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信息检索语言(Information Sarch Language)
　　信息检索语言是与时所用的语言，也称文献检索语言、情报语言等。在中，其内容特征(分类、主题)和外部特征(如书名、刊名、题名、著者等)按照一定的语言来加以表达，检索文献信息的提问也按照一定的语言来表达，为了使检索过程快速、，检索用户与检索系统需要统一的标识系统，这种在文献信息的存储与检索过程中，共同使用、共同理解的统一标识就是检索语言。信息检索语言主要有两大类：和。
　　信息检索语言是为查找的，因此，它必须具备以下的功能。
　　1．信息检索语言应可表示文献内容、数据或其他信息形式。为了满足不同信息用户的需要，信息检索语言应能根据不同的，表达不同的类型。例如，检索某种器材的性能时，信息检索语言应能表达某些数据指标；而在检索某种物质结构时，又能表达物质名称和物质结构方式。
　　2．有专用概念表示用户的信息提问。信息检索不单纯是字面上的组合，而是一种概念上的匹配。例如，计算机绘图，这里有两个名词，既可拆又可合。拆开后，依据“”可查出“计算机解题”、“计算机控制”、“计算机维修”、“计算机绘图”等；但“绘图”却涉及到美术绘图、工程绘图、计算机绘图等，检索不集中。在信息检索语言中，概念组配“计算机绘图”只表示一种概念，这样专指性强，命中率高。
　　3．能指示计算机执行查询与检索。检索者用语言项概念表达了信息提问后，要根据检索系统的功能编写成，使检索系统能顺利、快速地查到信息提问所需要的信息。
表2—5检索语言的类型
区分依据类型概念
按结构原理分类语言等级制体系分类法用分类号表达各种概念并将其按学科性质进行分类和系统排列
组配分类法
按专业范围综合性检索语言在一定范围内或国际范围内通用的检索语言，如各国图书分类法、国际十进制分类法等
专业性检索语言适用于某一专业领域的检索语言，如各国专利分类法、标准分类法等
按标识的组合使用方法先组式检索语言文献等级制标识在编表时就已固定组配，检索时不可以改变的语言，如、主题法
后组式检索语言文献标识在检索时可以根据需要自由组配的语言，如组配分类法、单元词或叙词索引等
按描述语言的选词特征单元词代表文献实质意义、可以独立存在的最小概念单元
叙词经规范化的可以独立表达主题概念的词语
关键词直接使用的基本上不加规范的自然词语
主题词代表文献实质意义经规范化的词语
代码表示事物某一方面特征的符号标识，如化合物分子式、环状化合物标识等
引证一种表示科学论文之间相互引用关系的语言
按描述文献的特征外表特征标识文献上显而易见的特征标识，如作者姓名、文献篇名、文献代号、机构名、刊物来源等
内容特征标识表示文献主题实质意义的特征标识，如分类语言、主题词、单元词、叙词、关键词、自然语言等
　　检索语言可以是一系列概括文献信息内容的概念及其相互关系的标识系统(分类号码)；也可以是自然语言中选择出来并加以规范化的一套词汇(主题词表或叙词表)。它的功能主要是：简单明了而又比较专指地描述文献的主题概念；容易将概念进行系统排列；检索时便于将标引用语和检索用语进行相符性比较等。为此，检索语言必须排除一词多义、多词一义和词义含糊的现象，并且还能显示出概念间的各种相互关系，这也是检索语言规范化的主要内容。
　　信息检索语言的主要包括以下三个方面。
　　(1)信息检索语言可以表示文献内容、数据或其他信息形式
　　为了满足不同信息用户的需要，信息检索语言能够根据不同的信息需求，表达不同的类型。
　　(2)有专用概念表示用户的信息提问
　　信息检索不单纯是字面上的组合，而是一种概念上的匹配。
　　(3)能够指示计算机执行查询与检索检索者用语言项概念表达了信息提问后，要根据检索系统的功能编写成检索
　　策略，使检索系统能顺利、快速地查到信息提问所的信息。
梁前德，王光甫.经济信息概论[M].中国商业出版社,1998
穆丽红，陈晓毅主编.药学信息检索与利用[M].海洋出版社,2008.7
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情感计算旨在赋予计算机观察、理解和生成各种情感的能力，情感表达方式主要是文字、语音以及多模态数据。目前文本情感计算局限于褒贬二义的倾向性分析，方法以统计学习为主，缺乏情感语义资源的支撑和认知语言学的指导。我们研究目的旨在以多情感的语义资源为基础，以认知语言学为指导，进行文本的情感识别和情感迁移的研究。并将其应用在意见挖掘、产品评论和舆情监控等方面。
研究方向：
（1）情感资源建设：情感词汇本体、情感语料库、情感常识知识库以及情感词汇搭配词典。为进一步的情感分析和观点挖掘提供强有力的资源保障。目前建设已经初具规模，取得了一定成效。
情感词汇本体：
将情感分为7大类，20小类，情感词汇本体通过一个三元组来描述：Lexicon={B，R，E}，其中B表示词汇的基本信息，R表示词汇间的同义关系，E表示词汇的情感信息，是情感词汇本体中比较重要的部分。
情感语料库：
选择的语料源包括小学教材(人教版)、电影剧本、童话故事、文学期刊、网络博客等。在风格方面，小学教材等用词比较规范、严谨，而电影剧本和网络文本等则口语特征比较明显。标注集的选择是在TEI(Text Encoding Initiative)的基础上，结合情感标注的特殊需求制定的。设计了标注工具，制定了标注过程中的质量监控规范；标注的粒度有词汇、语句和篇章三个等级。目前已经标注完成近四万句、一百万字的语料。
情感常识知识库：
情感是在一定语境下（包括地域、时代、宗教、传统、人际关系和环境等）所具有的相对稳定的情绪共性。因此如果单纯依赖类似于有限的动词框架体系不能很好地完成情感语义的辨识，必须建立获取人类情感的常识知识库，建立基于语境的情感常识表示模型。
考虑到常识库建设的长期性和艰巨性，我们把常识库界定在情感表达的范围内，通过情感词汇作为触发器，获取相关的常识知识。总体思路是利用情感词汇本体（AWO）、情感语料库（ATC），借鉴现有的英语常识库（ConceptNet），以大规模的网络文本资源为素材，以主体在一定语境下的情感产生、变化规律为主要内容，对其形式化表示得到基本的情感常识知识。
（2）情感迁移分析：人的情感活动就是在情感空间的各种状态之间的转移过程，因此在给定的情感空间基础上，研究情感迁移规律对于更好地完善情感语义标注、预测和推断新的情感状态以及情感生成都是十分重要的。研究的重点是情感迁移规律和情感之间的极性关系。情感迁移涉及的重要问题之一就是情感中具有相反意义的极性关系，即具有最小迁移概率的接续关系。我们从大规模情感语料库中自动获取情感的极性关系和迁移规则，通过否定匹配，把情感变为相反极性的情感，可以在一定程度上提高情感计算的准确率。
（3）基于情感图式的语篇情感分析机制
要充分、透彻地研究人的情感，应该从认知的角度出发，考察情感的发生机制和规律。根据拉扎勒斯的认知－评价理论，情感是个体与环境相互作用的产物，这种作用是通过评价和应付来完成的。认知的基础是认知语境，认知语境涉及到场合、上下文、知识和社会心理表征，认知语境以“心理图式”（Psychological Schema）为基本单位，是真实世界的状态、事件或行为的典型结构概念化或经验化的结果，是基本行为单位的认知结构。图式的功能：一是解释新信息，从而获得有效的推论；二是提供某些事实，填补原来知识的空隙；三是对未来可能发生的事的预期加以结构化，以便将来有心理准备。
语篇情感分析提供的结果根据需求不同，结果可以分为如下几类：一是将情感映射到极性（褒贬二义），进而提供总体的倾向性水平；二是关于某个主体的情感链和预测的情感值；三是关于对象的意见集合以及总体评价。
（4）观点挖掘和舆情分析：利用情感分析技术和情感语义资源，面向互联网海量的在线评论，主要针对产品、音乐、电影和博客等，分析产品的属性评价，生成产品的评价摘要；利用主观评价，结合用户的行为，进行信息推荐；统计博客的支持率和反对率，进而计算博主的个人声誉度。也可以结合话题跟踪和检测技术，发现感兴趣的话题，建立话题的传播模型，计算话题的网络各个方面的倾向性，进行舆情分析。
该研究领域获得了国家自然科学基金的支持《基于认知语境的文本情感计算模型及其应用》以及教育部博士点基金的支持。二次元同好交流新大陆
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