散句

摘要： 韩以文为诗,杜以诗为文,世传以为戏。然文中要自有诗,诗中要自有文,亦相生法也。文中有诗,则句语精确;诗中有文,则词调流畅。谢玄晖曰:“好诗圆美流转如弹丸。”此所谓诗中有文也。唐子西曰:“古人虽不用偶俪,而散句之中暗有声调,步骤驰骋,亦有节奏。”此所谓文中有诗也。

摘要： 写作,没有人不想让自己文章的语言变得优美一些的。让文章的语言变得优美,有多种修辞技巧,如锤炼词语,调配语句,运用辞格等,而其中辞格的运用,更是使语言优美不可或缺的技巧。所谓辞格,就是修辞手法。海在我们脚下沉吟着,诗人一般。那声音仿佛是朦胧的月光和玫瑰的晨雾那样温柔;又像是情人的蜜语那样芳醇;低低地,轻轻地,像微风拂过琴弦,像落花飘零在水上。

摘要： 概念的泛用与缺少诗艺谱系的回溯比较是目前关于韩愈“以文为诗”的研究中存在的两个重要问题.如果还原此概念内涵的建构过程会发现混淆评介宋人与韩愈“以文为诗”的话语拥有悠久的传统,“以议论为诗”即是一个在这种历史语境中“被发明”出的雏度.以散句入诗的艺术手段代有传之,具体程式上则有着显豁的区别,考察韩愈采取何种模式创作杂言有助于揭橥其独特的书写策略与匠心,为沉湎于抽绎特点——对应举证式的研究提供被淹没的环节.

摘要： 一、爱情之想象黍不语的诗,读起来让人平静又让人激动。平静是因为她的许多诗都是在平缓地叙述关于爱、爱情的一些个人感受,激动是因为她有时能将这些感受表达得契合人心、有时则让你重获一种关于爱的新鲜感。她的诗有时是在言说一种经验,从她个体性的经验发出,＂爱＂,在诗歌里成为一种普遍的经验,读者在这里很容易收获感动：他也许很老,但足够温柔/也许长居远方,但说见/就能见。

摘要： 仰望,繁星闪烁似理想,我们不难找到属于自己的那颗;低头,却发现长路漫漫,困难重重。有志者,志未成。王安石,曾赞扬过一个天资聪颖的孩子——仲永。仲永五岁便能即兴作诗,出口成章,虽然未尝接触书本,但其诗之文理皆有可观者。乡里邑人无不对其大加称赞,其父更是引以为豪,仲永也心存大志,誓当一朝宰相。

摘要： 1仿佛我来过这里那张不错的书法是我题的那幅不错的丹青是我画的这首不错的诗

摘要： 语言的平庸是议论文写作最常见的弊病。很多文章立意妥妥的,结构稳稳的,素材是丰富的,说理也是到位的,但试卷发下来,往往得分平庸,泯然众矣。这种文章不用详察,阅卷老师都能说出其特征：行文平铺直叙,用词平淡无奇,情感隐约迷离,风格不瘟不火,令人读来觉得寡淡如水,滋味全无。南北朝时期的陆机、

摘要： 俄罗斯著名诗人普希金说：“读书是最好的学习。”古往今来,人们一直提倡读书。那么,阅读有什么好处呢？让我们一起走进著名作家毕淑敏《最好的美容》,去寻找这个问题的答案。时文赏析 阅读有什么好处？有人说阅读可以启迪心智,因为“善读之可以医愚”（刘向）;有人说可以增长阅历,因为“读万卷书,行万里路”（刘彝）;

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： 本发明涉及一种干散集装箱的散卸方法，包括步骤：利用集装箱行吊将重箱干散集装箱从车皮吊运到倾翻台的处于水平位置的平台上；将重箱的干散集装箱锁定在倾翻台的平台上；倾斜倾翻台的平台将重箱干散集装箱内的散料倾倒入料斗内；在将倾翻台的平台返回到水平位置之后，解锁空箱干散集装箱；和利用集装箱行吊将空箱干散集装箱复位到车皮上。本发明还涉及一种干散集装箱的散卸散装方法，包括：倾倒车皮上的干散集装箱内的散料和将空箱干散集装箱复位到车皮上的散卸步骤；将载有空箱干散集装箱的车皮牵引到散装车间的牵引步骤；和在散装车间内，将散货散装在所述空箱干散集装箱内的散装步骤。利用本发明，可大幅提高散卸散装效率、降低生产成本。

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： 本发明提供一种能够将散药、特别是微小质量的散药或混合散药在计量后以成为均匀的流动的方式放出的散药容纳容器、散药计量装置以及散药自动分包机。一种散药容纳容器(50)，具有：容器主体(51)，容纳散药；散药输送部(12)，设置于容器主体(51)的内部，并输送散药；以及散药放出口(65)，设置于容器主体(51)的底面，并与散药输送部(12)相邻，散药输送部(12)具有旋转轴(58)和形成于旋转轴(58)的周面的螺旋部(57)，在旋转轴(58)的与散药放出口(65)对应的部位未形成螺旋部(58)。