略论模糊语言语义

本文试图从模糊语义产生的根源及其本质,语义模糊的特征,模糊语义同精确语义的关系、模糊语义与多义、歧义的区别及模糊语言的运用几个方面加以阐述。     

语境中词的语义变化研究

一、语境定义波兰籍人类语言学家马林诺夫斯基(B.Malinowski)于1923年提出"语境"这一术语。他认为语境分为文化语境和情景语境两种。后来"伦敦学派"的创始人费思(John Rupert Firth)扩展了马林诺夫斯基的"语境"概念,指出一句话的前言后语,即上下文是语境,语言与社会环境的关系也是语境。     

基于．NET技术的网络远程教学发展研究

．NET作为当今比较流行的网络运行平台,强调将信息、设备和人以一种统一的、个性化的方式联系起来,这符合未来网络远程教学的发展方向。采用Web服务实现网络教学资源的互连、集成和协同,并且利用语义网的互联及推理的特性提供语义式搜索,把全球互联网上的教学资源,变成计算机能理解并自动处理和使用的数据,实现基于．NET技术的网络远程教学系统。这必然促进网络远程教学向多模式化、个性化、教学平台与资源中心整合化、资源标准化等方向发展。     

基于语义网的知识服务系统研究

语义网的概念是由Web创始人Tim Berners-Lee提出的,它是一种智能网络。本文在总结知识服务系统发展现状及存在问题的基础上,引入了语义网的概念及其体系模型,进而提出了基于语义网的知识服务系统,在构建该系统的基本结构的同时,简要地分析了基于语义网的知识服务系统的特点。     

大学英语词汇教学：基于语料库的方法

将语料库应用于英语词汇教学是近些年来学者们关注的焦点话题。鉴于以往研究的不足,从词频统计、词语搭配、语境共现以及语义韵四个方面来探讨语料库在大学英语词汇教学中的积极作用,旨在进一步丰富和推荐语料库在英语词汇教学应用方面的研究,并为词汇教学的积极探索提供有益启示。     

基于改进残差网络的地震相识别方法研究

地震相识别是地震资料解释的一项基础工作,使用基于深度学习的地震相识别可以极大提升地震数据解释效率。现有语义分割模型的特征通常由深层低分辨率的特征映射得到,牺牲空间分辨率、忽略细节信息,导致模型对于地震相类别间的边缘精细度刻画差。此外,现有方法使用单一交叉熵损失函数,对边界预测惩罚过于严重,也会导致边界预测值模糊。针对以上问题,提出一种提升边缘准确度的地震相识别模型。其在ResNet网络末端加入RRM (Residual Refinement Module, RRM)模块强调捕捉全局信息,获得良好的边缘刻画效果;在损失函数上,采用多级混合损失,改善地震相边界的刻画问题。将此研究方法应用于荷兰北海F3工区数据的实验结果表明:相比基于UNet的语义分割模型,改进的残差网络语义分割模型在地震相主测线剖面的预测中有着更高的精度与更加良好的边缘刻画结果。     

计算机网络建设中语篇生成的汉英交互式分析

当前,汉英交互成为一种重要的国际沟通方式。影响汉英交互的因素包括语言背景、文化背景、语境和语言技能等方面。只有熟练掌握多种语言和文化背景的人才能在汉英交互中获得更好的理解和表达。深入了解汉英交互的机制和影响因素,有助于提高交流质量、加强跨文化合作、促进行业的发展和创新。应通过技术手段促进语篇生成,优化汉英交互过程,以更好地满足不同语言和文化背景下的用户需求,进一步推动计算机网络建设行业的发展。     

英汉三种基本颜色词的国俗语义对比研究

英汉语言中均含有表示颜色的词语,它们在语言中得到广泛应用,并且具有各自的国俗语义,既有相似性,也有差异性.本文主要对英汉语言中三种基本颜色词的国俗语义进行了对比研究.     

论湖北公安方言中的“V不得”

湖北公安方言中存在一种特殊的语法现象,那就是“V不得”。它除了具有普通话中“不能V”的意义和功能外,在公安方言中还有其独特的含义。本文主要探讨“V不得”在公安方言中的具体用法与普通话之间的差别,以及当“V不得”与主语、宾语、副词搭配使用时在语义、语法、句法方面呈现的特点。     

语义网的春天

语义网将会使万维网摆脱幼稚,走向成熟和真正的智能化。