主题 具体内容 详细信息 关联研究及理论 研究趋势或应用场景
关键词相关 定义 在信息检索、搜索引擎优化(SEO)、文本挖掘等领域中，用于描述和概括文本内容的一组词语或短语 - 提高信息检索系统的准确性和搜索引擎排名
分类方法 根据出现位置分类：文章关键词、段落关键词、句子关键词 - 根据具体需求和场景，考虑文本内容、目标受众以及技术方法等因素选择和分类，提升信息检索和搜索引擎优化效果
根据语义分类：主题关键词、相关关键词、聚类关键词 -
根据用途分类：检索关键词、SEO关键词、文本挖掘关键词、广告关键词；根据来源分类：用户关键词、自动抽取关键词、专家定义关键词 -
语法研究相关 不同研究路子 以布龙菲尔德为代表的美国描写语言学重在对语言或方言语法规则作细微、静态描写；乔姆斯基开创的语法学重在从理论上探求人的语言机制和人类语言的普遍语法 两种研究不应该对立，研究对象有所交叉，应互相吸取、相辅相成 强调描写语法学存在价值，在发展中会吸取其他语法理论合理因素，对具体语言语法规律挖掘和描写有不可替代贡献
陆俭明相关 关键词为语义指向、层次切分法、句法结构、语法意义 - -
语义表示相关 方法 分布式表示（捕捉词在语义空间中的位置表示词义）、稠密表示（学习词的向量表示词义）、低维表示（降维技术将高维向量映射到低维空间简化计算和提率） - 融合多模态信息（整合文本、图像和声音等多种信息全面表示语义）、处理长距离依赖关系（捕捉句子中远距离词语之间的关系）、适应特定领域的语义表示（针对特定领域构建有效语义表示模型）
研究趋势 融合多模态信息、处理长距离依赖关系、适应特定领域的语义表示 -
语义解析相关 定义 语义理解的核心任务，旨在理解文本中的句子结构和语义关系 - 基于深度学习的语义解析方法取得显著成果，如递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等模型用于捕捉句子中的语义关系，提高准确率
方法 传统方法主要依赖规则和模板，基于统计的方法通过学习大量标注数据建立语义解析模型 -
语句理解类题型相关 语句含义理解 考生准确掌握句意，识别句子中的关键信息和隐含意义，注意语境影响及词语在不同语境下的不同意义 - 考查考生对特定语句的理解能力，包括句子含义理解、语句衔接能力、特定语境下词语含义辨析能力
语句衔接能力 考察句子之间逻辑关系的理解，考生通过关联词、句式等线索推断句子间的逻辑连接 -
语境中的词义辨析 考查在特定语境下考生对于词汇含义的辨析能力，理解词语在不同情境中的细微差别 -
篇章理解类题型相关 主旨大意理解 测试考生能否准确把握文章的中心思想和主要观点，需要对文章结构有清晰的把握 - 关注考生对整篇文章的理解能力，包括主旨大意、细节理解、作者意图等方面
细节信息把握 检验考生能否从文章中提取关键信息，并理解这些信息如何支撑文章主旨 -
作者意图和态度推断 考生根据文章内容和语言风格，推断出作者的写作目的和态度 -
应用实践类题型相关 语言运用能力 考核考生是否能够正确、流畅地使用语言进行表达 - 要求考生运用所学知识解决实际问题，如语言表达能力测试
逻辑推理能力 - -
语词研究相关 核心内容 从认知语义的演变入手，探讨语词多功能性和多义性形成的机制与词类和义项划分之间的关系，以帮助词典编者和语言学习者进行语词释义和语言学习 长期以来，兼类词的功能划分和多义词的义项划分缺乏科学理论依据，造成词典释义含混与双语词典对等词翻译混乱等现象 -
“看”的语义相关 语义情况 A、表示“观察、查看”，如在不同文本中的示例；B、表示“时量短、动量小”，即“看一会儿”“看一下”，朱德熙认为动词重叠式兼表时量和动量 - -
语义特征相关 相关内容 揭示语义特征的本质内涵，将语义特征分成四类，重点提出四种提取方法：内省概括法、组合分析法、对立比较法和变换分析法 - -
语义关系相关 主要关系 近义关系、反义关系、象征关系 - -
含糊性问题研究相关 研究进路 多值语义解释和超赋值语义解释是两个经典研究进路，范启德（1975）的超赋值语义引入基于可能世界语义的可化结构，具有更强表达力；秋叶研（2017）给出满足可化结构条件的布尔多值解释 内涵语义与外延语义的界限是模糊的，对内涵语义增加“内涵语义要可以表达非线序的偏序结构”这一限制可进一步区分内涵语义和外延语义 -
英语语义理解相关 相关情况 对语义理解的四种基本模式进行解析，指导英语教师关注语言输入的有效性，采用不同的语言输入策略，如三年级学生英语课的案例 - -
韩国语连接词尾相关 研究内容 对韩国语因果关系连接词尾“一71叫 )”和“一 ( )”的句法、语义的不同特点进行比较分析 关于“一71叫 )”和“一 ( )”的研究相对滞后 -
“不但……而且”相关 语义特点 “不但……而且”不简单地只存在前轻后重的语法意义，而是有一个语义层次的连续性，由并列的语义逐渐过渡到递进的语义 篇章中的连接成分用来明确表达语言片断之间在语义上的种种转承关系 -

注释：分布式表示、稠密表示、低维表示等是语义表示中不同的技术手段，通过不同的方式来表达词语的语义。递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的模型，在自然语言处理的语义解析任务中发挥重要作用。超赋值语义和布尔多值解释是含糊性问题研究领域的不同语义解释方法。

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