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.
从词汇语义学角度对比分析《呼啸山庄》的中译 【摘要】滋生于欧美的当代比较语言学，并不一定能成功解决所有语言教学难题，但其重要性却不容忽视。文章从词汇层次，特别是从语义学角度的词义分类和动机方面对《呼啸山庄》的中译进行对比分析。此外，这项研究的局限性可为进一步作这方面的研究起一定的铺垫作用。 【关键词】对比分析《呼啸山庄》语义学动机词义分类 词汇的对比研究包括分析词态学和语义学。本文从后者，即语义学的角度出发，对《呼啸山庄》的中译进行对比分析。语义学是法国语言学家Michel Breal 1984年在美国举行的一 次研讨会上提出来的，六年后英文本《语言学》出版。Breal 在书中首次对语义学的研究从目标和方法角度作出了系统 分析。语义学被确立为一门分支学科后，经历了四个发展阶段，即早期语义学、语源学、结构语义学和多元语义系统研究。与传统语义学不同，现代语义学注重对词汇语义学和句法语义学的研究。本文把重点放在词汇语义学上,这对于从词汇角度对比研究《呼啸山庄》的中译很重要。 许余龙曾对比较语言学这样下定义：比较语言学是一门针对两种（或两种以上）语言进行有系统的共时描述，旨在为与语言相关的活动确定它们之间的相似和相异之处，并找
出这种相似和相异含义的语言学分支。这为一些语言学家所接受，比较语言学也在语言教学过程中开始起到了一定的作用。因此，国内外的语言学家们关注过或一直重视着比较研究这一课题，如赵元任、吕淑湘、刘糜庆、王宗言、许国璋和B.L.Worf,Robert Lado(1957), Catford, Holmes, Hatim。《呼啸山庄》(Wuthering Heights)英文原版是英国文学史上的一位杰出人物艾米莉?q勃朗特的作品，艾米莉?q勃朗特因所写小说的独特而被英国著名小说家和评论家William Somerset Maugham 称为十大杰出人物之一,中国大陆上出现了三种中译版本，其中以杨苡和张玲、张扬两种译本最为流行，本文选这两种译本作为对比研究的对象。 一、文献回顾 1、词义的分类 毋庸置疑，现代语义学的研究目标是词汇意义，而词义是难以定义和分类的。根据现代朗文英语词典，“meaning”(意义)一词指的是：①意思；含义。②重要性；价值；意义。 ③意味深长的。[1]684本文在此采用第一种定义。一般而言，西方语言学界对词义有三种典型的分类。Grice从应用语言的角度把语义分为四种类型：永恒意义、应用永恒意义、场景意义和说话场景意义。而Kitty则在Grice的研究基础上把句
“把字句”的语义分析 孙志景 我们这里所要讲的句式指的是一种比较有特色的动词性谓语句——把字句。把字句是用介词“把”将谓语动词支配关涉的对象提到动词前面的句子，它是现代汉语中很重要、很有特色的句式。其形式是“主语+（把+宾语）+谓词性词语”。 在现代汉语中，句子是语言运用的基本单位，它由词、词组(短语)构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或者制止，表示某种感慨，表示对一段话的延续或省略。句子和句子中间有较大停顿。它的结尾应该用上句号、问号、省略号、或感叹号。 我们这里所要讲的句式指的是一种比较有特色的动词性谓语句——把字句。把字句是用介词“把”将谓语动词支配关涉的对象提到动词前面的句子，它是现代汉语中很重要、很有特色的句式。其形式是“主语+（把+宾语）+ 谓词性词语”。把字句强调的是对某物的处理结果。把字句是一种有特色的句子，那么这种句式到底有什么特点呢？第一，谓语动词大多数是表动作的及物动词，并且在语义上能支配把字后边的词语。及物动词一般后面都可以接宾语。例如：他把书看完了。“看”是及物动词，在语义平面“书”是“看”的受事。当然，这里的“书”可以被“看”所支配。又例如：“我踩到了石头”一句就不能改成了把字句，这里的“踩”对“石头”没有支配能力。第二，谓语动词（特别市单音节词）的后面或前面通常都有一些别的词语。例如：他把作业做完了。动词“做”的后面加了“完了”一词，表示一种结果,作业完成了。同时，又例：我把论文认真地审查了一遍。这个句子中，谓语动词前面加了“认真地”修饰动词，表明一种态度；而谓语动词的后面也加了“一遍”表示一种频率或者一个量。当然，有些谓语动词本身含结果意义，如“采纳、接受、拒绝、说服”等，这类动词如果前面有某些状语，后面可以没有别的词语。例如：董事会已经把她的建议采纳了。“已经”一词表示一种完成的结果，同时 采纳也有一定的结果含义，那么动词后面可以不用加词语。第三，“把”字后面的词语所代表的事物一般是定指的，是上下文出现过或交际双方都知道的。上例中的“作业、话、论文”都是定指的。有时候“把”字后面的词语包含有“一个、几个”之类的词语，但说话人认为所指的对象或范围仍是明确的。例如：我们把一个强大的中国带入了二十一世纪。这里的“中国”这个当然是特指，而后面的“一个”也是特指的，是大家都知道的，所表示的物象是明确的。第四，如果句中有否定副词或助动词，则出现在“把”字前面。例如：他没有把话说清楚。这里的“没有”要放在把字的前面。其实，看到这个特点，我想起了英文中的一个词“think”，跟我们这个把字句的这个否定特点很相似，都是将否定词放在前面。 前面都是在讨论“把”字句一些特点，下面我们就要讲讲把字句的作用。首先，语用表达的需要：强调动作的处置结果。这种把字句有不用把字的相对格式。例如：他推翻了原计划。//他把原计划推翻了。把字句就是把大家的焦点聚焦在句末，聚焦在谓语动词上，是大家能够更好地理解句意。在这个例子中强调的是已然的处置结果推翻了。又例：我明天可以看完这本书。//我明天可以把这本书看完。这里强调的是未然的处置结果看完。当然，也有一些“把”字句强调动作的致使结果，这种把字句的谓语中心通常是不及物动词或形容词。例如：繁忙的工作把他累垮了。其次，是在使用过程中结构上的需要。同时它们没有其相对格式。这里，有三种情况：第一，动词紧接着补语，不允许宾语将它跟动词隔开，这种情况一般用把字短语。例如：他把自行车放在车棚里。（“放”与“在……”关系密切）。第二，动词带双宾语，其中的一个或两个宾语都比较复杂，放在一起累赘拖沓，这种情况一般用“把”字把直接宾语提前。例如：我们把那封最后的通牒式的信退还给了他们。第三，动词后有“为、
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。
https://www.doczj.com/doc/7315940934.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.doczj.com/doc/7315940934.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.doczj.com/doc/7315940934.html, Natural Language Toolkit（NLTK），https://www.doczj.com/doc/7315940934.html,/，In Python，主要支持英文 Stanford CoreNLP，https://www.doczj.com/doc/7315940934.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.doczj.com/doc/7315940934.html,/，In C/C++，支持中文 ICTLAS 汉语分词系统，https://www.doczj.com/doc/7315940934.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
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）
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
英汉词汇语义对比 学号：19910522 班级：英语二班13K1 姓名：鲍俊喜 摘要：词汇学是一门独立、实用、交叉的学科，词的语义是客观事物或现象在人们意识中的概括反映，英汉两种语言是在不同领域由于不同的文化背景产生了不同的差异且中词汇语义差别较大，对比两种语言的词汇语义对英语学习是十分必要的。 关键词：语义对比对应差别 1.引言 词汇学是一门独立、实用、交叉的学科，汉英词汇的差异主要体现在形态学和语义学的对比之中，两者又以语义学的对比差异显得更为突出。词是语言中能够独立运用的最小语言单位，具有一定的形式，并表达一定的意义。中西语言在不同的领域由于不同的文化和背景产生不同的词汇对比差异。 2.汉英词汇总体对比 英汉词汇语义对比主要有以下几种情况： 2.1就像《英汉翻译的理论与方法》中说到“英汉词汇语义完全对应人类对客观世界的感觉、认知和人类的思维结构也大致相同，不同社会、不同文化之间也必然有相似之处，不同语言之间必然存在着语义相符关系，即它们的意义在上下文中都完全相符，所指意义也完全一样，不会引起歧义。”这主要包括一些专有名词术语和日常生活中的一些事物名称。例：Asia 亚洲：hydrogen 氢；table 桌子；moon 月亮；vegetable 蔬菜；hover craft气垫船；The U.S.State Department 美国国务院；computational linguistics 计算语言学，这类词汇在语义是完全对应的，一般不会给理解和翻译带来困难。 2.2英汉词汇语义假对应。《外语与外语教学》中说“英汉语言中的一些词或词组从形式上看，它们相同或相象，但具体的涵义并不相同，即表面上似乎指同一个事物或概念，其实指的是两回事”这种情况被称为假对应。 (1)如有些懂点英语的中国人在介绍自己的爱人时喜欢用lover一词，这使得英国人很吃惊，因为lover的涵义是情夫或情妇，而汉语中的爱人指的是丈夫（husband）或妻子(wife). (2)如rest room并不是汉语中的休息室。在美国英语中，rest room是剧院、大商店或大建筑物中的一间房子，里面设有厕所、盥洗设备等，供顾客、雇员等使用，这是厕所的委婉说法。汉语中的休息室应译为英语中的lounge或lobby。 (3)另如Labour Day 在我国指“五·一”国际劳动节，而在美国和加拿大等国指九月的第一个星期一的劳动节。 （4）Drug Store并不是汉语中的药店，而是小杂货店。 2.3英汉词汇语义部分对应。英汉词汇语义大部分属于部分对应，这种对应仅谈以下二种情况： （1）汉语词汇语义>英语词汇语义。即汉语中的一个概念相当于英语中的两个或更多概念。例如：A、汉语中“风”指任何室内或室外的部分；而英语中wind指自然风、室外风；室内风有专词draught.；B、汉语中汽车可指小汽车、公共汽车、卡车、面包车、出租车等。但英语automobile（汽车）只指motorcar（小汽车），其余各类车辆需要分别由bus，truck，
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
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 信 息 学 报 第16卷第4期 JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROC ESSING Vol.16No.4一种基于混合分析的汉语文本句法语义分析方法 尹 凌 姚天 张冬茉 李 芳 (上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200030) 摘要:本文提出了一种领域相关的汉语文本句法语义分析方法。根据领域文本的特点,该方法将浅层句法分析和深层句法语义分析结合在了一起。其浅层句法分析部分采用有限状态层叠的方法,将文本中的命名实体识别出来,从而大大减轻了深层分析部分的负担。其深层句法语义分析部分将语义分析和语法分析结合起来,主要依靠词汇搭配信息来决定句子的结构。该方法在解决领域相关文本的短语结构歧义方面取得了较好的试验结果。 关键词:浅层句法分析;深层句法分析;有限状态层叠;分语义场 中图分类号:T P391.1 A Hybrid Analysis Based Chinese Text Syntactic and Semantic Analysis Method Yin Ling Y ao T ian fang Zhang Dong mo Li Fang (Department of Computer Science and Engineeri ng Shanghai Jiao Tong University 200030 Shanghai) Abstract:T his paper proposes a Chinese text analysis method on specific domain.A ccording to the texts character, t his met hod combines shallow parsing technolog y w ith deep parsing and semantic analysis technology.Drawing on fi nite state cascades method,its shallow parsing module recognizes named entities in the tex ts.So that it greatly eases t he burden of the deep analysis mo dule.Principally depending on wo rd collocation information,its deep analysis mod ule combines syntactic analysis and semantic analysis to determine sentence structure.It gains goo d effect at resolv ing t he ambiguity of phrase structure in specific do main. Key Words:shallow parsing;deep parsing;finite state cascades;sub semant ic field 一、概述 对于汉语语料库的多级加工,主要分为切词、词类标注、短语结构标注、语义信息标注[1]等。针对后两个阶段,本文以足球比赛报道为试验领域,提出了一种领域相关的汉语文本分析方法。它对已经完成分词和词性标注的中间文本进行处理,借鉴并扩展了C.J.Fillmore的格语法,分析结果力求将句子中各个成分之间的格关系标注清楚。 分析足球比赛报道文本的特点,发现有许多实体名称,如球队名称,比赛名称,人的身份等,对深层句法和语义分析是至关重要的。我们把这些实体名称称为命名实体(named enti 收稿日期:2001-12-24 基金项目:国家自然科学基金(60083003). 作者尹凌,女,1978年生,上海交通大学计算机系研究生,主要研究方向为自然语言处理.姚天,男,上海交通大学副教授,主要研究方向为自然语言处理.张冬茉,女,上海交通大学副教授,主要研究方向为自然语言处理.李芳,女,上海交通大学副教授,主要研究方向为自然语言处理.
library(dplyr) library(purrr) library(twitteR) library(ggplot2) Read the Twitter data load("E:/service/2017/3 19 guoyufei17 smelllikeme@https://www.doczj.com/doc/7315940934.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 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
文本信息分析 1.中文文本信息过滤技术研究 1.1文本过滤技术 文本信息过滤是指依据一定的标准和运用一定的工具从大量的文本数据流中选取用户需要的信息或剔除用户不需要的信息的方法[1]。文本过滤和文本检索及文本分类有很大的相似之处。 1.1.1文本信息过滤技术发展 1958年Luhn提出的“商业智能机器”是信息过滤的最早雏形。Luhn所提出的构想涉及了信息过滤系统的每一个方面，为后来的文本过滤做了很好的铺垫。1982年，Dernzing 首次提出了“信息过滤”的概念，在他描述的例子中，可以通过“内容过滤器”识别出紧急邮件和一般邮件，以此提示对信息内容进行有效控制。1987年，Malone等人提出了三种信息选择模式，即认知、经济、社会。认知模式相当于“基于内容的信息过滤”；经济模式来自于Denning的“阈值接受思想”；社会模式是他最重要的贡献，即“协同过滤”。1989年，美国消息理解大会(Message Understand Conference)成立，将自然语言处理技术引入到信息研究中来，极大地推动了信息过滤的发展。 20世纪90年代以来，著名的文本检索会议TREC（Text Retrieval Conference）每年都把文本过滤当作一个很重要的一个研究内容，这很大程度上促进了文本过滤技术的发展。从TREC-4开始，增加了文本过滤的项目；从1997年TREC-6开始，文本过滤主要任务确定下来；TREC-7又将信息分为自适应过滤、批过滤和分流过滤，使得对信息过滤的研究更加深入。 随着信息过滤需求的增长和研究的深入发展，其他领域的许多技术被应用到文本过滤中来，并取得了很好的效果。如信息检索中的相关反馈、伪相关反馈以及文本检索中的向量空间模型的相关技术，文本分类和聚类技术，机器学习以及语言底层的处理技术都被应用到信息过滤中来，极大地拓展了信息过滤的研究广度，推动着信息过滤理论研究与技术应用不断走向完善与成熟。 1.1.2中文本过滤技术 中文文本过滤技术在最近几年得到了业内人士的普遍关注。国内对于信息过滤研究起步较晚，但是目前发展也很快，尤其是随着信息安全、信息定制等应用在国内的兴起，对信息过滤技术的研究也得到人们普遍的重视。其中，中科院计算所、复旦大学都曾参加了TREC 评测中的信息过滤任务，取得了较好的成绩；哈工大、南开大学等重点科研单位也已经开始对信息过滤进行研究。 然而，基于目前提出的中文文本过滤模型开发出的试验系统在不同的领域达到的过滤精度也不相同。由于中英文语法差异较大，对于文本信息的预处理方法不同，因此面向英文的众多过滤算法是否适合中文文本过滤还有待检验[2]。 1.2中文文本过滤的关键技术 文本过滤工作基本上可以概括为两项：一是建立用户需求模型，表达用户对信息的具体需求；二是匹配技术，即用户模板与文本匹配技术。因此，文本过滤的主要流程首先是根据用户的信息需求，建立用户需求模型，然后在相应的文本流中搜索符合用户需求的文本，同时，利用反馈改进需求模型。文本过滤系统的一般模型如图1所示：
○对下面各组词进行义素分析。 1．名词 a.毛笔铅笔圆珠笔钢笔粉笔 毛笔：[+书写用具]、[+笔头用毛制成]、[+用墨汁书写] 铅笔：[+书写用具]、[+笔心用石墨或加颜料的黏土制成]、[+用笔心材料书写] 圆珠笔：[+书写用具]、[+笔尖是小圆钢珠]、[+用油墨书写] 钢笔：[+书写用具]、[+笔头用金属制成]、[+用墨水书写] 粉笔：[+书写用具]、[+笔身用白垩、熟石膏粉等制成]、[+用笔身材料书写] （注：为了简明，每词只注出具有的义素。不具备的义素一对比便知。） b.哥哥弟弟姐姐妹妹 哥哥：[+同胞]、[+年长]、[+男性] 弟弟：[+同胞]、[-年长]、[+男性] 姐姐：[+同胞]、[+年长]、[-男性] 妹妹：[+同胞]、[-年长]、[-男性] 2.动词 动词的义素结构模式可概括为{动词}=[主体、方式、动作、客体、结果]。试分析下列各组动词的义素结构模式。 a.切砍剁削 {切}=[+用刀、+向下、-用猛力、+分开、+物体本身、+成块状或片状] {砍}=[+用刀斧、+向下、+用猛力、+分开、+物体本身、+成块状] {剁}=[+用刀斧、+向下、+用猛力、+分开、+物体本身、+成小块或碎末状] {削}=[+用刀、+向下、-用猛力、+分开、+物体表层、+成片状] b.坐蹲站 {坐}=[+身体动作]、[+臀部着物]、[-脚部支撑身体重量]、[-直着身体] {蹲}=[+身体动作]、[-臀部着物]、[+脚部支撑身体重量]、[-直着身体] {站}=[+身体动作]、[-臀部着物]、[+脚部支撑身体重量]、[+直着身体] c.走跑跳 {走}=[+脚部动作]、[+双脚交互运动]、[+向前]、[+迅速]、[+用力] {跑}=[+脚部动作]、[+双脚交互运动]、[+向前]、[+迅速]、[+用力] {跳}=[+脚部动作]、[-双脚交互运动]、[+向前]、[+迅速]、[+用力] 3．形容词 请用义素分析法对下列词的词义进行辨析和描写。 优秀优良优异良好 优秀：[+好]、[+用于成绩]、[-修饰习惯]、[+修饰人才]、[-修饰品种]、[+程度2] 优良：[+好]、[+用于成绩]、[-修饰习惯]、[-修饰人才]、[+修饰品种]、[+程度1] 优异：[+好]、[+用于成绩]、[-修饰习惯]、[-修饰人才]、[-修饰品种]、[+程度3] 良好：[+好]、[+用于成绩]、[+修饰习惯]、[-修饰人才]、[-修饰品种]、[+程度0] （注：程度0表示基础级，1、2、3表示程度渐高。）?第七章语用 ?语用，即语言的使用。语用学(pragmatics)是语言学的一门新兴学科，也是符号学 （semiotics）的一个部门。它研究语言符号同符 号使用者之间的关系，即研究人们怎样运用语言 符号进行交际。它从语言使用的角度，探讨人们 在用语言进行交际时出现的种种现象及其规律。 ?第一节语用要素 一、语用要素概说 ?一次言语交际，必须具备以下要素：发话人（sender）、受话人（receiver）、话语 （discourse）、语境（context）。 ?发话人是言语行为的主体，受话人是言语行为的客体，话语是联系主、客体的媒介，语境是 言语行为存在的环境。 ?我们理解的语境是：与言语行为密切相关的各种主客观因素构成的交际环境。主要包括三个 方面： ?（1）言辞语境：前后词、前后语、上下段等。 ?（2）情景语境：交际时的具体情景因素构成的语境，如时间、地点、场合、受众（如人数 多少）等。 ?（3）社会语境：言语交际双方具有的社会人文因素所构成的语境，如地位、职业、性别、 年龄、信仰、情绪、修养等。 ?第二节语用行为 一、什么是语用行为 ?语用行为是使用语言进行交际的行为，也叫言语行为（speech act）。如问“这书是不是你 的？”你可以用点头这种身体行为表示肯定回答， 也可以用“是的。”这种言语行为进行回答，两 者是等价的。因此，言语行为和其他行为一样， 也是人类重要的行为。 二、语用行为的类型