论文语料库怎么用，CCL和北大语料库

本文目录一览

1，CCL和北大语料库
2，请问是否有人知道如何能够使用上海交大科技英语语料库JDEST我
3，如何进入CLEC语料库啊
4，如何使用antconc语料库
5，怎样利用语料库
6，HSK动态作文语料库如何使用
7，语料库可以应用于语言学哪些领域

1，CCL和北大语料库

输入你想查询的字段，比如“就”，点查询，CCL就产生出所有含“就”的语料，你可以把这些语料下载到你的电脑上，是txt的文本形式。更多更强大的查询功能可以直接看CCL的使用说明。在百度搜CCL即可找到。

CCL和北大语料库

2，请问是否有人知道如何能够使用上海交大科技英语语料库JDEST我

http://corpus.sjtu.edu.cn/WebCast/Search.aspx以guest身份登录。

你好！校友？你去学校的校内网络下载就可以了，一路通畅……如果在家的话，用一个代理就可以了希望对你有所帮助，望采纳。

请问是否有人知道如何能够使用上海交大科技英语语料库JDEST我

3，如何进入CLEC语料库啊

需要购买光盘，连同书约70元。在线的也有不过不太好用。http://www.clal.org.cn/baseinfo/achievement/Achievement1.htm

文急需用到clec,但是找遍了网上都没有方法通过,分析结果,探讨的,我才好决定哪里

如何进入CLEC语料库啊

4，如何使用antconc语料库

Antconc只是语料库的检索工具。你得先获得语料库，再利用它来检索。具体怎么检索，软件一般都会附带说明书，仔细读一读就会清楚。在线语料库如BNC, COCA等不需要也不能用Antconc来检索。

antconc智能检索你电脑内的文本，可以尝试联系北语的老师或同学，索取语料

5，怎样利用语料库

把自己的语料库(sogou文本分类语料库)放在ltk_data/corpora/目录下；然后在命令行输入以下之后，即可看到所有的txt文件名列表了。

看你使用什么样的语料库了，比如北大CCL语料库，你想研究“对于”，输入“对于”，所有含“对于”的语料都会出现，点击下载就可以把语料存储在自己的电脑上。更复杂的，比如含“不但”，同时含“而且”的你看看语料库使用说明就可以了。

6，HSK动态作文语料库如何使用

语料库网址：http://202.112.195.8/hsk/login.asp，注册后即可登录使用。用户也可以登录北京语言大学校园网主页、科研处、汉语水平考试中心、对外汉语研究中心、语言研究所、图书馆的网页进入语料库。语料库建设及其可持续发展，有赖于学界同仁的大力支持。为使语料库建设得到更好更快的发展，本语料库拟实行会员制管理办法，凡提供外国留学生的作文语料或其他成篇语料及相关背景信息的用户，皆可成为会员，并获得更高的使用权限。具体事宜请致函hskcorpus@yeah.net联系。

7，语料库可以应用于语言学哪些领域

论文关键词：语料库语言学　语义处理　句法标注模型　　论文摘要：由于自然语言的语义存在不确定性，形式化很困难，因此语义处理成为自然语言处理的瓶颈所在。基于大规模标注语料库的语义处理已经成为发展趋势，语料标注本质上就是语言知识(包括语义)形式化。现有句法标注模型主要包括基于短语结构语法(psg)和基于依存语法(dg)的句法标注模型，还存在一些局限性。文章在现有句法标注模型的基础上结合认知语法(cg)的有关理论提出改进思路，以探索新的句法标注模型。　　　　人类社会发展的基本轨迹是：原始社会—农业社会—工业社会—信息社会。人工智能的目标是用计算机模拟人的智能，以最大限度地解放和延伸人的智能，无疑是信息社会的制高点。语言是人思维的物质外壳，人不可能离开语言而具备真正属于人的高级智能。因此，模拟人类语言智能的自然语言处理无疑是人工智能的重要研究方向。然而，迄今为止的研究表明，在可以预见的将来，语义处理将是自然语言处理的瓶颈所在。原因是语义十分复杂，而基于现有计算机软硬件的自然语言处理要求语义形式化。解决这一问题的根本之道是：探索新的句法标注模型，进行大规模的语义标注，基于语料库进行语义知识获取和自然语言处理。　　　　一、句法标注模型　　　　语言的复杂性在于语言与认识的关系。语言具有意义，而意义是入对主客观世界的认识结果。主客观世界的复杂性决定了意义的复杂性，进一步决定了语言的复杂性。语言本身又可以视为人的主客观世界中的一部分，因此语言研究是一种特殊的认识活动，是人对语言的认识。由此可见，语言离不开认识。人对主客观世界的认识可以如此描述：认识主体借助认识工具按照认识方法处理认识对象获得认识结果。认识是由多种认识因素(主体、工具、方法、对象)共同作用的活动，认识结果是这一活动的产物，被多种认识因素共同决定，任何一种认识因素的改变必然导致认识结果出现或大或小的差异。显然，认识结果与认识对象不能等同，是认识主体对认识对象的选择性反映，认识具有主观能动性。从这个意义上讲。认识不可能也不应该去被动地还原认识对象，而是从符合主体目的性出发，力求简单有效地描述和预测认识对象。借用模型的概念，认识结果就是认识对象的模型(model)，认识就是建立认识对象的模型，简称建模(modeling)。这是一种实用主义认识观。　　模型一般分为心理模型(psychological model)、数学模型(mathematical model)和物理模型(physical model)。心理模型是认识对象在人认识中的定性关系，是数学模型的基础；数学模型是认识对象在人认识中的定量关系，是物理模型的基础；物理模型是人借助特定材料和工具按照认识对象的数学模型实现的物质结构。传统意义上的建模主要指建立数学模型和物理模型，一般意义上的建模还包括建立心理模型。人的认识能力是有限的，表现在：人不能建立任意认识对象的心理模型，也不能建立任意心理模型的数学模型，也不能建立任意数学模型的物理模型。由于具有明确的实用主义特点，建模在理工科领域大行其道，在文科领域也逐渐受到青睐。人类将二进制数学模型成功实现为晶体管物理模型，并开发出越来越复杂和先进的计算机软件和硬件，从而进入信息时代。20世纪以来一些主要或次要的语言理论都或多或少应用了数学模型，特别是一些面向语言计算的语言理论。随着计算机技术的飞速发展，人们对计算机自动或辅助处理语言信息的需求越来越大。但计算机的根本缺陷在于，凡是不能建立数学模型的信息都无法处理。传统语言理论往往只在心理模型层面定性研究，无法满足这一需要。因此有必要引入数学模型研究语言，称为语言数学模型，简称语言模型(1anguage model)。统计语言模型(sta-tistical language model)就是一个成功的例子。但统计语言模型的性能取决于训练语料的规模和质量。目前，由于语料的不断积累和计算机技术的不断进步，语料规模已不成问题，语料中包含语言知识的数量和质量才是关键。　　计算机的语言知识主要来源于人。将语料中包含的语言知识标注出来，有助于计算机获得更丰富、更有价值的语言知识，从而提高语言处理水平，这就是语料标注(corpus tagging)。一般认为主要包括词汇标注(1exical tagging，分词、词结构标注、词性标注、词义标注等)、句法标注(syntax tagging，语法树标注、语义树标注等)、语篇标注(discourse tagging，语体标注、领域标注等)等内容。经过标注的语料还可以用于语言学研究、语言教学、语言测试、词典编撰等诸多理论研究和实践应用领域，越来越受到人们重视，并形成一门新兴学科——语料库语言学(corpus linguistics)。目前，相对句法标注，词汇标注有更成熟的规范、准确率更高的技术和更大的标注规模。句法标注的主要困难在于，没有一个真正成熟的语法或语义标注模型。句法结构尤其是语义结构很难统一描述，现有的句法理论还不完善，难以制定统一规范，标注主观性很大，自动标注准确率比较低。因此，句法标注成了语料标注的瓶颈问题。由于句法知识在语言知识中的重要地位，有理由相信：如果有了大规模、高质量的句法标注语料库，围绕语料库的各种研究和应用有可能在现有基础上产生质的飞跃。因此，研究句法标注模型应是当务之急。语料库语言学属于交叉学科，句法标注模型是语料库语言学的基础理论，又与语言学的句法理论密切相关。一方面可以借鉴现有句法理论，另一方面，也可以从语料库语言学的角度研究句法，提出新的句法标注模型。

关于语料库的三点基本认识：语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料；语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源；真实语料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源。语料库有多种类型，确定类型的主要依据是它的研究目的和用途，这一点往往能够体现在语料采集的原则和方式上。有人曾经把语料库分成四种类型：⑴异质的（Heterogeneous）：没有特定的语料收集原则，广泛收集并原样存储各种语料；⑵同质的（Homogeneous）：只收集同一类内容的语料；⑶系统的（Systematic）：根据预先确定的原则和比例收集语料，使语料具有平衡性和系统性，能够代表某一范围内的语言事实；⑷专用的（Specialized）：只收集用于某一特定用途的语料。除此之外，按照语料的语种，语料库也可以分成单语的（Monolingual）、双语的（Bilingual）和多语的（Multilingual）。按照语料的采集单位，语料库又可以分为语篇的、语句的、短语的。双语和多语语料库按照语料的组织形式，还可以分为平行（对齐）语料库和比较语料库，前者的语料构成译文关系，多用于机器翻译、双语词典编撰等应用领域，后者将表述同样内容的不同语言文本收集到一起，多用于语言对比研究。已经累积了大量各种类型的语料库，如：葡萄牙语种树库、面向文本分类研究的中英文新闻分类语料库、路透社文本分类训练语料库、中文文本分类语料库、大开放字幕库OpenSubtitles的多语言平行语料数据（OpenSubtitles Corpus）、《圣经》双语语料库（"Bible" bilingual corpus）、Short messages service(SMS) corpus（短消息服务（SMS）语料）等。