含糊的反义词和意思

含糊的反义词和意思（精选6篇）

含糊的反义词和意思 第1篇

含糊的反义词和意思

含糊的反义词、拼音、意思、例句如下：

含糊 hánhu 清晰 qīngxī  清楚 qīngchu

【含糊】形容词。不明确，不清晰。有时还含有态度不明朗的意味。

〔例句〕

1．额上的.热度消退了，可是，他嘴里含糊地咕哝了几句什么。

2．对就说对，错就说错嘛!别这样含糊行不行?

3．菊生答应得很含糊。

【清晰】形容词。清楚。容易辨认。强调轮廓、线条、细微之处都不模糊。

〔例句〕

1．作者在散文创作上的成长足迹，清晰可辨。

2．河水的流动声清晰地传来。

3．妈妈那清晰的声音里，透出掩饰不住的喜悦。

【清楚】形容词。事物容易让人了解、辨认。

〔例句〕

1．话说得不清楚。

2．他眼睛早已花了，何尝看得清楚,经典语录。

〔应用例句〕

说话中语义含糊，故意使用不明晰的概念，避免清楚明白地界定立场，这是一切诡辩家惯用的伎俩。

含糊的反义词和意思 第2篇

【解释】意思是1.言语不清楚，含糊其辞，含糊不清。2.马虎，是非不分，含糊了事。3.做事情没把握，心里没底。4.偏离规律，乱中没把握。

【出处】语出唐刘禹锡《与柳子厚书》：“弦张柱差，枵然貌存。中有至音，含糊弗闻。”

【近义词】含混 敷衍 模糊

含糊的反义词和意思 第3篇

随着现代信息技术的高速发展以及Internet的日益普及,人们已经生活在海量的信息中。为了使用户能够更快速、高效地找出与其需求相关的信息, 提高传统信息检索系统的性能显得越来越重要。查询扩展方法可以避免检索系统受限于用户指定的查询项,使得其能够在更广泛的意义或概念上检索出与用户需求相关的信息,解决因用词不同而造成的检索效率不高的问题。

1相关知识

1.1信息检索中的同义词

在信息检索领域,同义词的概念并不等同于语言学和日常生活中的同义词,它不考虑感情色彩和语气,主要是指能够相互替换、表达相同或相近概念的词汇。用于信息检索的同义词主要分为四类[1,2]:

(1) 等价词和等义词或词组 即意义完全相等的词,如电脑/计算机、自行车/脚踏车等;

(2) 准同义词和准同义词词组 即意义基本相同的词和词组,如边疆/边境、住房/住宅等。这类词在同义词中占很大的比例;

(3) 某些过于专指的下位词 例如在词表中只使用“球类运动”,而没有在下面列举出“门球”、“毽球”、“网球”等词,这些过于专指的下位词也被看作同义词;

(4) 极少数的反义词 这类词描述相同的主题,但所包含的概念互不相容,如平滑度一粗糙度等。

检索的实践表明,由于自然语言中存在大量的同义词、近义词,用户检索时很难全部列举出表示同一概念的不同词汇,因而在检索时易造成漏检。利用同义词扩展查询,可以解决检索系统的此类漏检问题,提高检索性能。信息检索中识别同义词的义类词典和词汇分类体系资源包括Rogetp′shesaurus、WordNet以及《同义词词林》、《知网》等。本文利用的哈尔滨工业大学信息检索实验室的《同义词词林扩展版》和《知网》进行相关的实验。

1.2词义消歧

词义消歧WSD(Word Sense Disambiguation)是指在特定上下文环境中确定多义词的词义,也就是让计算机能够在特定语言环境下处理和识别多义词的不同词义。

词是理解句子的基本单位。但是由于中文文本是按句连写的,词与词之间没有任何分隔符,因此词义排歧的第一个理论前提就是对句子进行分词处理。 我们以下面两句话为例:

(1) 小牛特别爱感冒;

(2) 小牛特别爱看电视。

我们可以看出第一句话中“爱”的表示“容易、易于”的意思;而第二句话中“爱”表示“喜欢”的意思。词义消歧目的就是区分多义词在每句话中的确切意思,为扩展提供正确的语义。

1.3同义词词林及其扩展版

《同义词词林》原版只提供了三层编码,即大类用大写英文字母表示,中类用小写英文字母表示,小类用二位十进制整数表示。全书一共收录七万多词,全书分12个大类,97个中类,及1400个小类。例如:“Ae 07 农民牧民渔民”,“Ae 07”是编码,“农民牧民渔民”是该类的标题。

哈尔滨工业大学信息检索实验室为了满足现代研究的需要,完成了一部《哈工大信息检索研究室同义词词林扩展版》,新增了第四级和第五级编码,与原有的三级编码合并构成一个完整的编码,每个编码唯一代表词典中的一组词语。例如:

Ba01A02= 物质 质 素

Cb06E09@ 民间

Ba01B10# 导体 半导体 超导体

编码的方法说明:

前三层与《同义词词林》原版相同,第四级用大写英文字母表示,第五级用二位十进制整数表示。由于第五级的分类结果需要特别说明,例如,有的行是同义词,有的行是相关词,有的行只有一个词,可以分出具体的三种情况。在使用上,有时需要对这三种情况进行区别对待,所以有必要再增加标记来分别代表几种情形。具体的标记参见表1。

表中的编码位是按照从左到右的顺序排列。第八位的标记有3 种,分别是“=”、“#”、“@”, “=”代表“相等”、“同义”。末尾的“#”代表“不等”、“同类”,属于相关词语。末尾的“@”代表“自我封闭”、“独立”,它在词典中既没有同义词,也没有相关词[3]。

1.4知网

《知网》是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库[4]。

《知网》中有两个主要的概念:“概念”与“义原”。

“概念”是对词汇语义的一种描述。每一个词可以表达为几个概念。

“概念”是用一种“知识表示语言”来描述的,这种“知识表示语言”所用的“词汇”叫作“义原”。

“义原”是用于描述一个“概念”的最小意义单位。与一般的语义词典如《同义词词林》或Wordnet不同,《知网》并不是简单地将所有的“概念”归结到一个树状的概念层次体系中,而是试图用一系列的“义原”来对每一个“概念”进行描述。例如“电脑”一词的概念的记录如下:

NO.=21902

W_C=电脑

G_C=N

E_C=

W_E=computer

G_E=N

E_E=

DEF= computer|电脑

其中NO.为概念编号,W_C、G_C、E_C分别是汉语的词语、词性和例子,W_E、G_E、E_E分别是对应的英语词语、词性和例子,DEF是知网对于该概念的定义[1]。

《知网》一共采用了个1617义原,这些义原分为以下几个大类:

1) Event|事件

2) entity|实体

3) attribute|属性值

4) aValue|属性值

5) quantity|数量

6) qValue|数量值

7) SecondaryFeature|次要特征

8) syntax|语法

9) EventRole|动态角色

10) EventFeatures|动态属性

2基于同义词的扩展查询

2.1同义词扩展过程

(1) 首先对问句进行分词与词性标注处理;

(2) 对关键词中的多义词进行词义消歧;

(3) 用同义词词林对多义词进行扩展,获得候选集;

(4) 利用《知网》计算关键词与多义词之间的相似度;

(5) 选择相似度较高的词语作为扩展集。

本文使用的同义词扩展流程如图1所示。

2.2语义相似度计算

词语之间的关系非常复杂,其相似很难用一个具体的数值来进行度量。相似度是一个很复杂的概念,在语义学、哲学和信息理论中被广泛地讨论。在不同的具体应用中,其含义有所不同。例如,在基于实例的机器翻译中,相似度主要用于衡量文本中词语的可替换程度;而在信息检索中,相似度更多的是反映文本与用户查询在意义上的符合程度;在自动问答中,相似度反映的是问题与答案的匹配程度。词义相似度计算研究的是采用何种方法来计算或比较两个词语的相似性。词语相似度计算在自然语言处理、智能检索、文本聚类、文本分类、自动应答、词义消歧和机器翻译等领域都有广泛的应用。

词的语义相似度的计算方法一般分为三种:基于矢量空间的词的相似度计算、基于信息量的词的相似度计算和基于上下文概率分布的词的相似度计算。汉语词的相似度计算方法,都是基于词形、词性以及训练语料的上下文统计信息来进行的。而语义分析仍然是这些计算方法的重点和难点。早期的研究人员提出的一些语义理解模型,如语义网和概念依存理论,在一些小型的原型系统中取得了成功。近年来,一些大规模、可计算的语义知识库,包括WordNet、MindNet、FrameNet等的开发和利用,为进行大规模的真实文本的语义分析和理解提供了有利的支持。度量两个词语关系的一个重要指标是词语的距离。一般而言,词语距离是一个(0,∞)之间的实数。一个词语与其本身的距离为0。词语距离与词语相似度之间有着密切的关系。两个词语的距离越大,其相似度越低;反之,两个词语的距离越小,其相似度越大。二者之间可以建立一种简单的对应关系。这种对应关系需要满足以下几个条件:

(1) 两个词语距离为0时,其相似度为1;

(2) 两个词语距离为无穷大时,其相似度为0;

(3) 两个词语的距离越大,其相似度越小(单调下降)。

对于两个词语w1和w2,记其相似度为Sim(w1,w2),其词语距离为Dis(w1,w2),定义一个满足以上条件的简单的转换关系为:

$Sim(w{}_1,w{}_2)=\frac{a}{Dis(w{}_1,w{}_2)+a}$ (1)

其中a是一个可以变化的参数。在本文中定义a是当相似度为0.5时的词语距离值。在多数情况下,直接计算词语的相似度相对比较困难,所以可以先计算词语的距离,然后再通过上述公式转换成词语的相似度。度量两个词语关系的另一个重要指标是词语的相关性。词语相关性反映的是两个词语互相关联的程度。可以用这两个词语在同一个语境中共现的可能性来衡量。词语相关性也是一个[0,1]之间的实数。词语相关性和词语相似性是两个不同的概念。例如“医生”和“疾病”两个词语,其相似性非常低,而相关性却很高。可以这么认为,词语相似性反映的是词语之间的聚合特点,而词语相关性反映的是词语之间的组合特点[2]。

同时,词语相关性和词语相似性又有着密切的联系。如果两个词语非常相似,那么这两个词语与其他词语的相关性也会非常接近。反之,如果两个词语与其他词语的相关性特点很接近,那么这两个词一般相似程度也很高[5,6]。

词语相似度计算步骤如下:

1) 对于两个汉语词语w和s,假设w有M个义项w1,w2,…,wm;s有N个义项s1,s2,…,sn;

2) 分别计算w的每个义项与s的每个义项的义项相似度,取义项相似度的最大值作为w和s的语义相似度;

3) 最后选择sj,使得Sim(w, s)=max(Sim(wi, sk))。其中i=1,2,…,m,i=1,2,…,n。

2.3同义扩展词的选取

基于《Hownet》的词语相似度计算方法充分利用了《Hownet》中对每个概念描述时的语义信息,得到的结果与人们平时所使用语言比较接近,这种方法主要用于基于实例的机器翻译。基于同义词词林的方法比较简单,符合信息检索要求,但这种方法得到的结果比较粗糙.对于具体的查询会出现词语冗余。本文采用《同义词词林》与《知网》相结合的方法,即首先用《同义词词林(扩展版) 》来获取每个初始查询术语的同义词集合, 提供同义词候选集, 然后利用《Hownet》计算待扩展同义词与候选同义词之间的相似度,得到较为精确的数值,从而获得扩展同义词集合。

初始查询中同义扩展词的获得过程如下:

1) 对同义词进行词义消歧,利用《同义词词林(扩展版) 》得到初始查询术语ti的同义词集合为Ti = { ti1,ti2, …, tik };

2) 利用《Hownet》计算初始查询术语ti 和集合Ti 中每一个tij 的词语相似度Sim( ti , tij)。相似度大于阈值α的词语作为原查询的同义词,小于阈值α的词语直接删除, (0≤α≤1);

3) 从而得到集合T′i = { t′i1,ti2,…, t′i c} ,Ti′为选取的术语ti 的同义扩展词的集合。

3实验及其结果

3.1同义词扩展实验

实验中选取材料、精神、方向、健康、可靠、造就、容易等七个高频词进行测试。主要获得高频词扩展后的个数。实验结果如图2所示。

3.2扩展查询实验

本检索实验基于Google搜索引擎,模拟用户初始查询请求和扩展后查询请求提交给Google,实验过程不涉及搜索引擎实现的细节。

实验选取七个高频词汇作为初始查询请求的测试集,分别以同义词词林、知网和本文介绍查询扩展方法得到相应七组扩展词组,最后将扩展查询请求在Google上进行搜索。考虑用户查看搜索结果的习惯,人工统计前50条搜索结果的查准率 (由于涉及到具体的搜索引擎的网页数据库,暂时不统计查全率)。为了说明该查询扩展方法的有效性,将本文提出的方法与其它扩展作比较,结果如图3所示。

4结语

本文提出了一种基于查询的同义词扩展策略。实验结果表明查询准确率有一定的提高,但是仍存在以下问题:(1)词义消歧的准确率会影响同义词选取是否正确,所以如何提高词义消歧准确率;(2)如何根据实际情况对同义词自动地调整阈值大小以达到最佳替换效果。

摘要：随着互联网的发展,人们接触到的信息量越来越大。为了使用户能快速找到所需要的信息,提高传统检索系统的查准率变得很重要。查询扩展方法能在一定程度上提高查准率。以初始查询语句为基础,提出一种基于《同义词词林》和《知网》的同义词扩展模糊查询方法。

关键词：同义词词林,知网,检索系统

参考文献

[1]马晖男,吴江宁,潘东华.一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法[J].大连理工大学学报,2007,47(3).

[2]徐建明,白彦霞,吴树芳.基于同义词扩展的贝叶斯网络检索模型[J].计算机应用,2006,26(11).

[3]赵医娟,潘来奇.基于同义词扩展的文本检索改进研究[J].中国教育技术装备,2010(18).

[4]董振东,董强.知网[EB/OL].www.keenage.com.

[5]刘群,李素建.基于《知网》的词汇语义相似度计算[C]//第三届汉语词汇语义学研讨会.2002.

[6]李峰,李芳.中文词语语义相似度计算——基于《知网》2000[J].中文信息学报,2007,21(3).

[7]龚永恩,袁春风,武港山.基于语义的词义消歧算法初探[J].计算机应用研究,2006(3).

含糊的近义词 第4篇

【含糊的近义词】(以下词语任选其一)

拖拉;混沌;否认;拖沓;邋遢;暗昧;含混;笼统;模糊;吞吐;暧昧;迷糊;

附录词语(含糊)的相关知识：

【含糊的意思】

①(形容词)基本义：不明确;不清晰。他的话很含糊;不明白是什么意思。(作谓语);②(形容词)不认真;马虎。这事一点儿也不能含糊。(作谓语);③(形容词)示弱(多用于否定)。要比就比;我绝不含糊;。(作谓语)注意：“不含糊”常用做赞美的.话;是“有能耐”或“行”的意思。如：他那手活儿可真不含糊。

【含糊的反义词】(以下词语任选其一)

含糊的近义词及造句 第5篇

暗昧：①昏庸愚昧：寡人暗昧，夫子不远千里，将有为乎? 暗昧

暧昧：①(态度、用意)含糊;不明白：态度～。 ②(行暧昧

笼统：缺乏具体分析，不明确;含混：他的话说得非常～ㄧ他笼统

模糊：1.亦作“模胡”。 2.不分明;不清楚。 3模糊

含混：模糊;不明确：～不清丨言辞～，令人费解。含混

邋遢：脏;不整洁：屋里太邋遢了|穿得邋里邋遢的。彐(?邋遢

拖沓：①不爽快;不简洁：说话拖沓|办事拖沓|用笔拖沓。拖沓

拖拉：1.办事迟缓，不抓紧完成。 2.谓拖延。拖拉

否认：不承认：矢口～ㄧ～事实。否认

吞吐：①吞进和吐出：白云吞吐红莲阁。 ②大量进出：吞吞吐

迷糊：神智或视力模糊不清：烧酒使他更迷糊了，辨不清天地迷糊

混沌：①我国传说中指宇宙形成以前模糊一团的景象：～初开混沌

含糊造句

1、他的答复是含糊的。

2、他那含糊的回答弄得我们很为难。

3、在原则问题上不能含糊。

4、但因为这些值不是来自于受控词汇表的，所以可能比较含糊。

5、当这些含糊的东西，出现在字里行间，她能够听到它们并且感觉自己需要发现些什么。

6、它是一个有意含糊的概念，可能会造成误解。

7、然而意图是明显的，这些含糊的演说将推动未来几个月的辩论。

8、当涉及到食品，我们大多数人会在有人故意含糊的时候感到紧张。

9、在逆境中寻找幸福需要坚强的性格，但科学家常常发现，这个方面太含糊了难以对其进行研究。

10、不过说实话，当遇到含糊的短语时，我的语法会有很多问题。

11、XP的一个好处是评估的精确性，从项目范围阶段高层次的含糊花费开始，将在版本计划和迭代计划阶段得以进一步细化。

12、您还应该能够从访谈、会议和调查中，将含糊不清的表述转换为准确的需求声明。

13、是否大多数公民其实被裹胁在一团迷雾中，仅仅根据盲目的信念，动人的口号，或者干脆是含糊的感觉和猜测来投出他们的选票呢?

14、当面试官问你对薪资的要求的时候，要保证你给出的答案是含糊的，或询问公司对该职位有何薪资预算。

15、在读了一段有关含糊的社会活动的话之后，那些猜了粗糙的谜语的人们，对于该社会活动的评价更严厉和负面。

16、十月，我打电话给丹，含糊地邀请他一起喝杯酒或是吃个饭——从三月份开始，我隔一段时间就会发出这样的邀请，我这才意识到时间已经过去了那么久。

17、这个问题不好回答，因为问题的起因就是含糊的。

18、失败的一个主要原因是不完整的、含糊的或不明确的需求。

鸡飞狗窜的反义词和意思 第6篇

鸡飞狗窜的反义词、拼音、意思、例句如下：

鸡飞狗窜 jīfēigǒucuàn 鸡犬不惊 jīquǎnbùjīng

【鸡飞狗窜】鸡乱飞，狗乱跑(跳)，形容因极端惊恐而混乱不堪,人生语录。也作“鸡飞狗走”“鸡飞狗跳”。

〔例句〕

1.日寇投降后，这个大佐特务，被人民撵得鸡飞狗窜;他的党羽，纷纷落网。

2.你看前两天那种搜索的.样子，只就我们歇宿的那一家客寓，已经是闹得鸡飞狗走，鬼哭神号。

3.军阀混战那会儿，无论过谁的队伍，都闹得村里鸡飞狗跳的。

【鸡犬不惊】连鸡狗都没受到惊动。多用于形容军队纪律严明。

〔例句〕

1.文王与子牙放炮起兵。一路上父老相迎，鸡犬不惊。民闻伐祟，人人大悦，个个欢忻。

2.人民军队所到之处百姓乐业，鸡犬不惊。