比较句

摘要： 在现代汉语的动词使用中,“有”是最常出现的动词之一,出现频率很高,而“有”字从其最本质的持有、拥有义,逐渐引申出存在、包括、状态、达到和比较等多种引申义。表量度的“有”字句式同时也是现代汉语中重要的语言点,结构虽然稳定,但解释十分繁琐。本文基于语料库和“有”在实际语境中的使用,将“量度”概念引用到“A有BX”句式和“A没有BX”句式分析中,分析其本身的句式“量度”特点及结构的不对称性。

摘要： 在汉语中,表示比较的句式被称为比较句。该文从语义上将汉语比较句分为表示“极比”“胜过”与“不及”关系的“差比句”和表示“近似”与“等同”关系的“平比句”,分门别类地分析归纳了它们在维吾尔语中的翻译方法。

摘要： 从胶辽官话语法研究起,比较句受到了学者们的广泛关注,并取得了一些研究成果,且集中于胶辽官话的登连片和青莱片.笔者从共时和历时角度出发,对胶辽官话登连片和青莱片中比较句的研究成果进行整理,从研究数量、研究内容、研究方法等角度总结胶辽官话的成果与不足,并提出展望,以为胶辽官话和辽宁方言比较句研究提供参考.

摘要： "X和Y有(得)一V"是汉语中新兴的表示比较的构式,由比较主体(X)、比较基准(Y)和"有(得)一V"构成.该构式的整合层级可分为低、中、高三级.构式义为"说话人认为X在某一比较参项上与Y同样都具有高程度义".

摘要： 临夏方言存在区别于其他汉语方言的"格范畴".在语言接触视角下,文章首先通过地理语言学方法调查得出"哈[XA43]"的使用范围及语义层面的特征,再通过与普通话"被"字句、"把"字句、比较句的对比分析总结出临夏方言"哈[XA43]"字句的语法特征.

摘要： 根据语义功能,河北孟村方言的比较句分等比句、差比句、极比句和递比句四种,具体句式有"A+跟/会+B+一样+AP/VP""A+比+B+AP/VP""A+赶上+B+AP""A+没/不如/不跟/不像+B+AP/VP""A+不如/不跟/比不得/伴不得/赶不上+B"等.这些句式在句法条件、语义功能或语用倾向上存在差异.比较基准在谓词后的比较句在孟村方言仅有少量保留.此外,通过比较戴遂良汉语教材和现代方言,可看出河间府方言百年的演变.

摘要： “A跟B一样(X)”句式可以表示比较,也可以表示比拟。当表示比较时,差异不但体现在语音形式上,也体现在句法形式上。比较句中,人们对B的语义特征认知上单一,因此句式中的“X”可以省略;比拟句中,当人们在认知上共同认为B是“X”的典型成员,X也可省。

摘要： 本文描写分析石城客家话的比较句.分析的类型包括差比句和等比句,前者包括"胜过"、"不及"、"极比"、"关联差比"四个小类,后者未分小类,但有多个构成句式.从表现看,无论是差比句还是等比句,都有方言特色.文章还与梅县话的比较句进行了简单的比较,指出两者大同小异,说明客家方言语法内部一致性较强.

摘要： “X比任何NP都W”是一个用差比形式表达极比含义的极性程度构式,分为同类相比和异类相比。“任何NP”可表达任选义和全量义,构式在此基础上通过语义衍推获得了极性程度义,使用时具有主观性、反预期性、显著性。构式中的任指代词“任何”可由统指代词及旁指代词替换,代词的确指度越低,构式所表达的主观性越强、程度越高,反之则程度越低。

摘要： 文章阐述了“比”字比较句、“有”字比较句及其否定形式之间存在的语义不对称现象,分析它们之间的逻辑关系,并从认知语言学和语用学角度对这两种现象进行了解释.“比”字句和“没有”句是比较范畴中的原型,其比较语义更加明确,在会话中,也更加符合量原则的要求.

摘要： 比较点是比较句中重要的概念.三种常用汉语教材显示,比较点省略和隐含现象在课文和理解性、交际性的练习设计中出现得比较频繁,但在简洁化、公式化的语法讲解中却被忽视.比较点在成人汉语教材及教学中应给予重视.

摘要： 本文首先综述过往研究对“比”的分析，并指出其中存在的问题;然后，以Gu&Guo(2014)将差比句和等比句中的引介词统一分析为功能核心词为基础，更深一步探究该类词的语法语义特征。通过与连词“跟、同、和”等的对比，提出以下观点:用于比较句的引介词“比、跟、同、和”与用作连词的“跟、同、和”这些词均为功能核心词，它们投射出一个复合名词短语DP，但比较句中的引介词“比、跟、同、和”为伴随介词，具有非复数特征([一复数])，其语义为“伴随”;连词“跟、同、和”具有复数特征([+复数])特征，其语义为“添加”.这样的分析解释了这两类词在相关短语结构中受“都”量化时的相逆表现。

摘要： 本文考察江苏高邮方言中的比较句的语义类型和基本格式,其中A、B表示比较项,W表示基本值,Z代表量化值.语料取自本人母语以及对周围人群的调查.高邮方言比较句的研究，对于弄清汉语方言江淮官话的历史层次，对于本地区的次级方言区划等均有着极为重要的作用。

摘要： 绥德方言与北京话的比较句有相同的一面，也有不同的地方。本文就绥德方言的比较句(差比句和平比句)进行描写与分析。

摘要： 因果句解析装置具备：因果句提取部，其从文章提取包含原因表现和结果表现的因果句；取得部，其取得表示基准表现的信息，所述基准表现是用于对相似的程度进行解析的基准；相似度解析部，其针对所述因果句提取部提取到的因果句，算出原因相似度和结果相似度，所述原因相似度是该因果句所包含的原因表现与所述基准表现的相似度，所述结果相似度是该因果句所包含的结果表现与所述基准表现的相似度；以及期望因果句提取部，其提取所述因果句所包含的原因表现和结果表现中的一方与所述基准表现相似、且另一方与所述基准表现不相似的因果句。

摘要： 本发明提供一种词向量和句向量互信息最大化的句嵌入方法及系统，其中方法包括编码第一待识别句子中的各词语；对第一待识别句子中目标词向量的多个维度进行置零操作；编码第二待识别句子中的各词语；将第一词向量矩阵中的每个词向量经过多头自注意力层计算；将第二词向量矩阵中的每个词向量经过多头自注意力层计算；对第三词向量矩阵进行平均池化操作；对第一整体句向量进行维度置零操作；计算第二整体句向量与第四词向量矩阵中对应的词向量的点积；计算第四词向量矩阵中词向量和第二整体句向量的互信息；将第四词向量矩阵中词向量和第二整体句向量的互信息最大化。本发明解决了现有的无监督句嵌入方法使用效果不佳的问题。

摘要： 本发明提出一种引述句和辟谣模式句引导的“谣言‑辟谣文章”匹配方法及系统。通过引导模型行为，使其更加关注辟谣文章中带有“引述”和“辟谣模式”成分的句子，实现考虑到辟谣文章特点的“谣言‑辟谣文章”匹配程度评分。具体地，本发明通过使用文字相似度指标精调神经网络模型增强引述句的发现能力，通过引入模式向量增强辟谣模式句的发现能力，从而使模型关注到含有引述成分和辟谣模式的关键句子，过滤掉辟谣文章中大部分无关句子，最终实现高效准确的“谣言‑辟谣文章”匹配。

摘要： 本申请实施例公开了一种句对匹配方法、装置和用于匹配句对的装置。该方法的实施例包括：从网页库内的网页中抽取包含目标语言语句的句段，以得到句段集；其中，句段集中的每个句段包括目标语言的语句以及语句的上下文；将双语数据集中的双语句对与句段集中的句段进行匹配；双语句对中包括源语言的第一语句和对应目标语言的第二语句；对于双语数据集中的每一个双语句对，确定句段集中与双语句对相匹配的句段，将网页库中与所确定的句段对应的网页确定为该双语句对的来源网页；其中，与双语句对相匹配的句段为同时包含双语句对中的第一语句与第二语句的句段。该实施方式提高了句对匹配效率。

摘要： 本发明提供了一种句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，其中向量预测模型构建方法，包括以下步骤：S11、构建句向量训练模型；S12、对所述句向量训练模型模型进行训练；S13、向句向量预测模型中导入所述句向量训练模型的参数。本句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，进行句向量预测时有很好的领域适应能力和句子向量泛化能力，可直接迁移到多种领域进行使用。

摘要： 本发明属于教育信息化领域，提供一种基于Word2Vec和循环神经网络的小学语文作文比喻句与拟人句自动提取方法，首先，利用经过人工标记后的数据集，预处理后得到符合实验要求的数据集。然后，利用Skip‑Gram模型结合Hierarchical Softmax的方式训练Word2Vec模型。最后，利用训练后的模型来表示文本，将其作为循环神经网络分类器的输入训练相应的循环神经网络分类器。本发明提出作文中比喻句与拟人句的自动提取方法，为构建基于修辞使用的小学语文作文自动评价器提供了比喻句与拟人句的提取方案。

摘要： 本发明公开了一种中文比较句分类器模型生成、中文比较句识别方法及装置，包括：将数据集各句子中每一个包含设定的比较关键词的分句转化成一个序列，并为序列建立与其对应分句所属句子相同的类别标记；得到序列集；采用序列模式挖掘算法从序列集中挖掘出若干比较模式，组成比较模式集；用每一个序列逐一匹配比较模式集中的各比较模式，根据匹配结果及比较模式总数量，得到与每一个序列对应的一组特征向量；根据所述特征向量及与其对应的所述序列的类别标记，生成分类器模型；然后通过得到的比较模式集和分类器模型，识别读入的未知类别的句子，确定其是否是比较句。通过自动学习比较句的模式特征，生成分类器模型，自动、有效地识别文本中的比较句。

摘要： 本发明公开了一种中文比较句分类器模型生成、中文比较句识别方法及装置，包括：将数据集各句子中每一个包含设定的比较关键词的分句转化成一个序列，并为序列建立与其对应分句所属句子相同的类别标记；得到序列集；采用序列模式挖掘算法从序列集中挖掘出若干比较模式，组成比较模式集；用每一个序列逐一匹配比较模式集中的各比较模式，根据匹配结果及比较模式总数量，得到与每一个序列对应的一组特征向量；根据所述特征向量及与其对应的所述序列的类别标记，生成分类器模型；然后通过得到的比较模式集和分类器模型，识别读入的未知类别的句子，确定其是否是比较句。通过自动学习比较句的模式特征，生成分类器模型，自动、有效地识别文本中的比较句。

摘要： 本发明公开了一种基于BERT对抗训练的比较句情感分析方法及系统，通过将预训练语言模型BERT与对抗训练过程相结合，从而创新地获取评论文本中更加丰富的语义特征信息，并降低数据集中大量的非比较句所带来的噪声影响，提升对于比较句情感分析的性能。本发明通过引入预训练语言模型BERT对输入的评论文本进行编码，有效地识别比较句文本中的深层语义以及逻辑关系；通过引入对抗训练过程，可以降低数据集中大量的非比较句带来的干扰，并且可以识别出比较句中数据样本较小的“WORSE”类别的文本，从而有效地预测出评论中的情感倾向。本发明在真实数据集上进行的广泛实验，证实了与最先进的模型相比本发明具有更加良好的性能。

摘要： 本发明涉及一种基于神经网络的中文比较句识别方法及装置，包括以下步骤：首先对语料及其分词结果进行规范化处理，然后通过基于比较特征词词典与句法结构模板、依存关系相结合的方法进行粗粒度提取；最后设计一种类别序列规则(CSR)提取算法，并利用CRF挖掘实体对象信息即语义角色信息，辅以比较特征词与统计词特征，利用这四种特征构造BP神经网络，找到使性能达到最优的特征形式完成细粒度提取。对比现有技术，本发明能够有效利用不同层级语义信息进行识别，使用户能够更快速而且准确地找到语料中置信度较高的中文比较句，提高中文比较句的识别率。