语料库研究综述
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可比语料库构建与可比度计算研究综述语言是人类沟通交流的重要工具,不同语言之间的可比度计算是自然语言处理和机器翻译领域的一个重要问题。
在实际应用中,我们经常需要比较不同语言之间的相似度和差异度,以便进行跨语言的信息检索、机器翻译和语言理解等任务。
构建可比语料库和计算语言之间的可比度是十分重要的研究课题。
本文将围绕可比语料库构建和可比度计算这两个研究方向展开综述,首先对可比语料库构建的方法和技术进行介绍,然后介绍可比度计算的常见算法和模型。
一、可比语料库构建可比语料库是实现不同语言之间可比度计算的基础,构建可比语料库是一个复杂而繁琐的工作。
一般而言,可比语料库构建可以从以下几个方面入手:1. 数据搜集:搜集不同语言的文本数据,可以通过互联网上的开放资源、新闻报道、科技论文等多种渠道获取。
2. 数据清理:清理和预处理文本数据,包括分词、去除停用词、词干提取、标点符号去除等操作,以确保语料库的质量和可比性。
3. 句对齐:对两种语言的文本进行句对齐,即找出两种语言中相互对应的句子,确保句子级别的可比性。
4. 主题匹配:使用主题模型和主题匹配算法,对文本进行主题匹配,以保证语料库中文本的主题一致性,增强可比度。
5. 平行语料构建:利用对齐的文本构建平行语料,为跨语言翻译和可比度计算提供基础数据。
上述工作中,句对齐和主题匹配是可比语料库构建中的关键环节,句对齐方法包括基于规则、基于统计和基于机器学习的方法,主题匹配则可以利用LDA、LSI等主题模型算法进行匹配。
二、可比度计算在构建了可比语料库之后,我们需要对不同语言的文本进行可比度计算。
可比度计算是指通过一些定量的方式来衡量不同语言文本之间的相似度和差异度。
1. 词级别的计算方法:词级别的可比度计算主要包括词频统计、词语的共现关系和词义的相似度计算。
常用的算法包括余弦相似度、Jaccard相似系数等。
2. 句子级别的计算方法:在句子级别上,我们可以使用句子向量表示来计算句子的相似度,如使用词袋模型、TF-IDF模型、词嵌入模型等。
基于语料库的现代汉语研究方法综述一、绪论正如Sinclair所言:语料库所提供的海量语料使研究者系统地对大量文本语料进行审视,使我们有可能发现一些新的未发现的语言事实。
语料库在语言研究中能提供空前广泛的语言资料,使得对语言多方面、多层次的研究成为可能。
本文以2000年以来基于语料库的现代汉语研究的文献为依托,深入分析文献中基于语料库的研究方法,并从借助的语料库类型进行具体综述,据此对研究中存在的问题进行了分析。
二、借助的语料库类型语料库为语言描述提供了丰富的数据资源,在基于语料库的语言研究中,语言学家利用机储数据库去描写语言的词汇和语法。
基于语料库的研究方法,方便研究者统计数据,并在已有成果基础上,深化对某一类词群的研究。
然而,语料库种类众多,现代汉语研究方向也是多方面的,选择与研究内容相适应的语料库类型才能更好地提高研究效率,取得更佳的研究成果。
笔者通过归纳2000年以来基于语料库的现代汉语研究的文献,总结以下几种常用的语料库类型。
(一)基于标注语料库的研究标注就是使语料的某些单位(词、句、段等)和表示对这些单位的某种层次的理解的知识信息(标记符)相关联。
标记语料库即含有这些加工者添加其对语料的理解信息的语料库。
这样的语料库可以作为句法规律研究的重要参考。
孙建功等,基于标记语料库对单句句型句模对应关系进行研究,归纳总结出现代汉语单句句型和句模对应关系的主要特点。
杜婷借助《国家语委现代汉语通用平衡语料库》的标注语料库(在线提供免费检索的语料约2000万字),对现代汉语中小类词口部动词的频度进行了统计,进而发现其语法语用规律。
对语料库的标注工作,既是语料库建设中的一个重要环节,也丰富了语料库的利用价值,使其在句型、词汇等方面的研究中可以发挥出更大的作用。
(二)基于静态语料库的研究静态语料库是收集某一固定时期的共时语言使用样本构成的语料库,属于共时语料库的一种。
现有的许多类型的词典,被众多语言研究者运用到语言学研究中,形成基于静态语料库的现代汉语研究范式。
《语料库研究》篇一一、引言语料库作为一种资源丰富的语言数据集合,已成为语言学、语言学研究以及相关领域的热点研究对象。
它能够为语言分析、语言教学、翻译、词典编纂等多个领域提供支持。
本文将介绍语料库研究的重要性,并就当前语料库研究的现状进行梳理,进而分析其中存在的挑战和问题,并探讨未来的发展趋势。
二、语料库研究的现状1. 语料库类型及建设随着技术的进步,语料库建设日趋成熟。
根据不同领域和用途,语料库可大致分为通用型和专用型。
其中,通用型语料库如COCA、BNC等,涵盖了广泛的语言使用场景;专用型语料库则针对特定领域或主题进行收集,如法律、医学等。
此外,还有多媒体语料库和口语语料库等类型。
在建设过程中,研究者需考虑语料库的规模、代表性、时效性等因素。
2. 语料库应用领域语料库在多个领域得到了广泛应用。
在语言学领域,语料库为语言研究提供了丰富的数据支持;在翻译领域,语料库可帮助提高翻译的准确性和效率;在词典编纂方面,语料库为词汇的收集和释义提供了有力支持。
此外,在语言教学、自然语言处理等领域,语料库也发挥着重要作用。
三、当前挑战与问题尽管语料库研究取得了显著成果,但仍面临诸多挑战和问题。
首先,在语料库建设方面,如何确保数据的代表性和真实性是一个亟待解决的问题。
此外,随着技术的发展,如何利用人工智能等手段对语料库进行智能化处理和利用也是一大挑战。
其次,在应用方面,如何将语料库与实际需求相结合,提高应用效果也是一个难题。
此外,不同领域和行业对语料库的需求存在差异,如何满足这些不同需求也是一项挑战。
四、未来展望面对未来的发展,语料库研究将呈现以下几个趋势:1. 多样化与个性化:随着用户需求的多样化与个性化发展,未来的语料库将更加关注用户需求和实际应用场景的差异。
研究者需要设计更多类型的语料库来满足不同领域和行业的需求。
2. 智能化与自动化:人工智能技术的不断发展将促进语料库的智能化和自动化处理。
例如,利用自然语言处理技术对语料进行自动标注、分类和分析等操作,提高处理效率和准确性。
可比语料库构建与可比度计算研究综述随着全球化的发展以及科技的进步,跨国交流和合作呈现出日益紧密的态势。
然而,由于语言的差异,不同国家和地区之间的交流仍存在一定的困难,因此研究可比语料库构建与可比度计算具有重要的意义。
本文将综述相关研究的进展和现状。
一、可比语料库构建可比语料库是指在对比两种或多种语言时,通过建立一定数量的相互翻译的语料库,达到了研究语言差异和相似性的目的。
可比语料库的构建一般包括四个步骤:语料筛选、翻译、对齐和清理。
1.语料筛选语料筛选是构建可比语料库的第一步,目的是从文本库中选择出符合研究要求的文本,使得语料库的内容能够保持一定的平衡,并且具有代表性。
在语料筛选过程中,需要考虑以下因素:文本主题、文本来源、文本作者、文本语言、文本类型等。
2.翻译翻译是可比语料库构建的关键步骤。
在翻译过程中需要考虑到不同语言之间的语法、词汇、语义等问题,确保翻译结果的准确性和可信度。
传统的翻译方法是人工翻译,虽然能够有效保证翻译质量,但是需要耗费大量的时间和人力。
近年来,基于统计机器翻译和神经网络机器翻译的自动翻译技术得到了广泛的应用,可以大幅提高翻译效率和准确率。
3.对齐对齐是确保语料库中不同语言文本之间已经被正确定位的重要步骤。
对齐可以分为句子级对齐和词语级对齐,其中词语级对齐更加复杂和耗时。
传统对齐方法是基于手动或半自动的方法进行对齐,但这种方法难以扩展到大规模的语料库中。
近年来,应用基于机器学习和人工智能技术的自动对齐方法越来越受到关注。
4.清理清理是指删除语料库中的非目标文本和不合法的文本。
语料库清理一般包括去除停用词、去除无效符号和字符、统一命名等工作。
清理的过程一般是手动进行,借助于一些文本编辑器或者编程工具。
清理的好坏直接影响到可比度计算的准确性和可信度。
二、可比度计算方法可比度计算是衡量两个相似文本之间的相似度的量化指标。
对于可比语料库的研究,可比度计算是必不可少的一个环节。
通常,在计算可比度时,需要考虑以下因素:词频、词性、上下文等。
语料库研究与综述语料库研究与应⽤综述⼀概述语料库通常指为语⾔研究收集的、⽤电⼦形式保存的语⾔材料,由⾃然出现的书⾯语或⼝语的样本汇集⽽成,⽤来代表特定的语⾔或语⾔变体。
经过科学选材和标注、具有适当规模的语料库能够反映和记录语⾔的实际使⽤情况。
⼈们通过语料库观察和把握语⾔事实,分析和研究语⾔系统的规律。
语料库已经成为语⾔学理论研究、应⽤研究和语⾔⼯程不可缺少的基础资源。
语料库有多种类型,确定类型的主要依据是它的研究⽬的和⽤途,这⼀点往往能够体现在语料采集的原则和⽅式上。
有⼈曾经把语料库分成四种类型:(1)异质的(Heterogeneous):没有特定的语料收集原则,⼴泛收集并原样存储各种语料;(2)同质的(Homogeneous):只收集同⼀类内容的语料;(3)系统的(Systematic):根据预先确定的原则和⽐例收集语料,使语料具有平衡性和系统性,能够代表某⼀范围内的语⾔事实;(4)专⽤的(Specialized):只收集⽤于某⼀特定⽤途的语料。
除此之外,按照语料的语种,语料库也可以分成单语的(Monolingual)、双语的(Bilingual)和多语的(Multilingual)。
按照语料的采集单位,语料库⼜可以分为语篇的、语句的、短语的。
双语和多语语料库按照语料的组织形式,还可以分为平⾏(对齐)语料库和⽐较语料库,前者的语料构成译⽂关系,多⽤于机器翻译、双语词典编撰等应⽤领域,后者将表述同样内容的不同语⾔⽂本收集到⼀起,多⽤于语⾔对⽐研究。
语料库建设中涉及的主要问题包括:(1)设计和规划:主要考虑语料库的⽤途、类型、规模、实现⼿段、质量保证、可扩展性等。
(2)语料的采集:主要考虑语料获取、数据格式、字符编码、语料分类、⽂本描述,以及各类语料的⽐例以保持平衡性等。
(3)语料的加⼯:包括标注项⽬(词语单位、词性、句法、语义、语体、篇章结构等)标记集、标注规范和加⼯⽅式。
(4)语料管理系统的建设:包括数据维护(语料录⼊、校对、存储、修改、删除及语料描述信息项⽬管理)、语料⾃动加⼯(分词、标注、⽂本分割、合并、标记处理等)、⽤户功能(查询、检索、统计、打印等)。
国内基于语料库的批评话语分析研究综述一、本文概述随着语言学研究的深入发展,批评话语分析(Critical Discourse Analysis, CDA)作为一种重要的语言学研究方法,在国内语言学界逐渐受到广泛关注。
本文旨在综述国内基于语料库的批评话语分析研究的现状和发展趋势,以期为相关研究提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍批评话语分析的基本理论框架和研究方法,阐述其在语言学研究中的重要地位和作用。
本文将重点回顾和分析国内基于语料库的批评话语分析研究的主要成果和贡献,包括研究主题、研究方法、研究数据等方面的内容。
在此基础上,本文将探讨当前研究中存在的问题和不足,并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的综述,我们希望能够为国内批评话语分析的研究者提供全面的研究视角和深入的理论思考,推动国内批评话语分析研究的进一步发展。
本文也期望能够引起更多学者对批评话语分析的关注和兴趣,共同推动语言学研究的深入和创新。
二、国内批评话语分析的发展历程批评话语分析(Critical Discourse Analysis, CDA)作为一种语言学研究方法,自20世纪70年代末在西方兴起以来,逐渐受到国内外学者的关注。
在中国,批评话语分析经历了从引进介绍到自主研究的发展历程,成为语言学领域的一个研究热点。
早期的研究主要集中在翻译和介绍西方的批评话语分析理论和方法,如Fairclough的三维分析框架、Wodak的话语-历史分析方法等。
这些研究不仅为国内学者提供了理论支撑,也为后续的实证研究奠定了基础。
随着研究的深入,国内学者开始结合中国的社会文化背景,对批评话语分析进行本土化改造。
他们运用批评话语分析的理论框架,分析中国的社会问题,如贫富差距、性别歧视、环境污染等。
这些研究不仅揭示了社会问题的语言表征,也提出了相应的解决策略。
近年来,随着语料库语言学的发展,基于语料库的批评话语分析逐渐成为国内研究的新趋势。
学者们利用大规模语料库,对特定话题或事件进行定量和定性分析,揭示其背后的社会、政治和文化因素。
国内语料库研究综述摘要本文旨在回顾国内语料库研究的发展历程、现状,并探讨未来研究方向。
通过分析相关文献资料,文章总结了国内语料库研究的主要成果、不足之处,并提出了针对性的建议。
本文旨在为语料库研究领域的学者提供参考,以推动国内语料库研究的发展。
关键词:语料库、国内研究、发展历程、现状、未来研究方向引言语料库是指为语言研究而收集的、有一定规模的、有代表性的语言材料集合。
自20世纪中期以来,语料库在国外得到了广泛应用,并在多个领域取得了显著的成果。
近年来,随着国内语言学、计算语言学等学科的快速发展,语料库在国内的研究和应用也逐渐受到重视。
本文将重点探讨国内语料库研究的现状、成果及未来研究方向。
研究现状1.国内语料库的发展历程和现状自20世纪80年代起,国内开始出现一些小型语料库的建设和研究,如国家语委现代汉语通用词库等。
随着计算机技术的不断发展,90年代中后期以来,国内开始大力推进语料库的建设和研究,涉及的领域也日益广泛。
目前,国内已经建立了一系列不同规模、不同类型的语料库,如中国传媒大学的中国广播电视媒体语言语料库、上海交通大学的中文文本分类语料库等。
2.基于不同领域语料库的研究成果和不足语料库在多个领域得到了广泛应用,如语言教学、词典编纂、语言政策研究等。
在语言教学领域,语料库可以提供真实的语言材料和语境,有助于提高语言学习者的兴趣和理解能力。
在词典编纂领域,语料库可以提供大量的实例和用法,有助于提高词典的准确性和实用性。
在语言政策研究领域,语料库可以提供真实的语言使用情况和发展趋势,有助于制定科学的语言政策和发展规划。
然而,国内基于不同领域语料库的研究成果尚不够丰富,且在某些领域还存在着研究空白。
例如,针对特定领域的语料库建设和研究尚不够深入,部分领域的语料库仍存在着规模较小、代表性不足等问题。
此外,针对语料库在二语习得、语言演化等领域的研究尚不够充分。
3.国内语料库在语言教学中的应用语料库在语言教学中的应用已经得到了广泛的认可。
可比语料库构建与可比度计算研究综述近年来,随着全球化进程的加速推进,各种语言之间的比较和对比研究变得越来越重要。
在这样的背景下,可比语料库的构建和可比度计算成为了研究的热点之一。
本文将就可比语料库构建与可比度计算进行综述,以期能够对相关研究进行系统性的总结和分析。
一、可比语料库构建可比语料库是指用于比较不同语言或者不同语言变体的语料库,是进行跨语言研究的重要工具。
可比语料库的构建涉及到多个方面的工作,包括语料库的收集、清洗和组织等。
语料库的收集是首要的工作,通常可以通过网络爬虫和大规模文本数据挖掘的方式来获取相关语料。
而语料库的清洗则包括对文本数据的去重、去噪和标注等工作,以确保语料库的质量和可用性。
语料库的组织则涉及到对语料进行分块、索引和标引等操作,以方便后续的使用和分析。
在可比语料库的构建过程中,有一些关键的技术挑战需要面对。
不同语言之间存在着差异性,包括语法、词汇和语言结构等方面,因此如何进行跨语言对比和对齐是一个难点。
不同语料库之间存在着数据格式和标注方式的差异,如何将不同语料库进行整合和统一也是一个挑战。
语料库的规模和质量也对后续的分析和研究产生着重要影响,因此如何构建高质量的可比语料库是一个需要深入研究的问题。
二、可比度计算可比度是指在不同语言或者不同语言变体之间进行比较时所需要考虑的一个重要指标,通常可以通过计算语言之间的相似性和差异性来进行度量。
可比度计算涉及到多个方面的内容,包括语言之间的词汇对齐、句法结构比对和语义相似度计算等。
词汇对齐是最基本的工作,通常可以通过统计方法和机器学习方法来进行词汇的对齐和映射。
而句法结构比对涉及到对句子的分析和比对,通常可以通过语法树和依存关系来进行句法结构的比对。
语义相似度计算则涉及到对词语和句子的语义信息进行度量,通常可以通过语义网络和词向量等方式来进行语义相似度的计算。
在可比度计算的过程中,也存在着一些技术挑战和难点。
不同语言之间存在着巨大的差异性,如何将差异转化为可比的度量指标是一个难题。