CN109165388A - 一种构建英语多义词释义语义树的方法和模块 - Google Patents

一种构建英语多义词释义语义树的方法和模块 Download PDF

Info

Publication number
CN109165388A
CN109165388A CN201811142630.7A CN201811142630A CN109165388A CN 109165388 A CN109165388 A CN 109165388A CN 201811142630 A CN201811142630 A CN 201811142630A CN 109165388 A CN109165388 A CN 109165388A
Authority
CN
China
Prior art keywords
tree
image
justice
word
derivative
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811142630.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109165388B (zh
Inventor
郭派
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201811142630.7A priority Critical patent/CN109165388B/zh
Publication of CN109165388A publication Critical patent/CN109165388A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109165388B publication Critical patent/CN109165388B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/284—Lexical analysis, e.g. tokenisation or collocates

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • Machine Translation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种构建英语多义词释义语义树的方法和模块，该方法包括：获取输入的英语单词；获取所述英语单词的基本义；获取含有所述英语单词的多个句子；分别翻译不同所述句子的主题意思；将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义；构建含有树叶图像和树根图像的图像树、将基本义显示在树根上并将衍生义显示在树叶上，得到语义树。该系统包括单词获取模块、基本义获取模块、句子获取模块、翻译模块、结合模块和构建模块。本发明的语义树能清楚、科学地示意出多义单词基本义和衍生义之间的关联。

Description

一种构建英语多义词释义语义树的方法和模块
技术领域
本发明涉及教育技术领域，具体涉及一种构建英语多义词释义语义树的方法和模块。
背景技术
在中学阶段学习英语时，目前大多英语老师还在让学生死记硬背多义词的各个释义，效果并不理想，学生背完很快就会忘记，只能靠反复记忆来解决遗忘的问题；有些老师则会让学生在语境中(句子或语篇)背诵多义词的各个释义，学生的记忆效果会好一些，但也会耗费较多时间，尤其是通过一个较长的语篇来学习和巩固一个单词，非常不经济，相对来说效率并不高。现有的很多学习英语单词的发方法包括拼读法、谐音法、前缀法、词根法和分类法等，其中分类法是把对待记忆的单词进行归类：(1)被归为同一类的单词其语法功能相似，结构相近，便于从整体上记忆和掌握，有助于对单词形成完整的类别概念。(2)便于展开比较，有利于掌握各个单词的异同点。(3)便于集中词汇，从而可灵活地进行替换和运用。(4)能使已掌握的杂乱无章的单词条理化、系统化、门类化。用分类法记忆单词犹如把种类繁多的铅字按汉字结构的偏旁部首井井有序地排列和存储在打字机下面的字盘里，需要时随用随取。通常，学习者可因人而宜，按以下类别对单词进行分类记忆：时间、会议、学科、院校、专业、运动项目、亲属、动物、植物、文化用品、蔬菜和水果等等。
如何能对具有很多词义的单词进行科学的示意是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种构建英语多义词释义语义树的方法和模块，用以解决无法快速高效记忆多义单词的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种构建英语语义树的方法，该方法包括：获取输入的英语单词；获取所述英语单词的基本义；获取含有所述英语单词的多个句子；分别翻译不同所述句子的主题意思；将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义；构建含有树叶图像和树根图像的图像树、将基本义显示在树根上并将衍生义显示在树叶上，得到语义树。
可选地，所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上，得到语义树的步骤还包括：通过树枝图像将所述树叶图像和树根图像连接，得到所述语义树。
可选地，在所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上步骤之后，所述方法还包括：将所述语义树进行显示。
可选地，在所述将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义的步骤之后，在所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上，得到语义树的步骤之前，所述方法还包括：将得到的相同的所述衍生义进行删减，使相同的衍生义仅保留一个。
本发明实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的系统，所述系统包括：单词获取模块，用于获取输入的英语单词；基本义获取模块，用于获取所述英语单词的基本义；句子获取模块，用于获取含有所述英语单词的多个句子；翻译模块，用于分别翻译不同所述句子的主题意思；结合模块，用于将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义；构建模块，用于构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上。
可选地，所述系统还包括连接模块，用于通过树枝图像将所述树叶图像和树根图像连接。
可选地，所述系统还包括显示模块，用于将所述语义树进行显示。
可选地，所述系统还包括删减模块，用于将得到的相同的所述衍生义进行删减，使相同的衍生义仅保留一个。
本发明实施例具有如下优点：
通过构建语义树可以科学、清楚地对多义单词的多个意思进行示意，能够有效地协助学习者理解多个衍生义与基本义之间的联系，能够逻辑性地进行记忆，提高了学习速度和效率。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的构建英语多义词释义语义树的方法的流程示意图。
图2为本发明实施例5提供的构建英语多义词释义语义树的系统的结构示意图。
图3为通过实施例3构建英语多义词释义语义树的方法所构建的语义树的结构示意图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的方法，如图1所示，该方法可以包括如下步骤：S1、可以获取输入的英语单词；S2、可以获取所述英语单词的基本义；S3、可以获取含有所述英语单词的多个句子；S4、可以分别翻译不同所述句子的主题意思；S5、可以将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义；S6、可以构建含有树叶图像和树根图像的图像树、将基本义显示在树根上并将衍生义显示在树叶上，得到语义树。
多义词在历史上刚产生时的释义叫做词源义，随着历史的发展又衍生出其他的释义，这些释义叫做衍生义。衍生义之间是有联系的，它们都是由一个基础意义发展而来，这个基础意义就叫做基本义(也称根义)。把基本义和衍生义画成语义树的形式，能够让学生更好地建立各义项间的联系，可以加深对多义词释义的认识深度和记忆效果。
步骤S1中获取的所述英语单词可以指常见单词，所述基本义可以指常见单词的常见义，所述衍生义可以指常见单词的生义。当遇到某些常见单词的意思不是常见义时，可以将常见单词的常见义(也就是基本义)与常见单词所在句子的主题意思结合，得到常见单词的生义(也就是衍生义)。
实施例2
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的方法，所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上，得到语义树的步骤还包括：可以通过树枝图像将所述树叶图像和树根图像连接，得到所述语义树。
本实施例还可以提供一种语义树，如图3所示，该语义树可以包括树根和树叶，树根和树叶间通过树枝相连，树根上可以标注有某个单词的基本义，不同的树叶上可以标注有该单词的不同衍生义。通过语义树的形式可以使学习者清楚、科学地理解单词的每个衍生义和基本义之间的关联，使每个衍生义和基本义之间可以建立一种联系，学习者通过基本义并结合一定的语言环境或句子主题意思即可推测出单词的衍生义。当遇到某个单词衍生义无法确定时，通过语义树的方法：将基本义结合环境或句子的主题意思就能得到特定的衍生义。当遇到其他的陌生释义，也可以通过推导语义树的方法推导出合适的释义。例如charge的基本义(词源义或根义)是负荷(load)以树根图像表示，其根据语境的不同有负责(责任的负荷)、费用(金钱的费用)、指控(罪名的负荷)、电量(电荷的负荷)等衍生义以树叶图像表示。
实施例3
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的方法，在所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上步骤之后，所述方法还包括：可以将所述语义树进行显示。进而学习者可以直观地看出衍生义与基本义之间的关联，通过基本义可以更好地理解并记忆衍生义。
实施例4
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的方法，在所述将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义的步骤之后，在所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上，得到语义树的步骤之前，所述方法还包括：可以将得到的相同的所述衍生义进行删减，使相同的衍生义仅保留一个。这样，在每棵语义树上，每个树叶上均会有一个衍生义，不会造成有重复的衍生义。
实施例5
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的系统，如图2所示，所述系统可以包括：单词获取模块，可以用于获取输入的英语单词；基本义获取模块，可以用于获取所述英语单词的基本义；句子获取模块，可以用于获取含有所述英语单词的多个句子；翻译模块，可以用于分别翻译不同所述句子的主题意思；结合模块，可以用于将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义；构建模块，可以用于构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上。多义词在历史上刚产生时的释义叫做词源义，随着历史的发展又衍生出其他的释义，这些释义叫做衍生义。衍生义之间是有联系的，它们都是由一个基础意义发展而来，这个基础意义就叫做基本义(也称根义)。把基本义和衍生义画成语义树的形式，能够让学生更好地建立各义项间的联系，可以加深对多义词释义的认识深度和记忆效果。
实施例6
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的系统，所述系统还可以包括连接模块，可以用于通过树枝图像将所述树叶图像和树根图像连接。例如如图3所示，charge的基本义(词源义或根义)是负荷(load)以树根图像表示，其根据语境的不同有负责(责任的负荷)、费用(金钱的费用)、指控(罪名的负荷)、电量(电荷的负荷)等衍生义以树叶图像表示。
实施例7
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的系统，所述系统还可以包括显示模块，可以用于将所述语义树进行显示，通过基本义可以更好地理解并记忆衍生义。
实施例8
本实施例提供一种构建英语多义词释义语义树的系统，所述系统还可以包括删减模块，可以用于将得到的相同的所述衍生义进行删减，使相同的衍生义仅保留一个。这样，在每棵语义树上，每个树叶上均会有一个衍生义，不会造成有重复的衍生义。
本发明构建英语多义词释义语义树的方法和系统遵循学生认知词汇的规律，通过多义词各义项间的内在联系来记忆词汇，这种联系画成语义树的形式，帮助学生构建词汇语义网络，加深学生对词汇各释义的认知深度和记忆效果。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (8)

1.一种构建英语多义词释义语义树的方法，其特征在于，该方法包括：
获取输入的英语单词；
获取所述英语单词的基本义；
获取含有所述英语单词的多个句子；
分别翻译不同所述句子的主题意思；
将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义；
构建含有树叶图像和树根图像的图像树、将基本义显示在树根上并将衍生义显示在树叶上，得到语义树。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上，得到语义树的步骤还包括：通过树枝图像将所述树叶图像和树根图像连接，得到所述语义树。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上步骤之后，所述方法还包括：将所述语义树进行显示。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义的步骤之后，在所述构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上，得到语义树的步骤之前，所述方法还包括：将得到的相同的所述衍生义进行删减，使相同的衍生义仅保留一个。
5.一种构建英语多义词释义语义树的系统，其特征在于，所述系统包括：
单词获取模块，用于获取输入的英语单词；
基本义获取模块，用于获取所述英语单词的基本义；
句子获取模块，用于获取含有所述英语单词的多个句子；
翻译模块，用于分别翻译不同所述句子的主题意思；
结合模块，用于将所述基本义分别与多个所述主题意思结合，得到所述单词的多个衍生义；
构建模块，用于构建含有树叶图像和树根图像的图像树并将基本义显示在树根上和将衍生义显示在树叶上。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括连接模块，用于通过树枝图像将所述树叶图像和树根图像连接。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括显示模块，用于将所述语义树进行显示。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括删减模块，用于将得到的相同的所述衍生义进行删减，使相同的衍生义仅保留一个。
CN201811142630.7A 2018-09-28 2018-09-28 一种构建英语多义词释义语义树的方法和系统 Active CN109165388B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811142630.7A CN109165388B (zh) 2018-09-28 2018-09-28 一种构建英语多义词释义语义树的方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811142630.7A CN109165388B (zh) 2018-09-28 2018-09-28 一种构建英语多义词释义语义树的方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109165388A true CN109165388A (zh) 2019-01-08
CN109165388B CN109165388B (zh) 2022-06-21

Family

ID=64892734

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811142630.7A Active CN109165388B (zh) 2018-09-28 2018-09-28 一种构建英语多义词释义语义树的方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109165388B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109670188A (zh) * 2019-01-23 2019-04-23 北京超试科技有限公司 数据处理方法及装置
CN111859998A (zh) * 2020-06-18 2020-10-30 北京百度网讯科技有限公司 篇章翻译的方法、装置、电子设备和可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050125215A1 (en) * 2003-12-05 2005-06-09 Microsoft Corporation Synonymous collocation extraction using translation information
US20110258194A1 (en) * 2010-04-14 2011-10-20 Institute For Information Industry Named entity marking apparatus, named entity marking method, and computer readable medium thereof
CN102622342A (zh) * 2011-01-28 2012-08-01 上海肇通信息技术有限公司 中间语系统、中间语引擎、中间语翻译系统和相应方法
CN104778204A (zh) * 2015-03-02 2015-07-15 华南理工大学 基于两层聚类的多文档主题发现方法
CN107944027A (zh) * 2017-12-12 2018-04-20 苏州思必驰信息科技有限公司 创建语义键索引的方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050125215A1 (en) * 2003-12-05 2005-06-09 Microsoft Corporation Synonymous collocation extraction using translation information
US20110258194A1 (en) * 2010-04-14 2011-10-20 Institute For Information Industry Named entity marking apparatus, named entity marking method, and computer readable medium thereof
CN102622342A (zh) * 2011-01-28 2012-08-01 上海肇通信息技术有限公司 中间语系统、中间语引擎、中间语翻译系统和相应方法
CN104778204A (zh) * 2015-03-02 2015-07-15 华南理工大学 基于两层聚类的多文档主题发现方法
CN107944027A (zh) * 2017-12-12 2018-04-20 苏州思必驰信息科技有限公司 创建语义键索引的方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王知津等: "信息组织中的语义关系概念及类型", 《图书馆工作与研究》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109670188A (zh) * 2019-01-23 2019-04-23 北京超试科技有限公司 数据处理方法及装置
CN111859998A (zh) * 2020-06-18 2020-10-30 北京百度网讯科技有限公司 篇章翻译的方法、装置、电子设备和可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN109165388B (zh) 2022-06-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chen et al. End-to-end neural network based automated speech scoring
WO2018213763A1 (en) Natural language processing using context-specific word vectors
CN104008092B (zh) 一种基于语义空间映射的语义关系表征、聚类及识别的方法和系统
Yngve Random generation of English sentences
CN107657313B (zh) 基于领域适应的自然语言处理任务的迁移学习系统和方法
CN109165388A (zh) 一种构建英语多义词释义语义树的方法和模块
CN103810993A (zh) 一种文本注音方法及装置
CN106021371A (zh) 一种事件识别方法及系统
CN105404694A (zh) 一种英语学习读物的自动生成方法、生成装置及设备
Cooley Judean Onomastic Hermeneutics in Context
CN101436205A (zh) 通过释义查询单字的方法与装置
Islam et al. Development of multilingual assamese electronic dictionary
Unlee et al. Thai to Isarn dialect machine translation using rule-based and example-based
CN105912523A (zh) 一种词义标注方法和装置
Schouten Theory Talk# 34: James Ferguson on Modernity, Development, and Reading Foucault in Lesotho
Oirere et al. Swahili text and speech corpus: a review
Basumatary et al. Deep Learning Based Bodo Parts of Speech Tagger
CN117035064B (zh) 一种检索增强语言模型的联合训练方法及存储介质
Chandola et al. Ordered rules for full sentence translation: a neural network realization and a case study for Hindi and English
CN107783965A (zh) 一种基于句式结构的翻译方法及装置
Koliadenko “UKRAINIAN GRAMMAR” BY BORYS GRINCHENKO AND QUESTIONS OF THE NATIVE LANGUAGE SCHOOL (THE LAST THIRD OF THE XIX–THE BEGINNING OF THE XX CENTURY)
Shen CE Translation Practice of the Chapter “Maritime Silk Road of the Indian Ocean” of the Book The Silk Road
Lukash et al. Research and development of a dynamik linguistic model as means of learning japanese kanji (logographic characters and radicals) and vocabulary
Chen et al. Accelerating Hakka Speech Recognition Research and Development Using the Whisper Model
Sarathi Kar et al. An Improved Unicode Based Sorting Algorithm for Bengali Words

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant