面向文景转换的名词可视性研究
发布时间：2021-01-24 19:53
随着信息可视化的发展,自然语言的可视化逐渐进入人们的视野。文景转换就是将自然语言描述的场景用图片或动画等形式进行展现的过程,其可能对文化交流、设计等多个领域的发展有着重要的影响。文景转换的可视化信息来源于文本,而名词是文本中实体、事件、动作等可视化信息的主要表达,但不是所有名词都适合可视化。因此,如何判别名词的可视性成为了文景转换中的关键性问题。由于名词可视性的研究是一个新的问题,当前缺乏统一的基础理论以及可视性判别的技术方法,针对这一现状,本文对名词可视性的定义、分类、影响因素以及判别方法几个方面进行了研究,主要工作包含以下几点:1.针对名词可视性缺乏理论基础的问题,本文在现有对名词研究的基础上,定性地对名词的可视性进行了基本分析,给出了名词可视性的释义、分类以及各类别的特征,分析了名词可视性的影响因素,为进一步研究奠定了基础。2.针对名词的可视性判别缺乏技术方法的问题,本文提出了基于约束规则的名词过滤方法和基于词典的名词可视性判别方法。首先对名词担当的句子成分进行分析,通过制定约束规则提取出句中需要进行可视化的名词。然后对这些名词进行可视性的判别,在缺乏数据基础的情况下,本文基于对...
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
文景转换流程图
重庆邮电大学硕士学位论文第3章名词的可视性分析21图3.1名词的分类1.实体名词实体名词是对世界上存在的实体的称谓。依据实体名词所描述的实体类别的不同对实体进行划分，除此之外同类别实体的可视化也存在区别，所以还需要依据它们的生长规律、外形结构和外表纹理来区分。从人类的认知和可视化的区别，对实体类名词从属性特征出发进行划分，可分为：植物、动物、人、人工制品、自然对象。这五类名词从外形结构和纹理等属性又可进行进一步的划分，最终呈现的类别都可由一个参数模型进行可视化，划分如图3.1所示。本文使用EN表示实体名词的集合。2.非实体名词非实体名词是人类对自然规律、生产活动、思维活动的总结。依据名词对应的实体活动或者实体活动所产生的影响，非实体类名词是由实体的活动或者人类的想象产生的。依据名词产生的方式的不同来进行分类，可分为：事件、动作、抽象类，划分如图3.1所示。本文使用NEN表示非实体名词的集合。
重庆邮电大学硕士学位论文第4章名词可视性的判别23第4章名词可视性的判别本章从名词类别和名词所在句子成分对名词可视性的影响出发，提出名词可视性判别的解决方法，解决思路如图4.1所示。针对名词所在句子成分的影响，采用创建约束规则的方式判断当前名词是否需要可视化。针对名词类别的影响，采用构建名词可视性词典的方式解决，对于词典不能识别的新词采用基于语义分类的方法获取最相似的可视性类型。图4.1名词可视性判别的思路流程4.1基于约束规则的过滤名词是句中的主体，一般只有主体名词需要可视化。类似修饰性的名词是不需要可视化的。所以对句中名词是否需要可视化的判别是名词是否具有可视性的先决条件。根据第三章的分析可知，通过建立规则的方式对句中不同位置的名词进行是否需要可视化的判定是目前较为有效的方式。名词所在句子成分的影响与名词类别影响的区别是：例如“小明拿小红的书包”，从词义上讲可视化的名词有“小明”、“小红”、“书包”，但是从句义
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向不均衡数据集的过抽样算法[J]. 崔鑫,徐华,宿晨. 计算机应用. 2020(06)
[2]基于SMOTE和机器学习的网络入侵检测[J]. 张阳,张涛,陈锦,王禹,邹琪. 北京理工大学学报. 2019(12)
[3]结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究[J]. 王名扬,吴欢,贾晓婷. 东北师大学报(自然科学版). 2019(01)
[4]词向量发展综述[J]. 严红. 现代计算机(专业版). 2019(08)
[5]不平衡数据挖掘方法综述[J]. 向鸿鑫,杨云. 计算机工程与应用. 2019(04)
[6]Python环境下的文本分词与词云制作[J]. 严明,郑昌兴. 现代计算机(专业版). 2018(34)
[7]基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别研究[J]. 邓淑卿,李玩伟,徐健. 情报理论与实践. 2018(05)
[8]不平衡数据分类研究综述[J]. 陈湘涛,高亚静. 邵阳学院学报(自然科学版). 2017(02)
[9]汉语句法分析的综述[J]. 杨红星,谷欣. 山西青年. 2016(23)
[10]文本可视化研究综述[J]. 唐家渝,刘知远,孙茂松. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(03)
博士论文
[1]与现代汉语名词相关的选择性研究[D]. 柳成姬.上海师范大学 2016
[2]汉语篇章结构表示体系及资源构建研究[D]. 李艳翠.苏州大学 2015
[3]基于自然语言处理的空间概念建模研究[D]. 李晗静.哈尔滨工业大学 2007
硕士论文
[1]基于多模态转换思想的文景转换研究[D]. 孙达程.山东大学 2019
[2]文景转换中的实体属性结构研究[D]. 黄杰.重庆邮电大学 2018
本文编号：2997836
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
文景转换流程图
重庆邮电大学硕士学位论文第3章名词的可视性分析21图3.1名词的分类1.实体名词实体名词是对世界上存在的实体的称谓。依据实体名词所描述的实体类别的不同对实体进行划分，除此之外同类别实体的可视化也存在区别，所以还需要依据它们的生长规律、外形结构和外表纹理来区分。从人类的认知和可视化的区别，对实体类名词从属性特征出发进行划分，可分为：植物、动物、人、人工制品、自然对象。这五类名词从外形结构和纹理等属性又可进行进一步的划分，最终呈现的类别都可由一个参数模型进行可视化，划分如图3.1所示。本文使用EN表示实体名词的集合。2.非实体名词非实体名词是人类对自然规律、生产活动、思维活动的总结。依据名词对应的实体活动或者实体活动所产生的影响，非实体类名词是由实体的活动或者人类的想象产生的。依据名词产生的方式的不同来进行分类，可分为：事件、动作、抽象类，划分如图3.1所示。本文使用NEN表示非实体名词的集合。
重庆邮电大学硕士学位论文第4章名词可视性的判别23第4章名词可视性的判别本章从名词类别和名词所在句子成分对名词可视性的影响出发，提出名词可视性判别的解决方法，解决思路如图4.1所示。针对名词所在句子成分的影响，采用创建约束规则的方式判断当前名词是否需要可视化。针对名词类别的影响，采用构建名词可视性词典的方式解决，对于词典不能识别的新词采用基于语义分类的方法获取最相似的可视性类型。图4.1名词可视性判别的思路流程4.1基于约束规则的过滤名词是句中的主体，一般只有主体名词需要可视化。类似修饰性的名词是不需要可视化的。所以对句中名词是否需要可视化的判别是名词是否具有可视性的先决条件。根据第三章的分析可知，通过建立规则的方式对句中不同位置的名词进行是否需要可视化的判定是目前较为有效的方式。名词所在句子成分的影响与名词类别影响的区别是：例如“小明拿小红的书包”，从词义上讲可视化的名词有“小明”、“小红”、“书包”，但是从句义
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向不均衡数据集的过抽样算法[J]. 崔鑫,徐华,宿晨. 计算机应用. 2020(06)
[2]基于SMOTE和机器学习的网络入侵检测[J]. 张阳,张涛,陈锦,王禹,邹琪. 北京理工大学学报. 2019(12)
[3]结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究[J]. 王名扬,吴欢,贾晓婷. 东北师大学报(自然科学版). 2019(01)
[4]词向量发展综述[J]. 严红. 现代计算机(专业版). 2019(08)
[5]不平衡数据挖掘方法综述[J]. 向鸿鑫,杨云. 计算机工程与应用. 2019(04)
[6]Python环境下的文本分词与词云制作[J]. 严明,郑昌兴. 现代计算机(专业版). 2018(34)
[7]基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别研究[J]. 邓淑卿,李玩伟,徐健. 情报理论与实践. 2018(05)
[8]不平衡数据分类研究综述[J]. 陈湘涛,高亚静. 邵阳学院学报(自然科学版). 2017(02)
[9]汉语句法分析的综述[J]. 杨红星,谷欣. 山西青年. 2016(23)
[10]文本可视化研究综述[J]. 唐家渝,刘知远,孙茂松. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(03)
博士论文
[1]与现代汉语名词相关的选择性研究[D]. 柳成姬.上海师范大学 2016
[2]汉语篇章结构表示体系及资源构建研究[D]. 李艳翠.苏州大学 2015
[3]基于自然语言处理的空间概念建模研究[D]. 李晗静.哈尔滨工业大学 2007
硕士论文
[1]基于多模态转换思想的文景转换研究[D]. 孙达程.山东大学 2019
[2]文景转换中的实体属性结构研究[D]. 黄杰.重庆邮电大学 2018
本文编号：2997836
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