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基于语义依存构式的中文文本语义复杂度特征研究
1
作者
殷晓君
邵艳秋
《语言文字应用》
CSSCI
北大核心
2023年第3期132-142,共11页
语义对文本复杂度的影响至关重要。本文聚焦中文文本语义复杂度特征,提出“语义依存构式”这一概念,将其作为文本分析的基本单位,构建出基于语义依存构式的中文文本复杂度特征体系;随后使用语义依存分析等自然语言处理技术对语义依存构...
语义对文本复杂度的影响至关重要。本文聚焦中文文本语义复杂度特征,提出“语义依存构式”这一概念,将其作为文本分析的基本单位,构建出基于语义依存构式的中文文本复杂度特征体系;随后使用语义依存分析等自然语言处理技术对语义依存构式及其复杂度特征进行自动抽取和计算;最后,在文本复杂度分级任务中引入句法依存构式复杂度特征,对句法依存构式复杂度特征和语义依存构式复杂度特征分别构建机器学习模型,进行文本复杂度自动分级实验。实验结果显示,相较于句法依存构式复杂度特征,语义依存构式复杂度特征在中文文本复杂度分级任务中有更好的表现。
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关键词
语义复杂度
语义
依存构式
特征
机器学习
在线阅读
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职称材料
基于依存构式的文本复杂度分级特征体系构建及效度验证
被引量：
4
2
作者
殷晓君
《语言教学与研究》
CSSCI
北大核心
2022年第6期24-33,共10页
在文本复杂度分级研究中,所构建分级特征体系的优劣对分级效果具有重要影响。本研究在互动构式语法理论和依存语法理论指导下,构建基于依存构式的复杂度分级特征体系,并进行效度验证。首先,提出“依存构式”这一概念,通过依存关系将词...
在文本复杂度分级研究中,所构建分级特征体系的优劣对分级效果具有重要影响。本研究在互动构式语法理论和依存语法理论指导下,构建基于依存构式的复杂度分级特征体系,并进行效度验证。首先,提出“依存构式”这一概念,通过依存关系将词与词之间的关系刻画出来,并围绕依存构式,从多样性和复杂性两个层面构建新型文本复杂度分级特征体系。然后,在国际中文教材文本复杂度分级任务中,对新型特征和传统特征分别构建机器学习模型,通过模型进行效度对比验证。结果显示,新型特征在不同模型上的分级效果都优于传统特征。
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关键词
文本复杂度
分级特征
依存构式
互动
机器学习模型
原文传递
题名
基于语义依存构式的中文文本语义复杂度特征研究
1
作者
殷晓君
邵艳秋
机构
北京语言大学国际中文教育研究院/国际中文学院
北京语言大学信息科学学院
出处
《语言文字应用》
CSSCI
北大核心
2023年第3期132-142,共11页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目“面向国际中文教育的文本智能分级系统研究与实现”(22YJCZH222)
国家自然科学基金项目“基于词汇语义网络的中文深层语义分析”(61872402)
+1 种基金
2022年度国际中文教育研究课题重点项目“国际中文读写智能导学系统设计与应用”(22YH50B)
北京语言大学院级创新团队培育项目(YJT44)的研究成果。
文摘
语义对文本复杂度的影响至关重要。本文聚焦中文文本语义复杂度特征,提出“语义依存构式”这一概念,将其作为文本分析的基本单位,构建出基于语义依存构式的中文文本复杂度特征体系;随后使用语义依存分析等自然语言处理技术对语义依存构式及其复杂度特征进行自动抽取和计算;最后,在文本复杂度分级任务中引入句法依存构式复杂度特征,对句法依存构式复杂度特征和语义依存构式复杂度特征分别构建机器学习模型,进行文本复杂度自动分级实验。实验结果显示,相较于句法依存构式复杂度特征,语义依存构式复杂度特征在中文文本复杂度分级任务中有更好的表现。
关键词
语义复杂度
语义
依存构式
特征
机器学习
Keywords
semantic complexity
semantic dependency construction(SDC)
features
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于依存构式的文本复杂度分级特征体系构建及效度验证
被引量：
4
2
作者
殷晓君
机构
北京语言大学汉语国际教育研究院/预科教育学院
出处
《语言教学与研究》
CSSCI
北大核心
2022年第6期24-33,共10页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目“面向国际中文教育的文本智能分级系统研究与实现”(22YJCZH222)
国家社科基金重点项目“汉语作为第二语言学习者阅读素养评价标准的构建与测评研究”(20AYY016)资助。
文摘
在文本复杂度分级研究中,所构建分级特征体系的优劣对分级效果具有重要影响。本研究在互动构式语法理论和依存语法理论指导下,构建基于依存构式的复杂度分级特征体系,并进行效度验证。首先,提出“依存构式”这一概念,通过依存关系将词与词之间的关系刻画出来,并围绕依存构式,从多样性和复杂性两个层面构建新型文本复杂度分级特征体系。然后,在国际中文教材文本复杂度分级任务中,对新型特征和传统特征分别构建机器学习模型,通过模型进行效度对比验证。结果显示,新型特征在不同模型上的分级效果都优于传统特征。
关键词
文本复杂度
分级特征
依存构式
互动
机器学习模型
Keywords
text complexity
grading features
dependency construction
machine learning model
分类号
H195.3 [语言文字—汉语]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义依存构式的中文文本语义复杂度特征研究
殷晓君
邵艳秋
《语言文字应用》
CSSCI
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于依存构式的文本复杂度分级特征体系构建及效度验证
殷晓君
《语言教学与研究》
CSSCI
北大核心
2022
4
原文传递
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