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基于长时间跨度语料的词义演变计算研究 下载：22 浏览：372

孙琦鑫1，2 饶高琦1，2，3 荀恩东1，2 《中文研究》 2020年12期

摘要:
该文收集了自晚清到21世纪间长达144年的连续历时报刊语料，通过统计分析和词语分布式表示两类方法展开研究，计算并辅助识别汉语词语的词义历时演变现象。采用TF-IDF、词频比例等多种统计分析的评价指标和目标词语在文段中的共现实词及其重合度挖掘出现词义演变的词语。针对历时语料上不同时间段的词向量对齐，采用SGNS训练词向量加正交矩阵投影、SGNS递增训练和"锚点词"二阶词向量表示三种方法，其中以SGNS递增训练效果最佳。针对自动发现的词义演变现象，采用目标词历时自相似度和锚点词历时相似度的分析方法，并利用近邻词来明确目标词变迁前后的词义。

中文句法异构蕴含语块标注和边界识别研究 下载：48 浏览：256

金天华1 姜姗1 于东1,2 赵美倩1 刘璐1 《当代中文学刊》 2019年6期

摘要:
文本蕴含是自然语言处理的难点,其形式、类型复杂,知识难以概括。早期多利用词汇蕴含和逻辑推理知识识别蕴含,但该方法反对特定类型的蕴含有效。近年来,利用大规模数据训练深度学习模型的方法在句级蕴含关系识别任务上取得优异性能,但模型不可解释,尤其是无法标定引起蕴含的具体语言片段。该文研究文本蕴含成因形式,归纳为词汇、句法异构、常识和社会经验三类,并以句法异构蕴含为研究对象。针对上述两个问题,提出句法异构蕴含语块的概念,定义其边界识别任务。该文制定句法异构蕴含语块标注规范,建立标注数据集。在此基础上,分别建立基于规则和基于深度学习的模型,探索句法异构蕴含语块的自动识别方法。实验结果表明,该文提出的深度学习模型能有效发现蕴含语块,为下一步的研究提供可靠的基线方法。
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