文词

摘要： 文野雅俗没有绝对的标准，而且会相互转化。正如孙过庭在《书谱》里说的那样：“夫质以代兴，妍因俗易。虽书契之作，适以记言，而淳醨一迁，质文三变，驰鹜沿革，物理常然。贵能古不乖时，今不同弊，所谓文质彬彬，然后君子。何必易雕宫于穴处，反玉辂于椎轮者乎！”大意是说，质朴因时而兴，妍媚随俗更易。文字原为记言，书风由醇厚变为华丽，符合事物发展规律——贵能继承传统又不背离潮流，追求风尚而不混染时弊。文采与质朴结合，才能风度清雅。何必弃宫室而住洞穴、舍宝辇而乘牛车呢？

摘要： 沈呋丽主演的昆剧《紫钗记》重现清代后期天籁，因其主要唱腔来自清代叶堂的《纳书楹曲谱》。再加上相较于经点窜的《邯郸记》《南柯记》，《紫钗记》应是更忠实于汤显祖的原著，保留原貌较多的作品。自唱腔和文词的来源上看，该戏得以在今日传唱着昔日广乐，让观众在清越妙音中“出耳油”，余音袅袅，古韵悠悠。

摘要： 作为美国加州大学圣迭戈分校的著名社会学教授，赵文词（Richard Madsen）的名字对于中国的社会学同行和天主教、民间宗教领域的研究者而言并不陌生。事实上，自硕士阶段起，赵文词就开始致力于对中国社会的研究，并于1977年以其论文《共产主义中国的革命禁欲主义：

摘要： 《野火春风斗古城》是中国现代经典的一部民族歌剧.歌曲《永远的花样年华》是歌剧中女主角金环的一个主要唱段,它热情讴歌了主人公金环同仇敌忾、不怕牺牲、坚强不屈、追求胜利的伟大民族精神.歌曲旋律优美、情绪起伏跌宕、音域宽阔、气息深厚,具有很强的戏曲表现性.音乐紧扣歌剧的主题内容,文词含义深刻,从音乐与文词的角度诠释了剧中英雄人物金环的光辉形象.

摘要： 众所周知,昆曲历史悠久。自昆山腔起源至今已有近六百年了。其中,自明代中叶至清代中叶,进入了昆曲的兴盛期,也带动了中国第二个戏曲繁荣时代。昆曲的艺术价值是:浩如烟海的昆曲剧目、代代相传的昆曲艺人以及独特的昆曲表演体系。

摘要： 古诗词以其精炼的语言，丰富的想像，真挚的情感传唱千年不衰，成为中国文化史上一道靓丽的风景线。其感情真挚动人，其词藻耐人琢磨，面对如此优秀的文化财产，我们应该怎样引导学生去呢？

摘要： 千古文章贵在“出新见奇”，发人之所未发，彰显出自己的特色，这样文字才具生命力，才能感染读者，让人耳目一新。但万事都有一个度，对于写作来说，要“新”的有“法”，要“奇”的有“度”，这就需要教师在不断的随文练笔中引导学生有效运思走笔．标新见奇。

摘要： 正~~

摘要： 一种翻译装置，其包括存储多数原文词汇及相应译文词汇的字典存储装置、存储由多个原文词汇构成的原文语句的原文语句存储装置、从原文语句数据中导出各原文词汇的导出装置、从字典存储装置中检索相应译文词汇的检索装置及将原文语句分为多行输出并将相应于该语句各原语文词汇的译文词汇在该各行之间的行上靠近相应原文词汇输出的输出装置。本发明的目的是使译文词汇靠近相应原文词汇显示以便于理解原文词汇，且可降低翻译装置的成本。

摘要： 本发明公开了一种中文词库的构建方法、中文词库及应用，方法包括：S1.1.对语料集进行预处理，将语料集中的每个句子划分为分句词，基于多叉树方法由所述分句词生成精简词词库；S1.2.计算所述精简词词库中词的完整性概率，构建细分领域精简词词库，所述细分领域精简词词库中的词为所述完整性概率小于预设阈值的词；S1.3.对于每个句子的分句词，以所述细分领域精简词词库中的词作为分界线，将所述分句词进行分割，以分割后得到词生成细分领域模式匹配词库。具有词库构建方便、高效，特征提取可靠等优点。

摘要： 一种翻译装置，其包括存储多数原文词汇及相应译文词汇的字典存储装置、存储由多个原文词汇构成的原文语句的原文语句存储装置、从原文语句数据中导出各原文词汇的导出装置、从字典存储装置中检索相应译文词汇的检索装置及将原文语句分为多行输出并将相应于该语句各原语文词汇的译文词汇在该各行之间的行上靠近相应原文词汇输出的输出装置。本发明的目的是使译文词汇靠近相应原文词汇显示以便于理解原文词汇，且可降低翻译装置的成本。

摘要： 本发明涉及利用局部多头注意力机制融合词‑音节对的泰文和缅甸文词性标注方法，属自然语言处理领域。本发明包括：预处理泰文或者缅甸文文本数据集；使用窗口化的方式选择词语‑音节对特征作为模型输入；之后利用局部多头注意力机制从词语‑音节对序列中学习上下文特征；最后通过条件随机场建模词性依赖关系，进行词性标签的预测。针对泰文和缅甸文词性标注数据集的实验结果表明，与当前最优模型相比，本发明将音节作为词语的形态学特征进行融入，有助于学习未知词的上下文特征，缓解未知词错误标注对模型性能的影响。并且本发明采用局部多头自注意力机制可以使模型获取更丰富的局部依赖特征，在词性标注任务中取得更好的标注结果。

摘要： 本发明涉及一种基于图卷积神经网络(Graph Convolution Network，GCN)融合支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的中文词义消歧方法。本发明首先预处理语料。对训练和测试语料的语句进行分词、词性标注和语义标注处理。以歧义词所在的句子以及歧义词两侧词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征，消歧特征作为节点来构建词义消歧图。使用Word2Vec、Doc2Vec工具、逐点互信息(PMI)、TF‑IDF算法对图中节点和边的权值进行计算。训练语料训练GCN模型，将模型优化。利用优化后的GCN模型计算训练和测试语料的消歧特征，再将训练语料计算后的消歧特征输入SVM分类器中，优化SVM分类器，再对测试语料进行分类，得到歧义词汇在语义类别下分类情况。本发明具有较好的词义消歧效果，准确的判断歧义词汇的真实含义。

摘要： 本发明涉及一种基于图注意力神经网络(Graph Attention Network，GAT)的生物医学英文词义消歧方法。本发明首先对生物医学英文语料进行预处理。该步骤对训练语料和测试语料包含歧义词汇的语句进行词性标注和语义标注处理。以歧义词汇所在的句子，以及句中所包含的词形、词性和语义作为消歧特征，将消歧特征作为节点来构建词义消歧特征图，利用训练语料训练GAT模型，将模型进行优化。利用优化后的GAT模型，对测试语料进行词义消歧，可得到歧义词汇在各个语义类别下的概率分布。将概率最大值对应的语义类判别为歧义词汇的语义类。本发明具有较好的词义消歧效果，更准确的判断歧义词汇的真实含义。

摘要： 本发明涉及图谱构建技术领域中的一种中文词语图谱的构建方法和系统，包括以下步骤：获取百万级的中文文本数据，并对中文文本数据进行预处理，得到若干组基础词语和每组基础词语对应的词性；将所有基础词语以及对应的词性输入词语表的基础属性字段，并拆分出每组基础词语的主词根；根据主词根构建词根关系组，并将主词根与词根关系组输入词语表的含义关系字段，其中词根关系组包括主词根含义关系、同位本体、修饰、限定对象和被动，具有应用领域宽泛的优点，突破了传统的中文词语图谱的构建精确度较低的瓶颈。

摘要： 本发明提出一种端到端的大规模中文词向量压缩方法，包括：S1，根据原始的词向量的词性分布，构建词性到编码长度的映射表；S2，对原始的词向量特征进行压缩生成压缩编码，通过所述压缩编码和编码书重构词向量，获得重构的词向量特征，其中编码书为压缩编码矩阵。上述方案利用中文词性保留了语义信息，属于同一词性的压缩编码共用同一本码书，实现相同词性间的语义信息共享，保持模型语义分析性能的同时进一步缩减了大规模词表的压缩编码，提高模型的压缩率，实现了对大规模中文词向量模型的有效压缩。本发明还提出了对应的中文词向量压缩系统和存储介质。

摘要： 本发明涉及一种基于提示学习的中文词义消歧方法，属于计算机技术领域。基于BERT的大多数方法都采用使用BERT迁就下游任务的形式，首先将预训练模型应用到下游任务上，然后再通过微调预训练语言模型提升性能。但随着预训练语言模型体量不断地增大，对其微调的硬件要求和实际代价也在变得更艰难。中文的BERT是基于字的，大多数基于BERT的词义消歧模型在预训练MLM模型任务中只能以字为单位去添加MASK标记，词是取得字的平均，对词的表达不够准确。本发明主要解决中文词义消歧模型存在的消歧效率低、监督分类时需要大量数据标注以及未充分利用BERT的自身能力等问题。

摘要： 本发明属于语文词组学习辅助用品器具技术领域，尤其为一种语文词组学习工具，包括主体，所述主体的上端两侧均设有用于支撑的竖杆，所述主体的端后设有抵板，所述抵板的前端设有三个夹板，所述主体的上端开设有便于放置抵板的空槽，所述空槽的两侧均开设有用于移动的一号移动槽，所述主体的底部设有书写板，所述书写板的前端设有把手，所述主体的内部两侧均设有螺杆，通过手柄，带动一个齿轮转动，使齿条移动，使另两个齿轮转动，带动螺杆转动，使螺套前后移动，带动竖杆与夹板前后移动，拉动竖杆调节到合适角度，扭动螺钉进行固定，从而达到使手机和平板与使用者达到最佳的学习角度，进而达到避免使用者距离过近而造成近视。