是非问句

摘要： 安泽县地处临汾、长治、晋城三市交界处,其方言大部分具有晋语上党片的特点.山西省各地的疑问句类型与普通话大同小异,安泽方言的疑问句能分为是非问句、特指问句、选择问句,但其与普通话的语气词以及疑问代词在使用上的不同,在一定程度上显示了安泽方言疑问句的独特之处.

摘要： 作为汉语中比较特殊的一种句类,疑问句一直是语法学界探讨的热门话题.文章主要对阳城方言是非问句和选择问句的特点和形式进行描写分析,并且重点关注了其中的语气词变化.

摘要： 晋城城区方言疑问句可分为是非问、特指问、选择问、回声问四种类型。从“三个平面”角度出发对晋城城区方言是非问句进行客观、细致、科学的论述,展现出晋城方言是非问句的体系。

摘要： 在汉语中，疑问句一般分为三种，即是非疑问句，选择疑问句和特殊疑问句。 除了这三种问句之外，语言学家还确定了一种特殊形式的问句，在西方语言文学中称为A-not-A问句。尽管A-not-A问句可以被理解为是非问句中的一个类型，但是大多数学者认为应将其视为特殊的分离性问句（disjunctive questions）。本文将简要介绍这三种问句，其中把A-not-A问句包含在是非问句中进行分析。

摘要： 安徽寿县方言中的“可”有一类特殊用法,其比现代汉语普通话中的“可”的用法更加复杂。在寿县方言中,“可”是疑问句中的标记词,构成是非疑问句。其在语义上大致相当于普通话中的“VP+不+VP”结构。“可”与不同时体结构搭配时,一般表示对某种事件情景的反问。具体来看,其可与实现体、经验体、惯常体、进行体、连续体相搭配。在具体的句子中,句子形式的表现也会有所不同。在某些情况下因为词汇手段的使用,当“可”字疑问句对事件情景的反问时,其内部“时”范畴也会发生改变,这主要体现为进行体事件情景。

摘要： 在《三朝北盟会编》时期,使用的语气词有"乎""耶""么""也"等四种.其中,借助语气词的是非问句最多使用的语气词是"乎",元代之后,语气词"乎"逐渐消失.到了《元刊杂剧三十种》时期,使用的语气词有"末""么""也""那""唦""了"等六种.其中使用语气词的是非问句最多使用的语气词是"末".发展到《金瓶梅词话》时期,是非问句所使用的语气词有"了""么""来""罢""哩""吗""乎""呀"等八种.其中单用语气词"了"标记的是非问句最多,用"么""来"标记的是非问句也比较常见.到20世纪初,"吗"的使用已占据绝对优势,至此基本上完成了"无"→"麽"→"吗"的字形规范."呀"从元代开始使用,"呀"源自"也",是宋元时期新产生的语气词.

摘要： 商丘方言中,没有疑问语气词"吗".在表示是非问(包括反复问和选择问)时,一般是用"VP-neg"句式,这与普通话差别很大.而"VP-neg"句式是一种在古汉语中广泛存在的疑问句的特殊形式,也是正反问(反复问)向是非问演变的一个过渡阶段,在演变的过程中产生了疑问语气词"麽"(吗),文章从"普—方—古"角度描写分析了这一方言语法现象.

摘要： 《封神演义》共有是非问句127例,我们将其分为有明显语言标记的是非问句和无明显语言标记的是非问句.其中有明显语言标记的是非问句共113例,约占全书是非问句的89.0%;无明显语言标记的共14例,约占全书是非问句的11.0%.就是非问句中所用的句末语气词来看,一方面有从上古汉语继承来的语气词"乎",另一方面也使用了近代汉语新兴的句末语气词"么""来".其中"么"的使用频率最高,约占是非问所使用句末语气词的14.2%.主要对《封神演义》的是非问句在计量的基础上做定性的分析.

摘要： 本文采用音高起伏度的计算方法,对八位发音人的普通话是非问句(语调问句和带"吗"问句)语料进行量化分析,考察其句调域、词调域的分布位置、跨度及起伏度的音高表现,并和陈述句语调的音高表现对比.研究支持王萍、石锋(2010)的实验结论,并进一步发现:语调问句和带"吗"问句句末词调域的差别较句首和句中词调域明显,且下线的差别大于上线的差别;二者的语调起伏有相同点也有不同点;疑问语调和语气词"吗"在疑问语气的表达上是叠加与互补的关系.

摘要： 广州话疑问语调与语气助词的关系一直没得到很好的解决。本文论证了应该是前者影响了后者调值的改变，而非前者趋同于后者。因此，广州话中真正负载疑问功能，能称得上疑问语气助词的只有六个;广州话是非问句中的疑问语调除了高升调外，还有一个低平语调，前者主要表达诧异、疑惑的语气，后者负载着表示求证的疑问信息。本文还对广州话是非问句系统的功能类别作了分析，并将其与普通话是非问句系统作了比较。

摘要： @@自吕叔湘先生的《中国文法要略》(1942)对疑问句进行了比较全面深入的研究以来，汉语疑问句研究取得了丰硕的成果。然而，我们认为，对于汉语疑问句四种句式的研究存在不够均衡的现象，其中正反问句受到的关注比较多，而是非问句的研究相对要显得薄弱一些。本文特就普通话的是非问句提出一些值得思考的问题。

摘要： 本文对自然语句中不带"吗"字是非问句的疑问信息和重音两个问题进行了声学特性研究,结果表明疑问信息来自边界调,语句中重音处后变化可能就是核心调.

摘要： 本发明实施例公开了一种是非问题的处理方法及装置，所述方法包括：获取是非问题检索式；根据是非问题检索式获取答案数据源；根据是非问题检索式对答案数据源中的观点进行识别统计；将观点的识别统计结果进行展示。通过本发明公开的一种是非问题的处理方法及装置，使得用户可以直观的获得答案数据源中的观点，提高了用户处理是非问题的效率。

摘要： 本说明书实施例提供了一种基于对话系统获取与用户问句对应的反问句的方法和装置，所述对话系统中预设有与第一标准问题对应的第一反问模块，所述第一反问模块中包括从所述第一标准问题拆分的第一子句和第二子句，所述方法包括：获取第一用户的第一问句；从所述第一问句拆分出第三子句和第四子句；确定所述第三子句与所述第一子句是否匹配；在确定所述第三子句与所述第一子句匹配的情况中，通过合并所述第四子句与所述第一子句获取第二问句；获取所述第二问句与所述第一标准问题的相似度；在所述第二问句与所述第一标准问题的相似度大于预定阈值的情况中，基于所述第一子句获取与所述第一问句对应的反问句。

摘要： 本发明提供了一种建立问句生成模型的方法和装置以及问句生成方法和装置，建立的问句生成模型包括：问句模板与搜索请求(query)之间的对应关系以及各query到对应问句模板的概率；其中建立问句模型的方法包括：从搜索日志中，统计各query以及用户从query对应的搜索结果中点击的问句之间的对应关系；从统计到的问句中抽取出问句模板，并记录问句模板对应的query；计算各query到对应问句模板的概率。问句生成方法包括：确定用户输入的搜索请求Qr在问句生成模型中的相似query；从相似query在问句生成模型中对应的各问句模板中，为Qr选择问句模板；利用Qr对问句模板进行实例化，得到Qr对应的问句。

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摘要： 本发明公开一种本发明还提供一种同义问句生成模型训练方法及系统，其中所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中包含有多个同义问句集合，所述多个同义问句集合中的每一个同义问句集合分别包含多个问句对；以所述训练样本集中的问句对对所述同义问句生成模型进行训练。通过训练得到同义问句生成模型，可以在进行同义问句的扩展时直接将待扩展问句输入至训练好的同义问句生成模型即可得到多个扩展出的同义问句，节省了人力物力，并且还使得扩展出的句式更加的多种多样。

摘要： 本说明书实施例提供一种根据用户问句召回标准问句的方法和装置，方法包括：针对当前用户问句进行分词处理，得到所述当前用户问句对应的分词集合；将所述分词集合作为预先训练的第一卷积神经网络CNN模型的输入，通过所述第一CNN模型的输出得到所述当前用户问句的第一句子表示向量；获取根据预先训练的第二CNN模型生成的各标准问句对应的各第二句子表示向量；根据所述第一句子表示向量与各第二句子表示向量，确定召回的标准问句；其中，所述第一CNN模型、所述第二CNN模型作为深度结构语义模型DSSM模型中的特征提取器，通过对所述DSSM模型的训练而训练获得。能够高效地根据用户问句召回标准问句，并且召回的标准问句有较大概率符合用户述求。

摘要： 本说明书实施例提供一种针对用户问句输出反问问句的方法和装置，方法包括：首先得到预先建立的业务导图中与当前用户问句匹配的语义节点所构成的当前匹配节点集合，接着若根据当前匹配节点集合确定需要用户补充信息时，根据当前匹配节点集合生成反问树，反问树包括根节点，根节点后挂载多条路径，多条路径包含的节点属于多条链路且不属于当前匹配节点集合，多条路径包含的节点层级与多条链路的节点层级一致，最后以反问树的根节点作为当前节点的初始节点，根据当前节点的至少一个层级的多个子节点，输出反问问句，反问问句用于询问多个子节点中与当前用户问句相关的目标子节点，使得输出的反问问句能够明确提示用户需要补充的信息。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的问句生成方法和问句生成系统，所述问句生成方法包括：获取种子问句；对所述种子问句进行分词；对经过所述分词的种子问句进行语义词扩展；对经过所述扩展的语义词进行重组生成候选问句；通过预设的语义分类模型对所述候选问句进行语义检测，获取语义正确的候选问句。实施本发明实施例，不仅节省人工，而且提高了生成的问句的准确性。

摘要： 本发明提供了一种建立问句生成模型的方法和装置以及问句生成方法和装置，建立的问句生成模型包括：问句模板与搜索请求(query)之间的对应关系以及各query到对应问句模板的概率；其中建立问句模型的方法包括：从搜索日志中，统计各query以及用户从query对应的搜索结果中点击的问句之间的对应关系；从统计到的问句中抽取出问句模板，并记录问句模板对应的query；计算各query到对应问句模板的概率。问句生成方法包括：确定用户输入的搜索请求Qr在问句生成模型中的相似query；从相似query在问句生成模型中对应的各问句模板中，为Qr选择问句模板；利用Qr对问句模板进行实例化，得到Qr对应的问句。