语义网络分析需要建立语料库吗

Posted 2023-04-11

是的，语义网络分析需要建立语料库。语料库是一种结构化的文本数据集，它收集了有关某个特定主题的文本，例如新闻文章、社交媒体帖子、报纸文章等。语料库的建立有助于收集有关特定主题的大量信息，从而可以更好地理解该主题的语义。语料库的建立也有助于提高语义网络分析的准确性，因为它可以提供更多的信息，从而可以更好地捕捉语义网络中的复杂关系。语料库的建立可以通过爬虫技术和机器学习技术来实现，并且可以根据需要进行调整，以满足不同的应用需求。 参考技术A 需要建立语料库的。
具体步骤如下：

a)问答数据源获取：利用网络爬虫抓取百度百科、维基百科、百度知道、知乎以及各新闻媒体内容作为问答库数据源；

b)神经网络语义分析：利用神经网络语义分析对文档进行命名实体识别以及对应关系元组自动抽取；

c)问答自动生成：利用问答自动生成方法，分析文档实体对象以及其对应关系元组，进行问题匹配，并根据关系元组生成问题，根据实体对象生成答案； 参考技术B 语义网络分析方法在传播学中的应用及批判
2020年06月28日 14:26 《现代传播（中国传媒大学学报）》2019年第4期 作者：谷羽
　　内容提要：

　　语义网络分析方法是以计算机为辅助的呈现和解释词语关系的文本分析方法。从术的角度来说，语义网络分析方法全面实现了传播学研究探求文本的表意、修辞及社会动因的研究目的，但从道的角度来看，其作为“元认知”的计算设计与传播学理论结合的前景尚不明朗。传播学研究在应用这一技术工具时，应意识到语义网络分析存在理论无关、忽视语法结构的缺陷，从而在具体的应用场景中对语义网络分析方法进行修正和补充，重视开发语义网络分析方法对于传播学研究的定制工具。只有术道相长，才能进一步提升语义网络分析方法对于传播学研究的理论价值。

hanlp只能分析中文吗

参考技术A hanlp不是只能分析中文
HanLP采用全世界量级最大，种类最多的语料库，达到史上最高准确率，旨在普及落地最前沿的NLP技术！
通过自然语言处理技术，分析文本中的分词，准确理解文字含义及指令意图，并根据相关意图做出对应的反馈，可快速的搭建问答场景应用或完成指定语音任务。