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91.
一、引言 陆俭明先生在《由指人的名词自相组合造成的偏正结构》一文中详细分析了"爸爸的爸爸的爸爸"这一结构的正确切分方式,本文在陆先生这篇文章的启发下,在语料库的基础上全面考察了"名 名 名"这一组合.语料是北京大学计算语言学研究所的标注语料.本文所涉及的名词主要是普通名词(n)、地方(ns)、人名(nr)、机构团体(nt)和其他专名(nz)五大类,同时本文所讨论的"名 名 名"组合指的是不带任何修饰成分的三个名词的组合. 相似文献
92.
介绍了低压真空渗碳的原理、渗碳常用介质、渗碳过程的控制,从被加工件性能、精度、效率、加工成本等多个方面阐述了低压真空渗碳工艺的特点,同时对低压真空渗碳工艺的发展进行了简述。 相似文献
93.
94.
95.
[目的/意义] 在数字人文研究这一大趋势下,基于先秦古汉语语料库和条件随机场模型,构建古汉语地名自动识别模型。[方法/过程] 对《春秋左氏传》中的地名的内部和外部特征进行统计分析,构建模型的特征模板。在规模为187, 901个词汇的训练和测试语料上,对比条件随机场模型和最大熵模型的地名识别效果,把调和平均数为90.94%的条件随机场训练模型确定为最佳,作为本文所要构建的模型,并在《国语》语料上进行验证。[结果/结论] 在古汉语地名自动识别中,条件随机场模型优于最大熵模型,基于人工标注过的语料构建条件随机场自动识别模型能取得较好的识别效果。 相似文献
96.
[目的/意义]为了厘清ChatGPT用户的认知和使用意愿影响因素,提高ChatGPT用户的使用体验,促进ChatGPT的本土化,有效化解以ChatGPT为代表的人工智能技术对社会和公众带来的负面风险。[方法/过程]文章以ChatGPT用户使用意愿为研究主题,借鉴扎根理论研究范式,通过对23份访谈资料编码分析的方式,构建了ChatGPT用户使用意愿影响因素研究模型,分析和探讨ChatGPT用户的行为特点和作用规律。[结果/结论]研究结果显示,扎根理论对以ChatGPT为代表的人工智能技术用户使用意愿具有较好的适用性和解释力,同时也证实主体因素、技术因素、信息因素和社会环境因素是影响ChatGPT用户使用意愿的重要因素,与其他信息系统用户相比,ChatGPT用户的风险感知特别是职业风险感知尤为明显。结合上述分析,从人机和谐和社会稳定发展的视角,提出了夯实ChatGPT技术基础理论研究的同时,还应当注意防范以ChatGPT为代表的人工智能技术带来的职业风险和技术风险,加强技术伦理道德建设等对策与建议。 相似文献
97.
[目的/意义]生成式大语言模型改变自然语言处理研究的范式,推动人工智能赋能社会科学研究的新潮流,为从文本深层语义特征角度量化计算人文社会科学学科的交叉与融合提供新思路。[方法/过程]使用ChatGPT模型对人文社会科学学术文献进行学科判别,基于小样本学习识别模型预测结果中的学科名知识实体,从期刊知识分散分布视角衡量多学科候选分类问题,将判别结果与文献所属期刊对应学科作比较分析,提出跨学科丰富度、跨学科密切度、主体度等指标结合跨学科度的跨学科性量化研究。[结果/结论]围绕AIGC赋能交叉科学测度研究,从学科归属问题的判断、生成式模型答案集中学科名的抽取、多学科候选问题的赋权、交叉科学内容性度量指标等几方面提出一套研究框架方法,实现从内容角度充分利用AIGC赋能社会科学研究,为进一步探索各社会科学研究的内在逻辑提供借鉴和参考。 相似文献
98.
[目的/意义] 基于古籍数字化和古文智能处理的古籍人文计算研究,是近年来古文信息处理的新焦点,而以数据为基础的量化分析方法能为古籍相关的传统研究问题带来新的视角和思路。[方法/过程] 以《春秋》三传中女性人物为研究对象,以多角度的女性人物知识标注为数据来源,进行了包括女性人物"姓、国、氏"、排行、谥号、尊称和年份分布的女性人物知识量化分析,以及以女性人物知识为线索的以联姻参与度为主的诸侯国联姻关系量化分析。[结果/结论] 对《春秋》三传女性人物进行了新角度的解读,提供了一种可度量、可视化的研究思路,为相关研究提供了可信的数据验证。 相似文献
99.
详细统计和分析有标记联合结构的内部语言学和外部语言学特征。内部特征方面主要考察该结构的词性序列分布、短语序列分布;外部特征方面主要考察该结构的句法功能分布和左右边界特征词。这些考察一方面为从量化的角度研究该结构提供相对精确的数据,另一方面为计算机自动识别该结构提供语言学知识。 相似文献
100.
[目的/意义] 在人文计算兴起这一背景下, 为了更加深入和精准地从古代典籍中挖掘出相应的知识, 针对先秦文献进行自动分词的探究。[方法/过程] 基于《汉学引得丛刊》中的《春秋经传注疏引书引得》制定词汇表, 在由《春秋左氏传》和《晏子春秋》所构成的训练和测试语料上, 通过条件随机场模型, 结合使用统计和人工内省方法确定的特征模板, 完成对先秦典籍进行自动分词的探究。[结果/结论] 在先秦典籍自动分词的整个流程基础上, 得到简单特征模板、内部特征模板和组合特征模板下的自动分词模型, 最好的分词模型调和平均值达到97.47%, 具有较强的推广和应用价值。在构建自动分词模型的过程中, 通过融入内部和外部的特征知识, 模型的精确率和召回率得到有效的提升。 相似文献