国俗语义

摘要： 国俗语义学作为传统语义学的一个分支,侧重对比研究不同语言中同一物象是否因受到社会,文化,民族特点等因素的影响产生不同的意象,从而体现出不同语言的民族文化特点.大量研究表明不同语言受到其使用的民族认知方式和思维方式,社会发展,文明程度的影响,词语所指的同一物象也会在不同语言中存在国俗意义差别.该文就英汉语中表示季节词语的国俗语义进行对比分析,以提高英语词汇教学的文化意识,促进跨文化交际有效进行.

摘要： 英汉"足衣"类词汇蕴含丰富的国俗语义,是一种重要的语言现象.当前学界对其仅有零星的研究,故存在不系统、欠深入、缺乏理论解释等不足.本文系统地考查了这一跨语言现象,发现该类词汇国俗语义存在五大共性,两大差异,并用体认语言学观点对其生成机制作出全面阐释:足衣词汇国俗语义的形成是"现实体验、概念认知、言语操作、文化准入"四个环节互动融合的结果,英汉民族相近的行为习性和类似的认知方式决定这类词汇的国俗语义共性大于差异.

摘要： 语词的国俗语义是语义民族性的表现形式,与民族文化心理息息相关.布依族谚语用词简练,寓意深刻.文章从人本心理角度分析布依族谚语的国俗语义,阐述民族语言文化在心理层面的附加意义,以此把握布依族传统文化的时代脉搏.

摘要： 布依族谚语是该民族重要的民族传统文化之一,也是少数民族非物质文化遗产的重要组成部分.布依族谚语用词简练,寓意深刻,从文化角度研究其国俗语义可以发掘出布依族谚语在民族历史文化、民族认知水平和民族特色文化等方面上所具有的独特语言结构和语言特点,从而推动少数民族文化的保护和传承.

摘要： 动物词"鱼"具有丰富的涵义,从汉英文化入手,对"鱼"在汉英文化中相同的和不同的国俗语义进行探析."鱼"在汉英文化中都可以作为姓氏,两种文化都有关于人鱼的传说.鱼在汉语文化中与图腾崇拜、婚姻爱情、书信、吉祥寓意等有关系,鱼在英语文化中可指贬义的人或物,还包涵宗教意义.

摘要： 本发明提出一种基于多级语义表征和语义计算的语义识别方法，主要解决现有技术用对信号语义识别可解释性差和泛化能力低的问题。其实现方案为：获取训练集和测试集；构建由级联的多级语义表征网络和语义计算网络组成的信号语义识别网络，以对信号进行可学习的多层级语义表征，并根据语义表征计算信号的语义类别；设置语义表征损失函数和交叉熵损失函数对多级语义表征网络和语义计算网络依次进行训练，得到训练好的信号语义识别网络；基于训练好的信号语义识别网络获取待识别信号的语义识别结果。本发明有效提高了信号语义识别的可解释性和泛化能力。可以用于人机交互、语义信息检索。

摘要： 本发明公开了一种面向情感语义的语义标注及语义依存分析方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。包括：获取待分析的文本；将文本输入到构建好的情感语义模型；其中，情感语义模型包括情感语义依存表示及标注模块以及情感语义依存模型；根据文本以及情感语义模型，得到待分析的文本的标注及分析结果；其中，标注及分析结果包括情感语义标注结果以及语义分析结果，情感语义标注结果根据文本以及情感语义依存表示及标注模块得到，语义分析结果根据文本以及情感语义依存模型得到。本发明能够构建面向情感的深层语义形式化表示方案，以及构建面向情感语义的深层语义分析算法框架，可以输出高质量的深层情感语义分析结果。

摘要： 本申请实施例提供了一种语义识别模型及其训练方法、语义识别方法，所述模型包括：声学模块，包括依次连接的特征过滤层、音素特征层以及词特征层；语义模块，包括依此连接的全连接层、Transform层以及逻辑回归层；声学模块配置为，提取音频数据中的音素特征向量和词特征向量；语义模块配置为，根据音素特征向量和词特征向量输出音频数据对应的语义标签，语义标签用于指示音频数据对应的语义类别。

摘要： 本发明公开了语义信息表示方法、语义编码器、解码器和语义通信框架，属于语义通信领域。本发明在传统的语义通信架构基础上，在语义编码器中增加语义比较器，在语义解码器增加语义推理器。所述语义通信架构不在发送方对语义信息进行直接编码，而是训练一个语义比较器，该语义比较器能够区分出发送方的专家推理路径，语义推理器通过和语义比较器对抗式训练，学习到语义发送方专家推理路径的推理机制，最后直接能对接收到的信息进行解码恢复出语义信息，解决了对隐式语义信息中的语义推理机制难以编码的问题，并且能够实现语义信息的解码。

摘要： 本发明公开了一种面向情感语义的语义标注及语义依存分析方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。包括：获取待分析的文本；将文本输入到构建好的情感语义模型；其中，情感语义模型包括情感语义依存表示及标注模块以及情感语义依存模型；根据文本以及情感语义模型，得到待分析的文本的标注及分析结果；其中，标注及分析结果包括情感语义标注结果以及语义分析结果，情感语义标注结果根据文本以及情感语义依存表示及标注模块得到，语义分析结果根据文本以及情感语义依存模型得到。本发明能够构建面向情感的深层语义形式化表示方案，以及构建面向情感语义的深层语义分析算法框架，可以输出高质量的深层情感语义分析结果。

摘要： 本公开涉及包括粗略语义解析器和精细语义解析器的改进语义解析器。描述了用于通过将对话系统的语义解析器分解成粗略语义解析器和精细语义解析器来改进所述语义解析器的技术。本文描述的方法包括访问在对话系统中接收到的话语。所述话语是基于文本的自然语言表达。所述方法进一步包括将粗略语义解析器应用于所述话语以确定针对所述话语的中间逻辑形式。所述中间逻辑形式指示所述话语中的一个或多个意图。所述方法进一步包括将精细语义解析器应用于所述中间逻辑形式以确定针对所述话语的逻辑形式。所述逻辑形式是所述话语的根据已建立的语法的句法表达，并且所述逻辑形式包括所述一个或多个意图的一个或多个参数。所述逻辑形式可以用于与所述对话系统的用户进行对话。

摘要： 本发明提出一种基于多级语义表征和语义计算的语义识别方法，主要解决现有技术用对信号语义识别可解释性差和泛化能力低的问题。其实现方案为：获取训练集和测试集；构建由级联的多级语义表征网络和语义计算网络组成的信号语义识别网络，以对信号进行可学习的多层级语义表征，并根据语义表征计算信号的语义类别；设置语义表征损失函数和交叉熵损失函数对多级语义表征网络和语义计算网络依次进行训练，得到训练好的信号语义识别网络；基于训练好的信号语义识别网络获取待识别信号的语义识别结果。本发明有效提高了信号语义识别的可解释性和泛化能力。可以用于人机交互、语义信息检索。

摘要： 本申请实施例提供一种视频语义分割装置、训练方法以及视频语义分割方法，其中，所述视频语义分割方法包括：从待分割视频中获取与当前帧图像相邻的图像作为所述当前帧图像的参考图像；获取至少一帧参考图像中各参考图像的图像特征以及语义识别结果，其中，所述至少一帧参考图像是在视频序列中与当前帧图像相邻的前一帧或多帧图像；将所述各参考图像的图像特征、所述各参考图像的语义识别结果和所述当前帧图像输入视频语义分割模型，得到所述当前帧图像的语义分割结果。与相关技术既提升了语义分割的准确度又提升了语义分割的速度，并最终实现了实时的视频语义分割。

摘要： 本发明公开了一种语义分割网络构建方法，包括构建短期连接单元；堆叠得到编码器；构建像素级注意力模块；进行上采样构建解码器；结合编码器和和解码器得到语义分割网络；构建细节引导模块用于对语义分割网络进行训练；完成语义分割网络的构建。本发明还公开了包括所述语义分割网络构建方法的语义分割方法，以及包括所述语义分割方法的自动驾驶方法。本发明提供的这种语义分割网络构建方法、语义分割方法及自动驾驶方法，通过创新的语义分割网络的设计和构建，不仅实现了语义分割网络的建立和对应的语义分割，而且本发明方法的可靠性更高，精度更高，而且资源消耗更少。

摘要： 本公开提供了一种语义识别方法、语义识别装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及自然语言处理技术领域。该语义识别方法包括：获取待识别语句，按语义模板对待识别语句进行分词处理，得到待识别词语集合和与待识别词语集合对应的第一模板词语集合；基于待识别词语集合中各词语及各词语的词语类型，确定各词语对应的评价指标值，利用各词语对应的评价指标值，计算待识别语句与语义模板的第一相似度；根据待识别词语集合中各词语的长度之和与第一模板词语集合中各词语的长度之和，计算待识别语句与语义模板的第二相似度；基于第一相似度和第二相似度，输出待识别语句对应的第一识别语句。本公开可以提高语义的识别率，扩大语义的识别范围。