词素

摘要： 随着社会不断变革与创新,教育领域也随之增加新的发展要求,术语语义关联作为在领域知识的载体实践中获得特定性的术语语义关联,基于词素的中文术语语义关联分析对于知识主体、知识发现等多方面具有直接的联系和构建作用,并且也是语义关系分析的重要组成部分。文章将对中文和学术语言相关的理论展开研究,并且处于词素分析的基础上改善多层次的聚类算法,并且使得术语语义在结构上获得一定标签,实现完整层次树的合理性。

摘要： 词语随时代发展而不断变化.现代汉语情状副词"执意"最早见于东汉时期,当时它是一个动宾短语.明朝时期,动词"执意"出现,后又于清朝时期虚化为副词"执意".清朝以后"执意"基本上只用作副词,表示"坚持(自己的意见),坚决".在动宾短语"执意"词汇化为动词,再由动词虚化为副词的过程中,句法位置、语义演变、认知组块机制发挥了重要作用.结合《说文解字》和其他文献资料,或许可以考察词语含义的历时演变,烛照更广阔的语言世界.

摘要： 此次研究选择了200个汉语复合词,主要对非汉字圈背景的加拿大孔子课堂初级阶段学生(背景为加拿大裔、日本裔、印度裔)进行测试,测试其对词汇反应.经研究可知,不管是母语者还是非母语者学生,因受到词素特点、整词频率的作用,均会使得对词汇加工的速度产生变化.深刻显示了在汉语复合词的加工过程中,整词通路和词素通路是可以同时存在的.

摘要： 俄语构词法是教学工作中的重点,也是学生掌握的难点。掌握了俄语构词法及其用法也就抓住了词汇学习的灵魂。对于帮助学生提高快速记忆单、扩展词汇量和展开亮相记忆单词的翅膀,提高俄语水平,意义重大。

摘要： 古代汉语中的偏义复词是一种独特而有趣的现象,历来受到众多语言学研究者的关注.三国时曹魏著名经学家王肃先生最先发现古书中的偏义之例,国学大师黎锦熙先生首次正式提出"偏义复词"这一术语,随后,王力、吕叔湘等先生对其进行了深入挖掘和进一步拓展.按照不同的分类方法,可把偏义复词分成不同的类别.至今,它仍发挥着不可忽视的作用,展现着永久的魅力.

摘要： 本文以词素构词理论为基础,剖析了传统构词法中被认为不可再分的单词,引出了词素构词的两大部件词根和词缀,并对粘附词根的来源、形体和含义做了科学界定,进而探讨阐述了粘附词根与其含有粘附词根的派生词的形、音、义之间的关系,通过对英语词根的问题研究,能够促使英语教师加强认识,更有效地进行词汇教学,帮助学生提高词汇能力.

摘要： 合译作为全译方法之一,其研究逐步深入。词素与词合译现象引起重视,类型研究是合译的基础性研究。本文以俄语动词前缀与前置词合译为研究对象,指出词素与词合译的本质是原语词的词素与其他词在译语语表形式上发生整合,使语义通融。继而采用归纳法对俄语动词前缀与前置词合译的现象进行归类,从语言符号之语形、语义和语用三个维度分析并探讨了词素与词在原语理解、跨语转化和译语表达等微观翻译过程中语义传递的合译过程,从而说明了符号学可作为划分词素与词合译类型的依据,使得词素与词合译的研究更加层次分明,全面系统。

摘要： 这篇论文描述了一种基于统计的词素切分算法，算法构建了一种数据结构，在该结构中语料库中的每个词都可以表示为它的词素的二叉树。因为每个词有不同的词素分割，算法选择使整体概率最高的分割，从而找到最优的词素词典和词的分割。我们用英语和维吾尔语作为实验数据，得出了较好的结果。

摘要： 汉语词是能独立或自由运用的最小和最基本的语言单位——音形义结合体，具有约定俗成的音形义特征、词性和语法功能。本文分析了汉语构词成分——词素(语素)的概念和分类，汉字、语素(词素)与词的相互关系，汉语词的结构分类及其构成。

摘要： 对于包含已知词以及未知词的任何一个的句子可以实施词素分析，实现适当的最优解搜索或词素辞典的有效的创建。本发明的词素分析装置，包括：词缀复原部件，基于既定的词缀复原规则来变换输入句中单词的词缀；词素分析候补生成部件，对由词缀复原部件复原了词缀的单词串，进行词素分割以及该词素的词类赋予，并生成一个或者多个词素分析候补；生成概率计算部件，就已生成的各词素分析候补，基于词缀复原前的单词被变换成复原后的单词的概率和从词缀复原后的单词串而生成词素串以及词类串的概率之积，来求解各词素分析候补的生成概率；以及解搜索部件，从由生成概率计算部件计算了生成概率的各词素分析候补之中、将正确度最高的候补作为解来进行搜索。

摘要： 本发明公开了一种基于文本词素切分的检索方法及系统，涉及大数据检索领域，该方法包括建立用户检索词库，判断待切分的文本中是否包含用户检索词库已出现的检索词组，并在存在时将该检索词组作为存在词组，判断当前存在词组的E(w)是否大于E(avg)，并在大于时判断用户检索词库中是否存在该存在词组的词素，并在不存在时将当前存在词组的词素存入词库，作为存在词组相对应的词素，取出相对应的存在词组，将文本的剩余部分进行细粒度词素切分；判断存在词组是否超过八个字节，在不超过时以当前存在词组的词素和细粒度切分后的词素作为切分词素，然后进行索引。本发明能够降低更新和维护的频率，并提高检索质量。

摘要： 本发明公开了一种确定词素重要性分析模型的方法及装置，属于计算机领域。所述方法包括：获取至少两条训练数据，每条训练数据包括一个查询词、查询词中的任一词素以及任一词素在查询词中的重要性得分；确定每条训练数据的每个预设特征的特征值；根据所有训练数据的每个预设特征的特征值及所有训练数据中包括的词素的重要性得分确定模型参数，并根据确定的模型参数确定词素重要性分析模型。本发明通过获取到的训练数据确定模型参数，并根据确定的模型参数确定词素重要性分析模型，进而实现通过词素重要性分析模型分析词素重要性时，不仅运算速度较快，提高了分析词素重要性的效率，而且准确性较高。

摘要： 对于包含已知词以及未知词的任何一个的句子可以实施词素分析，实现适当的最优解搜索或词素辞典的有效的创建。本发明的词素分析装置，包括：词缀复原部件，基于既定的词缀复原规则来变换输入句中单词的词缀；词素分析候补生成部件，对由词缀复原部件复原了词缀的单词串，进行词素分割以及该词素的词类赋予，并生成一个或者多个词素分析候补；生成概率计算部件，就已生成的各词素分析候补，基于词缀复原前的单词被变换成复原后的单词的概率和从词缀复原后的单词串而生成词素串以及词类串的概率之积，来求解各词素分析候补的生成概率；以及解搜索部件，从由生成概率计算部件计算了生成概率的各词素分析候补之中、将正确度最高的候补作为解来进行搜索。

摘要： 本发明提供词素分析装置和词素分析方法，用于提高词素分析的分析精度。词素分析装置具有：存储部，其存储匹配辞典，该匹配辞典包含词素分析辞典、分别包含在多个句子中的字符串、以及分别针对所述多个句子而共通得到的所述字符串的第1词素分析结果；第1分析部，其针对分析对象文本中的与包含于所述匹配辞典中的所述字符串一致的字符串输出所述第1词素分析结果；以及第2分析部，其针对所述分析对象文本中的与包含在所述匹配辞典中的所述字符串不一致的剩余的字符串，使用所述词素分析辞典生成包含多个词素分析结果的候选的点阵，并使用所述点阵进行针对所述剩余的字符串的词素分析，输出针对所述剩余的字符串的第2词素分析结果。

摘要： 本发明公开了一种基于词素特征的挖矿行为识别方法及系统，属于网络空间安全技术领域；本发明从域名检测的角度，引入词素的概念，将快速正则匹配方法与挖矿行为模型相结合，实现对加密货币挖矿行为的快速识别，进一步实现对挖矿行为的有效监管。解决了现有技术中存在“识别过程需要分析大量的样本才能作出可靠判断，很难在挖矿行为刚发生时及时响应，需要大量数据对模型进行训练，模型优劣受数据集好坏影响”的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于词素媒介的蒙汉机器翻译方法，涉及蒙汉互译技术领域，包括信息输入：将需要进行翻译的信息输入至系统内，输入信息可以为文字形式或者语言形式；S2、词素提取：将输入到系统中的信息进行分解，并提取出信息中的词素信息；S3、词素组合：对分解的词素分为多种词素组合进行拼接，并将其转换为需要被翻译的语音进行组合，本发明的有益效果为：该基于词素媒介的蒙汉机器翻译方法，通过采用语言以及文字双重输入的方式，可以根据使用者的使用要求切换不同的使用方式，并且在进行翻译的时候是利用词素作为媒介进行翻译，可以在保证语句原意的情况下对语句进行分解，并且再将翻译为中文后进行组合，避免翻译出现语义不同的情况。

摘要： 本发明公开了一种基于词与词素混合模型的维汉机器翻译系统，所述系统包括编码器、词+词素混合模型和解码单元，所述混合粒度编码器主要以词为翻译单元，但对一些低频词以词素为翻译单元；所述词+词素混合模型对编码器的词进行处理时使用基于词的NMT进行处理，在对对编码器的词素，利用深度LTSM单独在词素层面处理。本发明能从翻译粒度方面出发，对词素和词两个不同粒度的翻译单元进行混合处理，将其作为神经网络机器翻译的混合翻译单元。同时针对词和词素的混合情况提出词+词素混合模型可以在词素层面处理集外词，提高神经网络机器翻译的性能。

摘要： 本发明公开了一种基于文本词素切分的检索方法及系统，涉及大数据检索领域，该方法包括建立用户检索词库，判断待切分的文本中是否包含用户检索词库已出现的检索词组，并在存在时将该检索词组作为存在词组，判断当前存在词组的E(w)是否大于E(avg)，并在大于时判断用户检索词库中是否存在该存在词组的词素，并在不存在时将当前存在词组的词素存入词库，作为存在词组相对应的词素，取出相对应的存在词组，将文本的剩余部分进行细粒度词素切分；判断存在词组是否超过八个字节，在不超过时以当前存在词组的词素和细粒度切分后的词素作为切分词素，然后进行索引。本发明能够降低更新和维护的频率，并提高检索质量。

摘要： 本发明公开了一种确定词素重要性分析模型的方法及装置，属于计算机领域。所述方法包括：获取至少两条训练数据，每条训练数据包括一个查询词、查询词中的任一词素以及任一词素在查询词中的重要性得分；确定每条训练数据的每个预设特征的特征值；根据所有训练数据的每个预设特征的特征值及所有训练数据中包括的词素的重要性得分确定模型参数，并根据确定的模型参数确定词素重要性分析模型。本发明通过获取到的训练数据确定模型参数，并根据确定的模型参数确定词素重要性分析模型，进而实现通过词素重要性分析模型分析词素重要性时，不仅运算速度较快，提高了分析词素重要性的效率，而且准确性较高。