导读:本文包含了概念语义空间论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:语义,空间,概念,文本,窗口,抒情诗,热力学。
概念语义空间论文文献综述
李卫疆,王胜,余正涛[1]（2018）在《基于深度学习的概念语义空间查询扩展研究》一文中研究指出为解决信息检索应用实践中存在用户表达查询请求不够准确、文档与查询词不匹配以及查询优化等影响检索性能的问题,提出一种基于深度学习的概念语义空间查询扩展方法。利用深度学习算法为各个原查询词构建概念树,并使用WordNet将这些概念树向上溯源,建立完整的概念语义空间。以共现信息为特征参数对扩展源进行筛选,同时引入平均互信息及观察窗口得到相关度算法,通过共现信息衡量单词之间的关联度。在TREC数据集上的实验表明:与传统伪相关反馈算法的扩展质量相比,该扩展算法有所改进。(本文来源于《软件导刊》期刊2018年05期）
何婕[2]（2017）在《文本概念语义空间模型的构建方法研究》一文中研究指出概念是反映对象的本质属性的思维形式,它相对于一般的关键词具有更大的语义粒度。语义处理的效果会直接影响概念空间的构造以及概念语义标注的精度,同时对基于概念的语义搜索产生影响。本文提出文本概念语义空间,通过六个主要的步骤进行模型的构建,实验数据表明可采用选取关键词网络的中心节点关键词作为候选概念的方法。(本文来源于《电脑迷》期刊2017年04期）
魏晓[3]（2014）在《文本概念语义空间模型及其应用研究》一文中研究指出概念比关键词具有更大的语义粒度，包含更多的语义信息，用于本体构造、文本的语义表示和语义标注、语义搜索等，以提高文本语义处理的效率。概念语义处理的效果直接影响文本语义处理的效果和效率。在面向文本集的概念语义处理领域，目前研究主要关注概念语义处理算法本身，很少关注文本概念语义的一些基本问题，例如，文本概念形成的条件是什么？一个文本概念用多少关键词表示才经济合理？文本概念语义演化的动力和规律是什么？这些问题涉及到文本概念语义运动的基本规律，能够为文本概念语义处理的各种具体算法提供方法论的指导，所以关于概念基本规律的研究和具体算法的研究一样重要。本文借鉴热力学定律和耗散结构理论的基本思想，面向Web文本语义处理的应用领域，提出文本概念语义空间（Textual Concept Semantic Space，TCSS）作为概念语义运动和演化的空间，通过对该空间的宏观和微观研究，初步揭示了概念语义运动的基本规律，能够为各种文本概念语义处理研究提供支持和参考。本文的具体研究内容包括：1.通过类比热力学系统和概念语义系统以发现两者的相似之处，并据此提出文本概念语义空间（TCSS）模型，通过类比热力学系统和TCSS建立起两者之间的联系，为TCSS的研究确立了理论工具。2.在对TCSS定量分析的基础上，基于热力学基本定律，提出TCSS信息熵收敛定理、TCSS信息熵计算方法、TCSS信息交换的信息熵计算方法，共同构成了TCSS的基本性质，初步揭示了文本概念语义运动的一般规律。同时基于以上性质定理提出一种无先验知识和人工参与的TCSS的构建方法，可应用于文本概念提取、本体自动构造、以及文本语义标注等方面。3.利用领域中存在的少量先验知识对TCSS的构造过程进行优化，以提高TCSS的精度，为基于TCSS的各种应用提供更好的支持。首先，提出一个通用的基于先验知识指导的算法优化模型，为TCSS构造过程各环节的算法优化提供方法论指导；然后，使用该模型对TCSS构造主要环节的算法进行优化，具体包括在先验知识指导下提高关键词提取算法的精度，提高关联规则挖掘的精度，对关键词关联语义链网络的构造进行优化和提高概念层次树生成算法的精度，最终实现TCSS的优化。4.基于耗散结构理论，对TCSS进行耗散结构建模，以研究概念的形成和语义演化过程。提出TCSS耗散结构形成的定量判断方法；初步揭示了TCSS中概念演化的动力；对概念演化过程中宏观和微观演化现象进行了分析；初步揭示了文本概念语义演化的基本规律；并对TCSS耗散结构在非常规突发事件检测中的应用进行了讨论。5.基于TCSS给出两个具体应用研究：（1）大规模概念语义标注测试数据集的构造：为解决文本概念语义标注研究中测试数据集规模偏小、无法对标注算法的效率进行全面评价的问题，基于TCSS思想，以MeSH医学主题词表和PubMed医学论文数据库为数据源，构造了一个较大规模的文本语义标注测试数据集，并基于该数据集给出了算法的评价参照标准，为文本语义标注研究提供支持。（2）网页集分面自动提取：基于TCSS思想，提出网页集的多维语义索引结构（MDSI），实现了对网页集的富含语义的索引组织；通过分析MDSI中不同语义维度的映射关系实现了分面的自动提取，一定程度上解决了海量非结构化文本的分面自动提取问题，能够为分面搜索提供支持。本文的研究内容初步揭示了文本概念语义活动的基本规律，同时也为文本概念的研究提供一些具体的方法和算法，可直接应用于面向文本集的概念提取和表示、本体构造、文本的语义表示、文本的语义标注、语义搜索、Web事件监测、分面搜索等方面，以提高Web的使用效率。(本文来源于《上海大学》期刊2014-05-01）
王磊[4]（2012）在《基于概念语义空间的语义查询扩展技术研究》一文中研究指出随着互联网的发展及社会信息化的发展，信息呈爆炸式增长，人们对信息获取的要求越来越高，不断推动信息检索技术的发展。当前主流商用搜索引擎仍然采用基于关键词查找的方式。这种查找方式在给用户提供一种简便查询平台的同时，也给人们返回了大量与查询意愿无关的垃圾结果。因此，有学者提出使用查询扩展的方法来解决这个问题。查询扩展是在原查询词的基础上加入相似或相关的词以克服自然语言的“二义性”问题，改进查询意愿的描述。传统的查询扩展技术虽然在技术上有不断的改进，但是仍然以单个查询词为中心进行扩展，忽略了查询概念语义之间的关联扩展，因而没有充分表达和扩展出用户查询意图。近年来，语义概念查询扩展成为新的热点，就是在语义词典/领域本体的基础上构建概念语义空间，从概念语义空间中提取查询语义及其语义关联，实现语义概念扩展。这种扩展在一定意义上实现了语义层次的扩展，但过于依赖完备的语义体系，导致许多与用户查询意愿不相关的词的加入，从而容易出现查询漂移的问题。针对现有查询扩展存在扩展词质量不高的问题，本课题在前人研究成果的基础上，利用语义词典和文档集两种扩展源，在语义空间的基础上引入统计模型对查询词进行扩展。本文的研究工作主要包括以下几个方面：1.语义词典、领域本体等知识体系已经成为智能化信息检索不可或缺的支撑工具。在传统构建语义森林的基础上，提出了向上溯源查找最近公共祖先结点的方法，构建出覆盖面全、冗余度低，结构合理的概念语义空间；2.在对查询扩展进行范围控制的过程中，本课题提出了动态观察窗口加权模型，用于强化共现词之间的关联度。在大规模文档集中使用动态观察窗口加权模型对初始查询扩展词进行训练，动态设定显着性阈值，筛选出最终的查询扩展词；3.最后，本课题利用文本检索会议TREC（Text REtrieval Conference）提供的测试数据集设计并实现了实验系统，将实验结果转化为相应的算法测评指标MRR（平均倒数排名），通过对比可得，本课题提出的结合概念语义空间与动态观察窗口加权模型的扩展算法比传统伪相关反馈法的扩展效果有了较大的提高，从而提高了信息检索质量。本课题实验数据使用TREC（2005）会议的FR （Federal Register）部分，总计395M。这些数据中包括待检索文档56110篇，原始的查询文本50条与50条原始查询文本对应的目标文档号。所有实验数据均为来自TREC会议的标准数据集，从而保证了实验的客观性。(本文来源于《河南科技大学》期刊2012-05-01）
王磊,黄广君[5]（2012）在《结合概念语义空间的语义扩展技术研究》一文中研究指出查询扩展是在原查询词的基础上加入相关的词或者词组,以克服自然语言的"二义性"问题,改进查询意愿的描述。在概念语义空间中进行查询词扩展,可以充分挖掘出查询词之间的关联程度,在整体上把握查询意愿。利用WordNet语义词典中的上下文关系和相似度关系为各个原始查询词构建语义树,并将这些语义树向上溯源建立完整的概念语义空间,以共现信息为特征参数对扩展源中的词进行筛选,以避免过度扩展引起查询语义漂移。还引入动态观察窗口加权模型,以强化共现信息对单词之间关联度的表示。实验结果表明,该扩展算法比传统伪相关反馈算法的扩展质量有明显提高。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年35期）
倪宇超,张志军[6]（2009）在《莱蒙托夫抒情诗语义空间中的“幸福”概念》一文中研究指出文本的语义空间反映的是作者创作的动机与意向,是符合作者阐释文本和读者理解文本所需的心智模式。俄罗斯语言学界对概念的研究已经成为当今研究的重要课题之一。文章通过分析莱蒙托夫的抒情诗语义空间中的幸福概念,以期揭示诗人对"幸福"的理解及其独特的观点。(本文来源于《绥化学院学报》期刊2009年02期）
李源,何清,史忠植[7]（2001）在《基于概念语义空间的联想检索》一文中研究指出为了快速准确地满足用户提出的检索需要，在大量的文本文件中检索出用户真正所 需的信息，首先在文本的概念空间上建立了概念语义空间并以此为基础建立了一个具有联想 功能的索引系统，其次运用大型语义词典为用户提供了一个智能型检索接口．该接口能主动分 析使用者输入的关键词，并确定使用者的实际检索需求 这种检索系统能够大大提高用户的检 索效率和准确度．(本文来源于《北京科技大学学报》期刊2001年06期）
概念语义空间论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
概念是反映对象的本质属性的思维形式,它相对于一般的关键词具有更大的语义粒度。语义处理的效果会直接影响概念空间的构造以及概念语义标注的精度,同时对基于概念的语义搜索产生影响。本文提出文本概念语义空间,通过六个主要的步骤进行模型的构建,实验数据表明可采用选取关键词网络的中心节点关键词作为候选概念的方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
概念语义空间论文参考文献
[1].李卫疆,王胜,余正涛.基于深度学习的概念语义空间查询扩展研究[J].软件导刊.2018
[2].何婕.文本概念语义空间模型的构建方法研究[J].电脑迷.2017
[3].魏晓.文本概念语义空间模型及其应用研究[D].上海大学.2014
[4].王磊.基于概念语义空间的语义查询扩展技术研究[D].河南科技大学.2012
[5].王磊,黄广君.结合概念语义空间的语义扩展技术研究[J].计算机工程与应用.2012
[6].倪宇超,张志军.莱蒙托夫抒情诗语义空间中的“幸福”概念[J].绥化学院学报.2009
[7].李源,何清,史忠植.基于概念语义空间的联想检索[J].北京科技大学学报.2001
论文知识图
