社会称谓语

摘要： 语言是最重要的交际工具,语言随着社会的发展变化而变化,称谓系统的变化也是如此。随着现代社会的发展,许多称谓语的使用发生了变化,这就要求我们用发展的观点对现代汉语称谓语进行考察,以便在人际交往中更好地使用称谓语。

摘要： 中韩两种语言在社会称谓语的使用和语用功能方面有着共性,也存在着差异.希望通过本文,能使韩语学习者更好的了解中韩社会称谓语的差异,并起到一定的帮助作用.

摘要： 称谓语的使用不仅是语言现象,也是文化现象.本文考察汉语教材《语言自迩集》中的称谓语,通过分类、整理,将本书中称谓语分为亲属称谓语和社会称谓语两大类,下分9个小类进行描写,由此总结清末北京话称谓语特点.

摘要： 互联网在人们日常生活中发挥着举足轻重的作用,作为大众参与度极高的交流平台,互联网为网络语言提供了蓬勃发展的土壤。网络语言已涉及生活的方方面面,通用社会称谓语作为人们交际中不可或缺的一部分,在新媒体时代以各种新面孔呈现出来,如“小哥哥”“小姐姐”等词。基于微博语料库探索自媒体中新兴通用称谓语的使用状况,不仅能够研究网络通用称谓语的发展情况,对再探索现实语言中通用社会称谓语缺位也有一定的意义。

摘要： 称谓语是语言交流中的必要组成成分,是一场对话高效开展的有效构成部分,反映了人们的身份角色和社会地位,主要包括亲属称谓语和社会称谓语两大部分.其中,社会称谓语作为称谓语的一种类型,在交流中起着至关重要的作用,随着社会的发展与变迁,不断颠簸历新,被赋予了新的形象和意义.

摘要： 随着我国社会日新月异的发展,社会称谓语的词义也得到不断的扩张,用途更加广泛.本文从概念隐喻来探讨称谓语词义演化的过程,从新的角度来拓宽研究词义演变,使人们对社会称谓语的使用规范有新的理解,并且认识把握语言产生的认知规律.

摘要： 本发明涉及一种基于句法特性与统计融合的自然语言谓语动词识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先对输入的待测句子进行预处理分析，具体包括：判定语种、词性标注、对应的过滤处理和疑似动词抽取；其次，进行疑似谓语动词的排查，通过句法特性甄别出疑似动词中的谓语动词；接着判断该动词是否以动词搭配组的情况出现，这里利用Φ

摘要： 本发明提供一种对生成为了进行获取了平衡的恰当的意思决定而有用的社会情态的作为基础的要素进行收集的系统。复杂谓语模板收集装置(64)包含：单纯谓语模板DB(62)，其存储被赋予了正或者负的值的极性的单纯谓语模板；对象名词词典(260)；复杂谓语模板候补提取部(268)，其从网络存档(44)提取由通过对象名词词典(260)来确定的单词与单纯谓语模板的组合构成的复杂谓语模板候补；Sa变名词极性赋予部(276)、数量名词极性赋予部(278)、麻烦名词极性赋予部280，其分别针对各个复杂谓语模板候补，判断其名词的极性；和复杂谓语模板极性计算部282，其通过复杂谓语模板候补中包含的名词的极性与单纯谓语模板的极性的组合，计算复杂谓语模板候补的极性。

摘要： 本发明涉及一种基于主谓语编码的文本水印嵌入及提取方法，嵌入方法包括：1）将水印信息的每个字符用Unicode编码表示，形成一个Unicode码串；2）检测出待嵌入文本中语句的主谓语，存放于一集合中；3）根据主谓语的数量，将Unicode码串分成若干段，每一个主谓语用其中的一段来编码表示，并给定一个编号；4）依次存储每个主谓语、与该主谓语对应的Unicode码段、及其编号，形成一个码本，完成编码，实现水印的嵌入。提取方法包括：找出被检测的文本中的主谓语，对照码本，取出每个主谓语对应的Unicode码段及其编号，将Unicode码段按编号顺序拼接起来，将得到的Unicode码串转换成对应的字符，形成水印信息。该方法对文本格式与内容不做任何改变，具有良好的隐蔽性和鲁棒性，同时算法构造简单，易于实现。

摘要： 为了提供能效率良好、自动认识谓语模板的谓语模板收集装置，谓语模板收集装置包含：使用连接词以及种模板来收集与谓语模板对共现的名词对，并判定名词的关系的极性的名词对收集部(94)以及名词对极性判定部(98)；模板对收集部(100)，其收集与名词对共现的模板对，基于与谓语模板对共现的名词对的关系和谓语模板对间的连接词，来判定谓语模板对的活性的极性是否相同；模板网络构建部(106)，其通过谓语模板对和其活性的一致/不一致来构件将谓语模板间建立关系的模板网络；和模板活性值算出部(112)，其使用网络内的种模板的活性值与节点间的关系来算出赋予各节点的活性值。

摘要： 本发明提供了一种中文句子中谓语语块提取方法及系统，通过对中文句子进行分词处理，得到所述中文句子中的所有分词单位构成的分词单位序列集合；加载所述分词单位序列集合对应的概念，获得所述中文句子中所有分词单位的全部概念；对动态概念的兼类进行排除；根据剩余的动态概念与其它相关概念间的组合生成不同类型的候选谓语语块；从所述候选谓语语块中选取出所述中文句子的谓语语块。综合了多方面的语言规律对中文句子中所有分词单位的全部概念进行筛选和组合，并据此选取出中文句子的谓语语块，辨识精准，降低了误判率。

摘要： 本公开的实施例涉及基于谓语类型预测关联的数字信息驱动的系统和方法。本公开描述了经由神经网络预测知识图中的谓语元数据参数的方法和系统。方法包括：接收基于知识库的知识图，知识库包括基于图的数据集。知识图包括两个节点之间的谓语和谓语元数据集合。方法还包括：确定正结构得分；基于每个对应显著性参数来调整每个正结构得分；生成基于合成负图的数据集；针对基于合成负图的数据集中的每个合成负三元组确定负结构得分；基于每个对应显著性参数来调整每个负结构得分；基于调整后的正结构得分和调整后的负结构得分来确定显著性损失值；以及基于显著性损失值来确定知识图中的第三节点与第四节点之间的链接的似然得分。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的谓语中心词识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于预训练词向量和随机词向量对文本进行向量映射；步骤二：通过神经网络模型获取句子的特征及长期依赖关系；步骤三：使用Highway网络缓解深度模型中的梯度消失问题；步骤四：通过约束函数对序列标注的输出路径进行约束。该方法通过多层Bi‑LSTM叠加获取句子内部的长期依赖关系。然后通过高速公路（Highway）连接缓解深层模型出现梯度消失的问题，最后，通过Softmax层进行归一化，得到一条最大化的标注路径，另外，通过约束函数对输出路径进行规划，解决谓语中心词的唯一性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于谓语组合的SPARQL查询优化方法、系统、存储介质及设备，方法包括：构建RDF数据索引；生成谓语组合，谓语组合中的每一个元素都包含一组标签，并且统计每个谓语组合的实体个数；获取用户提交的SPARQL查询，并且转换为SPARQL查询图；获取查询图中所有满足两个及以上三元组模式的公共顶点，并使用广度遍历算法把查询图转换成一棵树；然后使用基于成本的算法选择成本最低的树为初步查询树；重排初步查询树中每个非叶子节点到孩子节点的三元组模式的顺序，生成最终的查询顺序；然后使用两步剪枝进行SPARQL查询。本发明可以有效减少SPARQL查询过程中产生的大量冗余中间结果，提高查询效率。

摘要： 本公开提供一种主谓语识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：通过主语预测模型确定用户问题中的至少一个预测主语，并确定预测主语的第一分值；根据预测主语在用户问题中确定对应的预测谓语，并通过谓语预测模型确定预测谓语的第二分值；根据第一分值、第二分值在预测主语、预测谓语的组合中，确定出目标主语、谓语的组合。本公开提供的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，结合预测主语的第一分值以及预测谓语的第二分值，在预测组合中确定目标组合，使得识别的结果更为准确。同时，基于主语预测模型预测主语，基于谓语预测模型预测谓语，能够使本公开提供的方案适用于多种问答场景。

摘要： 本发明涉及一种基于句法特性与统计融合的自然语言谓语动词识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先对输入的待测句子进行预处理分析，具体包括：判定语种、词性标注、对应的过滤处理和疑似动词抽取；其次，进行疑似谓语动词的排查，通过句法特性甄别出疑似动词中的谓语动词；接着判断该动词是否以动词搭配组的情况出现，这里利用Φ