發(fā)布時(shí)間：2020-09-04 08:01

　　 隨著英文學(xué)習(xí)者的數(shù)量急劇增加,對能夠輔助英文學(xué)習(xí)的工具的研究顯得日趨重要。然而英漢兩種語言的思維差異造成了中國學(xué)習(xí)者在英文學(xué)習(xí)中會(huì)碰到很多問題,而且這些問題的類型與母語學(xué)習(xí)者碰到的有很大的不同,例如：介詞誤用、不定冠詞(a與an)誤用等。語料庫搜索系統(tǒng)能夠快速獲得某種語言現(xiàn)象使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),如相關(guān)詞語搭配、相關(guān)例句、統(tǒng)計(jì)頻度信息等,通過查詢能夠有效解決上述學(xué)習(xí)者碰到的問題,而這是通用的搜索引擎不具備的,因此英文語料庫搜索具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文的主要工作和貢獻(xiàn)描述如下：1.借助單詞分布式向量表示的優(yōu)勢,本文提出了一種基于詞性的詞向量表示的相似度計(jì)算方法,區(qū)分單詞的詞性并使用不同的向量表示。該方法與MC數(shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.847(向量維度1600),在詞向量的不同維度上相關(guān)系數(shù)均高于不區(qū)分詞性的單一向量表示方法。同時(shí)在相似詞識別任務(wù)上,該方法在動(dòng)詞上的準(zhǔn)確率要明顯高于單一向量表示方法。2.本文提出了一種融合多特征的詞語相似度計(jì)算方法,利用WordNet和語料庫統(tǒng)計(jì)的相關(guān)特征,通過使用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法有效的融合多種特征預(yù)測單詞間的相似度。該方法與MC數(shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.872,高于本文選取的兩種對比方法：基于知識庫的方法和基于語料庫統(tǒng)計(jì)的方法。同時(shí)與Moby thesaurus數(shù)據(jù)集的Top-k平均準(zhǔn)確率實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證實(shí)了該方法的有效性。3.本文提出了一種英文語料庫搜索框架,主要包含例句檢索、N-Gram檢索和相似詞檢索,并根據(jù)該框架構(gòu)建了一個(gè)英文語料庫垂直搜索引擎。與傳統(tǒng)的語料庫搜索系統(tǒng)比較,本系統(tǒng)加入了數(shù)據(jù)更新的過程,通過從互聯(lián)網(wǎng)中周期性地抓取相關(guān)網(wǎng)頁并及時(shí)動(dòng)態(tài)的更新語料數(shù)據(jù)；同時(shí)在搜索功能上具有區(qū)分單詞不同詞性的例句檢索、能夠限制單詞詞性及命名實(shí)體等屬性的N-Gram檢索和基于語義的相似詞檢索。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.3

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本文編號：2812068