婆媳关系

摘要： “三孩”政策的实施给妇女的生育带来的一系列影响,主要体现在留守妇女增多造成婚姻不稳定、性别的劳动分工以及家庭经济地位的不对等引起夫妻矛盾、多孩抚育过程中婆媳关系冲突频繁以及高龄生育对孕产妇身体带来伤害等。要使“三孩”政策在农村落地,不仅需要采取相关的激励、奖励措施,更需要从普及生育保险制度、加强性别平等意识教育以及完善托幼、教育、医疗等公共服务设施方面下功夫。

摘要： 从零售药店与工业企业开始合作的那一天起,双方便在不断演绎着合作与博奔。有人把工商之间微妙的关系比作婆媳关系,双方各有各的委屈,各有各的道理,无法简单地以“对错”二字下评判。

摘要： 在一师一团十二连,人们提起吴军、吕桂花家庭,都会向他们竖起大拇指。夫妻俩孝老爱亲、邻里互助,是职工群众学习的典范。吴军是一团十二连职工,妻子吕桂花是家属,他们有个可爱的儿子,吴军的母亲与他们一起生活。吴军的妻子很贤惠,随时把家里收拾得干净整洁。吴军的母亲给他们做饭、带孩子,婆媳关系融洽。虽然他们的生活不算富裕,但很温馨、和谐。

摘要： 婆媳关系是千古难题,它被认为是家庭关系中最难融洽的关系,多以它具有特殊性,大量的实际例子摆在面前,甚至会让一些人谈虎色变,产生恐惧.事实上,婆媳关系的融洽性是存在可能性的.和谐融洽的婆媳关系,不仅能够提升家庭和谐的程度,同时也能够让不同的人分别扮演好自己的角色.为有效处理婆媳之间的矛盾,积极挖掘和谐因子,应该运用科学的对策来改善婆媳关系.

摘要： 性别平等主义在城市的推进以及个体在社会的崛起,深刻影响着城市已婚青年女性对婆家与娘家关系的理解.通过对陕西省C市已婚青年女性的调查,本文基于"娘家-婆家"分析框架探讨她们重构亲属关系的过程及其对家庭养老秩序的影响.研究发现,已婚青年女性的亲属关系构建呈现出两个新的特点:一是女性婚后的身份归属由姻亲归属转变为血缘归属,二是女性对婆家与娘家的亲属距离进行重新衡量.这与独生子女政策的推行、婚居文化的改变、女性家庭权力的上升以及"付出—回报"平衡的市场逻辑有着密切的关联;在此背景下,家庭的养老秩序发生变化,以男女个体为核心、配偶协助的"个体-合作"型养老模式逐渐形成.本文为理解夫妻之间与代际之间的矛盾和冲突提供了新的思路.

摘要： 湖北省宜昌市丰泽东方城小区有一对婆媳,经常手挽手在小区散步,有说有笑,相处之融洽胜似母女。婆婆是今年76岁的张仁秀,儿媳妇是53岁的黄玉兰。黄玉兰过门30年,婆媳从未发生过争吵。黄玉兰1990年结婚。性格和善的她,深得公公婆婆的喜欢。"都说婆媳关系难处理,我跟小兰处得可好啦!"张仁秀说,"她做什么事情都有商有量,很合我心意。"

摘要： 有人说,婆媳矛盾导致的离婚率,比外遇引发的离婚率更高。婆媳关系真的这么难处吗?婆媳真的是天敌吗?2021年,本刊邀请心理专家魏敏博士,为您提供解决婆媳矛盾的实用方法。在婆媳论坛里,婆婆把老公的前女友挂在嘴边,是被媳妇吐槽最多的奇葩行为之一。今天,我从人性特点和系统规则两方面来谈谈这个问题。先来谈谈人性特点。

摘要： 有人说,恋爱是个技术活儿,尤其是步入婚姻前,男女双方以及双方家庭,都要面临各种问题,以及生理、心理、物质等各方面的准备。那就让专家来教教咱们,步入婚姻前都要注意些什么。婚前被热情的准婆婆搞到高度紧张柳萍正准备下班,突然电话响了,低头一看是未婚夫的妈妈—准婆婆,她心头一紧。

摘要： 有人说,婆媳矛盾导致的离婚率,比外遇引发的离婚率更高。婆媳关系真的这么难处吗?婆媳真的是天敌吗?2021年,本刊邀请心理专家魏敏博士,为您提供解决婆媳矛盾的实用方法。在生活中,我们经常能看见这样的婆婆:事先没有和儿子、儿媳打招呼,也没有任何征兆地突然来了。她笑容满面,脚下生风,理直气壮地说:"我不告诉你们,就是想给你们一个惊喜!看看我给你们带什么好吃的啦!"

摘要： 有人说,婆媳矛盾导致的离婚率,比外遇引发的离婚率更高。婆媳关系真的这么难处吗?婆媳真的是天敌吗?2021年,本刊邀请心理专家魏敏博士,为您提供解决婆媳矛盾的实用方法。我觉得,生活中还是善良的人多,婆婆也一样,多数都很善良。有一位婆婆平时与儿子、儿媳分居两地,每年到儿子家一起生活3个月。她是一个勤快、爱干净的人,总是主动帮晚辈承担一些家务。

摘要： 结婚是生命周期中最复杂、困难的转变,从两个人变成一个家.在快速变迁与发展的社会里,人们的恋爱观、家庭观当然也会发生很多变化,于是就出现了「三快」婚姻—相识快、结婚快、离婚快.根据内政部统计数据显示,从民国85年的粗离婚率是千分之1.67到去年民国102年的粗离婚率是千分之2.41,显示我国离婚对数在这短短的17年间快速增加,由其在民国95年,粗离婚率是千分之2.83,将近快要成长一倍之多,由此可知,有越来越多人因为某种因素而结束婚姻,无法白头偕老(简郁雅,2005).而婆媳关系是华人社会中常见的姻亲关系，但是在家庭中，婆媳关系却是极为敏感的，常常可以成为其他人茶余饭后的话题，但是在当事人面前却是不容置咏的情形，即使到现代社会中，仍然常常可以看到或者是听到与婆媳有关的议题，近来，由于大时代的变迁，家庭模式开始改变，婆媳之间的关系似乎也悄悄地改变。

摘要： "贤妻良母好婆媳."这是中华民族女性传统美德,是社会主义精神文明建设对妇女"半边天"的道德要求,是现代家庭代际和谐的重要组成部分.一、现代家庭婆媳关系和谐,是幸福温馨家庭的重要因素家庭是社会细胞.家庭的幸福、温馨和美满,是经济发展和社会安定的重要基础.而贤妻良母好婆媳,是幸福、温馨家庭的"半边天",是现代家庭代际亲情和谐不可或缺的重要支柱.rn 促进婆媳关系和谐需要加强家庭美德建设，开展创建“五好文明家庭”和“五好文明婆媳和谐规范”的宣传、评选、表彰活动，是保持和改善婆媳关系和谐的根本保证。加强老年妇女自身素质的终身教育与终生学习，带头构建“学习型”家庭，以婆婆的爱心，唤起媳妇的孝心，这是搞好婆媳关系和谐的重要关键。加强家庭道德和现代家庭的相关法制建设，实行社会和家庭的德治与法治相结合的综合治理。

摘要： "婆媳好,无价宝"婆媳关系是家庭内部人际关系中一个很重要而敏感的问题,也是一个特别棘手、最难调适好的社会问题.婆媳和睦,老少共融,大大有利营造孝亲敬老氛围,促进"家和万事兴",保持社会安宁与进步.根据最近对延安市郊两个村的重点调查和结合个人认识,就如何调适婆媳关系,提出以下粗浅意见.rn 婆婆与媳妇是矛盾的两个主要方面，彼此不应过高要求对方，相互理解和宽容是最可贵的精神。作为婆婆，应当像对待自己的女儿一样关心、体贴媳妇。请切记；爱媳妇就是爱儿子，疼媳妇就是疼儿子。谈到媳妇，完全可以做得更好一些。婆婆虽非自己亲娘，但她是你最爱的人的妈妈，没有妈妈哪有你的爱人：爱丈夫当然也要爱婆婆。同时也要明白，公婆健在是晚辈的大福气，因为缺少父爱或母爱对于子女来讲都是人生之大不幸。媳妇到了婆家，就是家里的主人，应当孝敬老人，手脚勤快，多关心体贴老人，这是做媳妇应尽的义务。婆媳相处，关键在于相互理解，都应当从自己做起，尊重对方，宽容对方，两好并一好，温馨乐陶陶。尊婆爱媳的提法很好，有利跨越代沟，促进婆媳和睦，保障孝亲敬老美德的代代相传。

摘要： @@孝是中华文明的显着特征。孝在中国历史进程中发挥着重要作用并对东亚文明产生了重要影响。伴随着不同文明模式的冲击与融合，孝也自发、自觉地得以传承。但也是和经济的发展不相适应，伴随着媒体的发达，孝的问题更加快捷地显露出来，孝行的实现有很多障碍。同时孝的标准也有很大的主观性，从伦理学角度讲，绝大多数人认为自己很有孝心。但从效果实现来讲，往往并不理想。rn 本文主要以婆媳关系为例，从家庭人际关系处理技巧的角度来探讨各方对孝的认可度。

摘要： 本研究主要在研究应有之情的孝道观及与母亲真有之情的依附关系对男性在婆媳关系中态度的影响。研究样本以嘉义县市已婚的男性为母群体，考量样本的代表性与经济性，取样方法采立意取样方式进行问卷之施测，根据受试者在依附风格量表，传统孝道问卷及研究者自编之男性在婆媳关系态度问卷上的填答，以causal Steps考验依附风格是否为男性孝道观对其在婆媳关系中的态度的中介变项。

摘要： 家庭中婆媳心理和行为的测定及调试系统，其包含有以下组成部分：提问及回答模块；计算模块；组合编辑模块；归类模块；结果模块；其中：计算模块分别直接与以下两个模块相联系：提问及回答模块，组合编辑模块；组合编辑模块还与归类模块相联系，结果模块分别与第2、3、4个模块相联系，共同形成一个相联系的整体。本发明通过人性化的设计和使用过程，使使用者获得适合其心理行为的建议或警示，使其得到心理调试，并获得良好的对应技术效果。

摘要： 本发明提供一种针对复杂的问题也能够高性能地提取二元关系的装置。解答－特性对提取部(12)从保存着包含在文本数据中出现的二元关系中赋予了表示其是应提取的内容的解答的事例的教师数据的教师数据存储部(11)中提取事例的特性，生成特性的集合和解答的组。机器学习部(13)利用预定的机器学习方法，对该组在何种特性集合的情况下会形成何种解答这一问题进行机器学习，并将学习结果信息保存到学习结果存储部(14)。候选提取部(15)从文本数据(2)中提取二元关系的候选，特性提取部(16)提取二元关系的候选的特性的集合。解答推断部(17)基于学习结果信息推断在二元关系的候选的特性集合的情况下容易形成解答的程度，二元关系提取部(18)根据推断结果提取正的解答的推断程度良好的二元关系的候选。

摘要： 含义关系学习装置(1)具备：负例数据生成部(12)，其通过将构成多个正例数据对的语言数据组合而生成多个负例数据对；特征量提取部(13)，其从分别构成负例数据对的语言数据中提取特征量；相似度计算部(14)，其计算各个负例数据对的特征量之间的相似度；学习用负例数据生成部(15)，其基于相似度，将多个负例数据对分类为预先决定的多个相似度范围，由此生成与多个相似度范围对应的多个学习用负例数据集；学习数据集选择部(17)，其以按照基于多个相似度范围而预先决定的选择计划的顺序，选择多个学习用负例数据集中的任意的学习用负例数据集；以及学习处理部(18)，其使用选择出的学习用负例数据集和多个正例数据对来进行机器学习处理。

摘要： 本发明公开了一种融合依存关系与篇章修辞关系的事件时序关系识别方法。本发明一种融合依存关系与篇章修辞关系的事件时序关系识别方法，其特征在于，包括：给定事件对e1,e2,提取最短依存路径方面；考虑到依存句法树复杂的句法结构，另外增加了一条启发式规则来丰富事件相关信息；把孩子节点加入依存路径中，最后将提取出的词按事件句出现顺序排序；之后将得到的事件对依存路径按照与基准模型相同的处理方法，经过嵌入层，双向LSTM层以及隐藏层得到向量表示Y'。本发明的有益效果：将篇章树的信息编码加入模型中。该方法将事件间关联关系分两部分进行表征，一是事件所在句子的依存路径信息。

摘要： 本发明提供一种关系分析方法、关系分析程序以及关系分析装置。为了抑制低精度的视线检测处理的影响并且得到高精度的市场营销分析结果，在视线分析装置(1)的存储部中，针对每个商品对应地存储包含该商品的一个基本区域和与该基本区域至少一部分交叉的扩展区域。视线分析装置(1)的注视度计算部(14)通过针对每个区域对照视线检测部(11)检测到的视线数据的位置信息和通过区域定义数据定义的各区域的位置信息，计算每个区域的注视度，针对与区域对应的每个商品，累计每个区域的注视度来计算每个商品的注视度数据，然后将其存储在存储部中。

摘要： 披露了视频图像位置关系修正设备。包括摄像机的内部参数和接附参数的坐标变换参数用作未知数。产生关系表达式，使得关系表达式的数量大于要计算的坐标变换参数的数量。基于通过摄像机实际捕获并且显示的视频图像参考点Q1到Q6的监视器坐标和虚拟目标点R1到R6的对应的监视器坐标之间的偏差计算坐标变换参数的值。基于计算的坐标变换参数的值从参考点的实际坐标推导出虚拟目标点的监视器坐标。确定坐标变换参数，使得虚拟目标点的监视器坐标和实际捕获的视频图像参考点的监视器坐标之间的偏差的平方和最小。基于确定的坐标变换参数的值，修正实际视频图像和虚拟视频图像之间的相对位置关系。

摘要： 本发明提供了一种处理关系图转为类树形血缘图关系的方法及系统，方法包括：获得第一关系图数据结构；获得第一处理指令，将第一关系图数据结构处理为类血缘树形结构布局算法，获得第一处理结果；根据第一处理结果进行节点信息计算，获得第一计算结果；根据第一处理结果进行层级信息计算，获得第二计算结果；根据第一处理结果、第一计算结果、第二计算结果获得第一初步类树布局转化结果；获得第一游离节点布局计算属性；根据第一游离节点布局计算属性对第一初步类树布局转化结果进行调整，获得类血缘树数据结构。解决了现有技术中由于血缘图和关系图各自的功能局限性，导致存在限缩应用范围的技术问题。

摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于关系导向的实体关系联合抽取方法及系统，对目标文本中句子进行编码，获取目标文本中句子向量表示；针对句子向量表示，利用关系抽取模块抽取目标文本中所包含的关系类型；将抽取的关系类型作为先验知识与目标文本句子中词向量表示进行融合，利用实体识别模块来识别目标文本中与抽取的关系类型对应的实体。本发明能够减少对无关实体的关注，避免抽取冗余实体，进而对识别出的多个关系类型分别识别其对应的实体对，解决实体重叠问题，最终抽取出句子中所包含的全部实体关系三元组，提升实体关系识别准确度，便于实际场景应用。

摘要： 本发明属于图神经网络推荐技术领域，公开了一种融合社交关系和语义关系的图神经网络推荐方法及系统，利用简单的图神经网络推荐模型，基于用户社交信息、用户与项目的评分交互信息、项目的标签信息，将非图结构的信息构建成图信息；利用项目的标签信息，对项目的标签进行聚类；计算项目与标签簇之间的相关度，利用项目‑标签簇相关度矩阵，进行余弦相似度的计算，当相似度大于某一阈值时，在两个项目之间添加信任关系，构成项目的语义关系图结构。本发明以用户‑项目的评分二部图作为基础，其他同构图为补充，从而达到有更多的邻居节点用于聚合的目的，解决数据稀疏的问题，通过试验证明提出的模型比GrpahRec的推荐准确度更高。

摘要： 本申请提供了一种关系抽取方法、关系抽取装置以及计算机存储介质。该关系抽取方法包括：将相同的句子序列分别输入学生网络、实体教师网络以及关系教师网络；将句子序列的特权实体信息输入实体教师网络，将句子序列的特权关系信息输入关系教师网络；选择句子序列中的一个正样本和若干负样本，利用正样本和负样本分别在学生网络、实体教师网络以及关系教师网络的输出表示，建立学生网络与实体教师网络的实体对比对以及学生网络与关系教师网络的关系对比对；利用实体对比对与关系对比对训练学生网络。通过上述方式，本申请的关系抽取方法采用对比学生教师学习，有效地将特权实体信息和特权关系信息提取到学生模型，以实现准确的关系提取。