本文關(guān)鍵詞：漢語名詞語義特征小型數(shù)據(jù)庫構(gòu)建與應(yīng)用的初步研究　出處：《南京醫(yī)科大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 名詞概念 語義特征 聚類分析 秩次 康復(fù) 語義特征 失用癥 漢語語義特征分型 言語治療

【摘要】：目的:構(gòu)建漢語名詞語義特征模型,為臨床言語治療提供量化和可視化語義特征數(shù)據(jù)庫。方法:以60個常見名詞概念為刺激詞,對健康受試者實施語義特征提名,采集各概念的語義特征條目,繼而根據(jù)漢語語義特征分型方案對條目進行分類。最后以R軟件實施分類數(shù)據(jù)可視化、聚類和統(tǒng)計檢驗。結(jié)果:1、根據(jù)語義特征進行的概念聚類與經(jīng)驗性分類結(jié)果基本一致,語義特征可以反映概念間語義關(guān)系。2、不同領(lǐng)域概念的語義認知處理具有類型偏向性,生物領(lǐng)域概念具有更多的感覺信息特征,而非生物領(lǐng)域概念則具有更多的功能用途特征。3、秩次居于首位的語義特征,在分類范疇型顯著高。結(jié)論:根據(jù)漢語語義特征數(shù)據(jù)建立的模型可以有效反映概念語義結(jié)構(gòu),有助于根據(jù)量化指標(biāo)提取語義訓(xùn)練素材。目的:分析認知功能障礙患者的語義特征分布特點,驗證漢語語義特征分型方案的合理性。方法:以60個常見名詞概念為刺激詞,對失用癥患者實施語義特征提名,采集各概念的語義特征條目,繼而根據(jù)漢語語義特征分型方案對條目進行分類。最后以R軟件實施分類數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計檢驗。結(jié)果:在概念領(lǐng)域水平,兩名患者表現(xiàn)出相似的模式,功能用途型特征的改善明顯,在治療后非生物領(lǐng)域概念的功能用途型特征顯著高于預(yù)期。與正常受試者的語義分布模型比較發(fā)現(xiàn),第二次測試時,兩名患者在生物領(lǐng)域語義特征類型偏向性降低,而非生物領(lǐng)域的類型偏向性在增加。結(jié)論:漢語語義特征分型方案有助于評估患者的語義特征分布狀態(tài),提供康復(fù)治療線索。
[Abstract]:Objective: to construct a semantic feature model of Chinese nouns to provide a quantitative and visual semantic feature database for clinical speech therapy. Methods: sixty common noun concepts were used as stimuli. The healthy subjects were nominated for semantic features, and the semantic feature items of each concept were collected. Then the items were classified according to the Chinese semantic feature classification scheme. Finally, the classification data visualization was implemented with R software. Clustering and statistical test. Result: 1, the concept clustering according to semantic features is basically consistent with empirical classification results, semantic features can reflect the semantic relationship between concepts. 2. Semantic cognitive processing of different domain concepts has type bias, biological domain concepts have more sensory information characteristics, and non-biological domain concepts have more functional use characteristics. Rank is the most important semantic feature, which is significantly higher in classification category. Conclusion: the model based on Chinese semantic feature data can effectively reflect the conceptual semantic structure. Objective: to analyze the distribution characteristics of semantic features in patients with cognitive dysfunction. Methods: 60 common noun concepts were used as stimulus words to nominate the semantic features of the patients with apraxia and to collect the semantic feature entries of each concept. Then the items are classified according to the Chinese semantic feature classification scheme. Finally, the classification data visualization and statistical test are implemented with R software. Results: at the conceptual level, the two patients showed similar patterns. The functional use-type features were significantly improved after treatment. Compared with the semantic distribution model of normal subjects, the functional use-type features of the non-biological domain concept were significantly higher than expected. Two patients in the biological domain semantic feature type bias decreased, while the non-biological domain type bias is increasing. Conclusion: Chinese semantic feature classification scheme is helpful to assess the semantic feature distribution of patients. Provide clues to rehabilitation treatment.
【學(xué)位授予單位】：南京醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R49;TP311.13

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本文編號：1440686