中的语用分析，是对语言现象的动态分析，指明其使用的条件和语境，以利于学生恰当地使用学过的句子去交际。⑤比如动词重叠式，主要表示“短时、尝试、轻微、少量”的意义，但在具体语言环境中，意义又有所侧重，有着不同的表达功能和限定条件。如为什么我们可以说“讨论这个问题”，但不能说“讨论讨论一个问题”呢？这是因为后一句违背了“动词重叠后，其宾语前带数量词作定语时，数量词须为确定的。”这样一条语用规则。 ⑥其他如：动词带补语时，不用重叠形式，所以不能说“我想想清楚再说”，“请把房间收拾收拾整齐。”又如，否定式陈述句不用动词重叠式，不能说“我不想去唱唱歌”。（但可以说“你怎么不去唱唱歌？”）；动词做修饰限制语的成分时，也不能用重叠式，不能说“你试试的那件衣服很合身。”等等。类似这样的各种条件限制，对汉语为母语的人来说，一般 C.3语义分析 实验目的 通过上机实习,加深对语法制导翻译原理的理解,掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法. 实验要求 采用递归下降语法制导翻译法,对算术表达式、赋值语句进行语义分析并生成四元式序列。 实验的输入和输出 输入是语法分析提供的正确的单词串，输出为三地址指令形式的四元式序列。例如：对于语句串 begin a:=2+3*4;x:=(a+b)/c end# 输出的三地址指令如下： （1）t1=3*4 （2）t2=2+t1 （3）a=t2 （4）t3=a+b （5）t4=t3/c （6）x=t4 算法思想 1设置语义过程 （1）e mit(char *result,char *arg1,char *op,char *ag2) 该函数功能是生成一个三地址语句送到四元式表中。 四元式表的结构如下： struct {char result[8]; char ag1[8]; char op[8]; char ag2[8]; }quad[20]; (2)char *newtemp() 该函数回送一个新的临时变量名，临时变量名产生的顺序为T1,T2,…. Char *newtemp(void) { char *p; char m[8]; p=(char *)malloc(8); k++; itoa(k,m,10); strcpy(p+1,m); p[0]=?t?; return(p); } (2)主程序示意图如图c.10所示。 置初值 调用scaner 调用lrparser 输出四元组 结束 （2）函数lrparser在原来语法分析的基础上插入相应的语义动作：将输入串翻译成四元式序列。在实验中我们只对表达 式、赋值语句进行翻译。 语义分析程序的C语言程序框架 int lrparser() { int schain=0; kk=0; if(syn=1) { 读下一个单词符号； schain=yucu; /调用语句串分析函数进行分析/ if(syn=6) { 读下一个单词符号； if(syn=0 && (kk==0)) 输出（“success”）;中文语义角色标注的特征工程
TEST语法语义规则
汉语语义角色标注研究概述
语法、语义和语用三个平面的联系与区别
语义分析的一些方法
用友NC语义模型红皮书-2011-07
语法、语义、语用
语义分析思路
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