名词短语

摘要： 名词短语同位语是一种特殊的短语。湘西勾良苗语名词短语的同位语有指人和指代事物两种类型,指人的同位语可以表示人的身份或特征、限定或强调所指的范围、强调所指数量的指代范围,指称事物的同位语可以表示所指的性质、类别、范围、具体内容。勾良苗语同位语的语序和标记与汉语有诸多共同点。

摘要： 赖斯基于布勒的语义功能三分类将文本进行三分类包括信息型、表达型和操作型文本,从翻译批评的角度提出文本类型理论,并针对不同类型文本提出不同的翻译策略,以渔业文本为例的信息型文本在翻译时应该优先考虑语义对等,准确地传达出原文信息,注重译文的逻辑关系。本研究以渔业文本中的复杂名词短语为聚焦点,分析复杂名词短语的修饰关系及其翻译策略,可采用分译法、语序转换法等翻译方法。

摘要： 代词是用来代替名词或名词短语的词,包括人称代词、物主代词、反身代词、指示代词、不定代词、疑问代词,是历年中考的考查热点。

摘要： ①英文题名以短语为主要形式,尤以名词短语最常见,即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和(或)后置定语构成;短语型题名要确定好中心词,再进行前后修饰。各个词的顺序很重要,词序不当,会导致表达不准。②一般不要用陈述句,因为题名主要起标示作用,而陈述句容易使题名具有判断式的语义,且不够精练和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名,因为疑问句有探讨性语气,易激发读者兴趣。③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致,但不等于说词语要一一对应。在许多情况下,个别非实质性的词可以省略或变动。

摘要： ①英文题名以短语为主要形式,尤以名词短语最常见,即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和(或)后置定语构成;短语型题名要确定好中心词,再进行前后修饰。各个词的顺序很重要,词序不当,会导致表达不准。②一般不要用陈述句,因为题名主要起标示作用,而陈述句容易使题名具有判断式的语义,且不够精练和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名,因为疑问句有探讨性语气,易激发读者兴趣。

摘要： 为了改善专利机器翻译中复杂名词短语的翻译效果,提出了一种基于规则的复杂名词短语识别和转换方法.通过分析汉英复杂名词短语的语义块和组合单元,利用边界感知策略,抽取汉语语言特征词,为汉语复杂名词短语中组合单元边界识别编制了57条识别规则,设计了合并策略,得到汉语复杂名词短语的形式化结构.通过对比汉英复杂名词短语的差异,确定了汉英复杂名词短语的转换策略.最后,将识别规则、合并策略和转换策略应用到一个机器翻译系统中.测试结果表明,所提方法可以有效地实现复杂名词短语的识别和转换,提高专利文本中复杂名词短语的机器翻译效果.

摘要： 本文以彝语乐居话为研究对象,探讨乐居话名词短语的词序,即领属格、数量词、形容词、指示代词和关系子句与名 词组合时的位置和关系。发现乐居话的名词短语词序位置比较固定,大部分修饰成分可以出现在名词之后,除数量词外,其他修 饰成分也可以出现在名词之前。

摘要： 初中英语涉及大量短语,中考在单项选择中有所考查,在完形填空、阅读理解中需要加以辨析理解,在书面表达中要学会运用,所以熟练掌握短语的意思和用法至关重要。本文笔者想谈谈以下四种短语,即名词短语、动词短语、形容词短语和介词短语。下面是这几类短语中易混淆的典型例子。

摘要： ①英文题名以短语为主要形式,尤以名词短语最常见,即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和(或)后置定语构成;短语型题名要确定好中心词,再进行前后修饰。各个词的顺序很重要,词序不当,会导致表达不准。②一般不要用陈述句,因为题名主要起标示作用,而陈述句容易使题名具有判断式的语义,且不够精练和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名,因为疑问句有探讨性语气,易激发读者兴趣。

摘要： 本文从类型学的视角介绍和讨论了龙溪羌语名词短语分裂结构的类型及形态句法特征.通过分析发现龙溪羌语名词短语分裂结构主要存在简单分裂和反向分裂两种类型,但反向分裂结构比简单分裂结构普遍,且所受的形态句法限制较少.名词短语分裂结构常伴随核心名词的迁移,形容词只有通过名物化的操作才能不依赖于名词短语的其他成分置于句首.置于句首的分裂成分与信息结构有一定的关系,它们可以带上话题标记或施事者标记,但都是非强制使用的.这可能与羌语基本结构的组织原则受语用的制约有关.

摘要： 提出一种融入简单名词短语信息的介词短语识别方法.该方法首先使用CRF模型识别语料中的简单名词短语,并使用转换规则对识别结果进行校正,使其更符合介词短语的内部短语形式;然后依据简单名词短语识别结果对语料进行分词融合;最后,通过多层CRFs模型对测试语料进行介词短语识别,并使用规则进行校正.介词短语识别的精确率、召回率及F-值分别为:93.02％、92.95％、92.99％,比目前发表的最好结果高1.03个百分点.该实验结果表明,基于简单名词短语的介词短语识别算法的有效性.

摘要： 语义分析是现代语言学和计算语言学领域最具挑战性的研究之一，也是当前制约语言信息技术大规模应用的主要瓶颈。语义分析的首要任务是确定要获取什么样的语义信息。本文引入特征结构的概念，旨在分析汉语复合名词短内部结构及其语义关系，探讨有效的汉语语义分析策略。复合名词短语的特征结构标注是基于特征结构表示的汉语大规模语义资源建设的一个子任务.本文探讨了在标注的过程中建立的最小关联原则、直接关联原则、语言关联原则等主要原则,同时也涉及复杂名词短语内部成分之间的语义关联种类的确定,这将有助于探讨适合汉语实际的语义表示机制及有效的汉语语义分析策略。

摘要： 南宁平话与南宁白话之间的语法差异常被忽略.本文主要探讨南宁上尧平话量名结构、光杆量词、指示词和结构助词的用法,与普通话,标准粤语,南宁白话和北壮语的相应结构作出对比.得出的结论是从这些名词短语现象来看,迟来的南宁白话比南宁平话更像土著的壮语.这可能与平话—壮语和白话—壮语之间的接触情况的差异有莫大关联。

摘要： 本文利用隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,简称HMM),并利用A*启发式搜索算法得出N-Best最优路径作为汉语基本名词短语标注的候选集.利用边界匹配和基本名词短语模板对候选集进行过滤,并利用基本名词短语模板的可信度信息对候选集进行重新排序,取得了不错的标注效果.本文的实验模型有较强的鲁棒性和可扩展性,能够通过不断添加不同领域的知识来提高性能.

摘要： 论文考察了名词短语中槽关系类型与定语类型的对应、槽关系类型与做中心词的名词的语义类型的对应,并讨论了各对应关系的特点和趋势.论文认为这些对应的特点和趋势可以为建立计算机名词短语处理模型提供重要的基础.

摘要： 本文首先介绍目前学界各种不同的英语名词短语和汉语名词短语的定义,然后对汉语和英语的名词短语的不同层次和结构进行语言学上的梳理和比较,并结合汉英互译的规律提出一种新的名词短语:汉英准等价名词短语.在此之上,分析汉语基本名词短语、准等价名词短语和最长名词短语之间的重叠关系,以及在汉英翻译中不同的规律.最后根据汉英准等价名词短语自动识别的实验结果,对在自动识别中的难点从语言学角度进行分析.

摘要： 由于译入语非母语,相对英汉翻译,汉英翻译对国内的译者来说更加难以驾驭。本文透过管窥英语为母语的译者在汉英翻译中所用的名词词组,分析地道英语的表达方式进行概念整合所用的手法。通过对中国现当代小说及其译本的比对研究,本文发现名词短语的翻译大致可分为四种概念整合参数：框架(frame)、域(domain)、脚本(script)以及背景与凸现(base and profile)。在对翻译概念整合过程中认知参数进行挖掘的基础上,本文指出源语和的语的认知语义构建方式有同有异,同则译者的认知投入量就少,异则认知投入量多;相应的结果是,前者翻译的难度就小,而后者翻译的难度就大。本研究旨在为译者的翻译提供一些翻译入思方向,使翻译操作有章可循。

摘要： 基本短语,尤其是基本名词短语(BaseNP)一直是句法分析中需要特殊处理的一种结构。准确地识别基本短语不仅有助于降低句法分析的复杂度,提高效率;而且还能起到消歧的作用,从而改善句法分析的结果。本文在Collins概率句法分析模型中引进单独的基本名词短语识别,并对BaseNP的概念进行一系列的扩展,深入研究了基于不同层次概念的BaseNP对句法分析的影响。在此基础上,利用改进的Collins句法分析模型进行中文的句法分析实验,实验结果表明,BaseNP的识别可以缩短分析时间35％,提高F值0.74个百分点,交叉括号平均减少12.5％.

摘要： 本文讨论了汉语人称代词消解的前端处理所需要解决的两大问题:(1)潜在先行语的识别和捆绑处理(2)人称代词和先行语语法角色的识别.提出可能成为先行语的名词短语的捆绑算法以及人称代词和先行语的语法角色分析算法.对测试结果进行手工分析,表明算法是满意的.

摘要： 本发明属于人工智能的自然语言处理子领域，提供了一种基于汉语简单名词短语的汉语最长名词短语识别方法。包括如下步骤：S1数据预处理；S2选用SVM方法，训练汉语SNP识别模型，识别出汉语SNP；S3使用缩略替换方法简化文本，得到新的训练及测试语料；S4在经S3处理得到的新语料中，再次提取样本集，针对简化后的汉语MNP进行模型训练、识别；S5还原语料，还原后的汉语MNP为本方法最终识别结果。本发明的汉语MNP识别方法可以降低汉语MNP在自动识别中因其长度过长、语义及结构复杂等因素带来的不利影响，因此能有效提高汉语MNP的识别效果。

摘要： 本发明提供了用于提取最大名词短语的装置、方法以及电子设备，以克服现有的语言数据处理技术所存在的处理精度不高的问题。上述装置包括：在待处理的目标语言语句的参考语言译句中确定与名词短语模板相符的参考语言名词短语的名词短语确定单元，名词短语模板包括参考语言的词性标签；将名词短语标签标注给目标语言语句中的与确定的参考语言名词短语相对应的目标语言名词短语的标注单元；和在目标语言语句中将与最大名词短语模板相符的短语确定为最大名词短语的最大名词短语确定单元，最大名词短语模板包括目标语言的词性标签和/或名词短语标签。本发明的上述技术能够应用于数据处理领域。

摘要： 本发明属于人工智能的自然语言处理子领域，提供了一种基于汉语简单名词短语的汉语最长名词短语识别方法。包括如下步骤：S1数据预处理；S2选用SVM方法，训练汉语SNP识别模型，识别出汉语SNP；S3使用缩略替换方法简化文本，得到新的训练及测试语料；S4在经S3处理得到的新语料中，再次提取样本集，针对简化后的汉语MNP进行模型训练、识别；S5还原语料，还原后的汉语MNP为本方法最终识别结果。本发明的汉语MNP识别方法可以降低汉语MNP在自动识别中因其长度过长、语义及结构复杂等因素带来的不利影响，因此能有效提高汉语MNP的识别效果。

摘要： 一种基于外延的将名词短语映射到描述逻辑概念的方法，首先穷举名词短语的所有文本片段，生成文本片段到知识库中资源的映射表；然后根据名词短语的分词、词性标注与句法树，生成解析顺序；最后按解析顺序，从EL++的概念开始，用索引到的资源生成的基本概念不断细化，直到解析完全部的词，得到名词短语映射到的描述逻辑概念。本发明通过对句法树的分析，可以自动处理复杂的含有隐式关系的名词短语可以生成的高质量的描述逻辑概念。

摘要： 本申请基于名词短语和并列结构所具有的特征，结合中文树库给出并列名词短语的模型化定义，设计对应的抽取算法对语料中并列中文名词短语进行抽取，构建一个并列名词短语语料库，在抽取过程中基于语料中存在的错误，进行了针对性处理；基于CTB的语料对并列中文名词短语从并列标识、名词短语内部词性序列及并列中文名词短语类型三个方面进行分析总结并列名词短语具有的特点；采用STEc对并列名词短语边界和连接标识进行识别，根据并列名词短语所具有的语言学特征进行特征选取并制定相应的特征模板，设计实现一个并列中文名词短语识别小工具，具有精准的识别性能，针对中文名词短语识别相比于现有技术具有很大优势。

摘要： 本发明公开了一种名词短语的提取方法、系统、存储介质及电子设备，提取方法包括：抽取步骤：通过spacy的中文模型抽取待抽取文本的依存关系获得token序列，通过识别服务识别出所述待抽取文本中的实体；提取步骤：根据所述依存关系制定提取规则，根据所述提取规则从所述token序列中提取名词短语序列；整合步骤：对所述名词短语序列进行判断后，根据判断结果将所述名词短语序列中的名词短语进行头尾整合获得规范名词短语序列；合并步骤：将所述实体与所述规范名词短语序列进行合并获得最终名词短语序列。本发明从专业领域角度，不仅能够提取常规意义的名词短语，而且能够提取包含特殊动词结构的名词短语。

摘要： 本发明涉及一种基于BiLSTM‑CRF神经网络模型并融合越南语语言特征的名词短语识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明先收集已有语料，并对现有的语料库进行了预处理和扩展，构建名词短语语料库；根据构建的名词短语语料库，经过人工统计分析，得到名词短语的若干种形式，制定出若干种约束规则；构建BiLSTM‑CRF模型，使用训练语料对模型进行训练，用于越南语名词短语识别；在构建的BiLSTM‑CRF模型输出层加入制定的约束规则，获得最终的识别结果。本发明对越南语名词短语实现了有效的识别，提升实体识别、搜索引擎等应用的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于叠层组合分类器的老挝语基本名词短语识别方法，属于自然语言处理领域，是自然语言处理中一项基础的业务，本发明主要融合了老挝语语言学特征到算法模型中，选择了组合分类器的方法，提高识别精度，选用的算法模型为CRF+SVM。首先使用CRF、SVM正向和SVM逆向三种识别模型分别进行标注，获得3份不同的预测结果，与原数据集一同构成新的数据集合，然后选择对序列标注性能最高的模型作为上层分类算法，最后使用新的数据集合，以词、词性和3种模型分类结果作特征，送往上层模型，并将其识别结果作为最终结果。本发明在老挝语基本名词短语识别上准确率较高，具有一定的研究意义。

摘要： 本发明涉及一种基于最长名词短语分治策略的神经机器翻译方法，基步骤为：抽取：对句子中长度不小于2个词的MNP进行抽取，对句子进行短语结构句法分析；翻译：采用双语MNP扩展后的平行语料训练得到神经机器翻译模型，分别短语结构句法分析识别出的MNP，以及将MNP作为组块后与句子其他成分共同组成的句子框架进行翻译，得到MNP译文；重组：将句中的原有框架和MNP译文进行重新组合，即将MNP译文替换到句子框架译文中的对应位置，以获得完整的译文。本发明将MNP独立处理带来更高质量的MNP和句子框架译文的优势，与神经机器翻译学习能力强、译文具有较高准确度和流畅度等优势相结合，从而达到提升译文整体质量的目的。

摘要： 本发明涉及一种对名词短语进行依存句法分析的方法及系统，其方法包括：步骤1：基于语料数据库对权值向量和SVM分类器进行训练，得到稳定的权值向量和稳定SVM分类器；步骤2：接收待分析的短语进行预处理，得到至少两个规定格式的词语；步骤3：对所有词语进行分析处理，得到依存句法分析树。可以将该方法分解为两个步骤，即首先识别出句中的复杂名词短语，并利用本方法进行依存句法分析；然后用得到的子结构置换原句中的复杂名词短语，从而降低句子的复杂性。由于本算法是简单边优先算法的改进，保持了该算法高效的优点。针对名词短语长度较短，特征不够明显的特点，引进了SVM分类器用于依存关系方向的确定，保证了算法的有效性。