汉语词典

摘要： 在课堂教学中,作为语文教师,除了要用好课内教学资源,还要善于拓展与延伸外部学习资源,对蕴含着自然、社会、人文等多层面的语文课程资源进行科学整合与开发,使学生在知识能力与思想情感上获得全方位的提升。一、拓展性课程资源的类型和应用原则1.拓展性课程资源的类型第一类是课内资源。比如,各年级的语文教材,既包括必修,也包括选修。第二类是语文工具书。比如,教学用图、语文报刊及各种汉语词典等。第三类是新时代的网络资源。比如,网上的各种视频、图片、文字等。

摘要： 一、拟合释义拟合(fitting)一词在汉语词典中解释为一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合;。从解释可知,“拟合”最早是指数据之间的吻合关系,从函数意义上讲是指已知某函数的若干离散函数值,通过调整该函数中若干待定系数f,使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小;从几何意义上讲,是指给定了空间中的一些点,找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点.

摘要： “晞”字的释义很多,它的本意是指向往,希求,仰慕。在汉语词典中有两个意思,一是“干,干燥”——“晨露未晞”;另一个是“破晓”——“东方未晞”。就像是你,是信仰,是钦慕,是希望;身着白衣的样子,是天使。

摘要： “尴尬”的事件发生在一次学生诗歌比赛中。那一次,小雯参加诗歌朗诵比赛,诗中有一句“红旗猎猎飘扬”。当时小雯对我说:“陈老师,我爸爸说‘猎猎’这个词用得不对,您帮忙看看。”我接过朗诵稿一看,果然是这样,我想了一下,好像从来没见过这个词,怎么用“猎猎”形容红旗飘扬呢!我肯定地说:“小雯,你爸爸说得对,我们把‘猎猎’改成‘迎风’吧”。事情过了很久,我偶然在杂志上看到一篇文章,里面也有“红旗猎猎”一词,我心里咯噔一下,真有“猎猎”一词?我马上翻开汉语词典,果然有“猎猎”一词,形容风声及旗帜等被风吹动的声音。想起笃定地指出错误,大言不惭地给别人改动诗歌,甚至不加考究误人子弟,我一下子脸红了。

摘要： 释义是词典的重要部分,释义的修订是维持词典生命力的必要环节.在20世纪80年代之前,我国汉语词典主要遵循传统训诂学的原则释义,在内容和方法上存在些许不足之处.从义素分析的角度,以《现代汉语词典》(第7版)为例,探究汉语词典的释义,分析义素分析法在汉语词典释义中的优势,并考察《现代汉语词典》(第7版)释义的效度和问题,对构建传统释义方法和义素分析法释义相结合的互补模式具有一定的参考价值.

摘要： 《汉语词汇和语文辞书问题探论》是周荐所著的一部探索两岸及港澳地区语文问题的新作.全书分为四大主题,即词汇研究中的问题举隅、两岸语文辞书对比研究、文化学人评介、"两岸三地"的语文现象与生活.整部论著对每一主题涉猎的篇章做了评介,呈现出"角度新颖,直面矛盾""立场公正,实事求是""方案切实,宏微兼顾"三个特征.内容涉及语言、文化、政治、历史等多元领域,不仅为今后两岸语言研究提供了新方法,同时也为两岸文化的发展提供了更多的凝聚力和向心力.

摘要： 长久以来,辞书与"权威"二字紧密结合,高质量的辞书更需要编纂团队立足民族文化以清晰的认知框架与图示反映大千世界.伴随互联网技术发展,读者倾向网页、电子词典检索,传统辞书开始纷纷走向"融媒"之路,开发数字化版本,搭建工具书数据平台,与语言教育相结合开发视频课程,修订机制更为灵活,加大读者参与度.

摘要： 办案是检察机关的主责主业。按照汉语词典注释,所谓办案,就是搜集证据、判定事实.处理纷争、追人之责、断人清白。从这个意义上讲,办案的过程实际上就是说理的过程。说理不仅是办案的应有之义,更是司法办案的重点、难点和薄弱环节。把理说清楚是办案最基本的要求,也是办案的基础工作和基本工作。特别是随着司法责任制改革深入推进,释法说理更为重要。

摘要： 何谓“可爱”?这个看似简单的问题,其实从来便没有一个标准答案。尽管汉语词典中将其释义为“令人喜爱、令人敬爱”。然笔者少年之时,家父却曾谆谆教诲云:“可爱者,可以去爱也!”斯言,初闻只以为是戏谑,但成年之后却似乎不无道理。毕竟,人性本就功利。上古先贤尚有:“君之视臣如土芥,则臣视君如寇仇”之训。

摘要： 夜静悄悄的,汉语词典里,人称代词“我”“你”“他”争论起来。“我”抢先说道:“各位,‘我’是第一人称,在作文里作用可大呢!你看,《一夜的工作》里用‘我’的口吻记叙了作者亲眼看到周总理工作一夜的情景,读者读了是不是感到特别真实又感人呢?”

摘要： 汉语词典查询是中文信息处理系统的重要基础部分,对系统效率有重要的影响.本文对汉语词典查询算法研究作了简要回顾,设计实现了基于双数组TRIE机制的汉语词典查询算法,并提出了基于双编码机制的词典查询算法.最后对两种词典查询机制进行了实验分析.

摘要： 该文对目前常用的三部汉语词典即《现代汉语词典》，《现代汉语通用字典》，《同义词词林》的收词进行了初步分析。

摘要： 本文以《商务馆学汉语词典》正文和附录对姓名信息的收录情况为切入点,首先探讨是否应该收录姓名信息,之后通过数据统计来了解词典收录姓名信息的现状,同时提出一些相应的建议,最后就词典附录和正文的关系进行探讨,以期为汉语学习词典的编纂提供参考.rn 汉语学习词典的编纂应该更加重视对文化内容的处理，不仅仅将相关内容作为附录收录于正文之后，更应该将相关内容在正文中进行动态的呈现，扩大文化内容的收录范围，通过义项、标注或专栏对文化义进行解说;同时通过完善参见系统构建正文与附录的关联性和整体性。其中尤其需要注意的是在确定字词、义项的收录范围时，务必周密设计，综合考虑，依据清晰明确、科学严谨的标准进行操作。

摘要： 《俗务要名林》是发现于敦煌藏经洞的一种流行于7世纪唐代民间的日用通俗词小词典.该词典按照词语所涉义类分部编排,其中与称谓、宅舍、服饰、聚会、饮食相关的几个部类,对于人们深入认识唐代社会风貌具有重要价值.

摘要： 《俗务要名林》是发现于敦煌藏经洞的一种流行于7世纪唐代民间的日用通俗词小词典.该词典按照词语所涉义类分部编排,其中与称谓、宅舍、服饰、聚会、饮食相关的几个部类,对于人们深入认识唐代社会风貌具有重要价值.

摘要： 《俗务要名林》是发现于敦煌藏经洞的一种流行于7世纪唐代民间的日用通俗词小词典.该词典按照词语所涉义类分部编排,其中与称谓、宅舍、服饰、聚会、饮食相关的几个部类,对于人们深入认识唐代社会风貌具有重要价值.

摘要： 《俗务要名林》是发现于敦煌藏经洞的一种流行于7世纪唐代民间的日用通俗词小词典.该词典按照词语所涉义类分部编排,其中与称谓、宅舍、服饰、聚会、饮食相关的几个部类,对于人们深入认识唐代社会风貌具有重要价值.

摘要： 提出一种多策略同义词获取方法,一方面利用《同义词词林》、《中文概念词典》等现有语义词典中蕴含的同义关系获取同义词,另一方面根据百度百科信息框(Bdbk)中特征词和汉典网(Zdic)中HTML标记获取同义词,同时采用DIPRE自动获取模式的方法,从百度百科文本中发现置信度较高的模式和同义关系.实验结果表明,所提方法在NLP&CC 2012同义词评测数据集中取得较好结果.利用该方法,以《现代汉语语法信息词典》名词部分为目标,构建一部同义词词典并进行人工校对,为《现代汉语语法信息词典》构建较为完善的语义关系体系做出尝试.

摘要： 提出一种多策略同义词获取方法,一方面利用《同义词词林》、《中文概念词典》等现有语义词典中蕴含的同义关系获取同义词,另一方面根据百度百科信息框(Bdbk)中特征词和汉典网(Zdic)中HTML标记获取同义词,同时采用DIPRE自动获取模式的方法,从百度百科文本中发现置信度较高的模式和同义关系.实验结果表明,所提方法在NLP&CC 2012同义词评测数据集中取得较好结果.利用该方法,以《现代汉语语法信息词典》名词部分为目标,构建一部同义词词典并进行人工校对,为《现代汉语语法信息词典》构建较为完善的语义关系体系做出尝试.

摘要： 提出一种多策略同义词获取方法,一方面利用《同义词词林》、《中文概念词典》等现有语义词典中蕴含的同义关系获取同义词,另一方面根据百度百科信息框(Bdbk)中特征词和汉典网(Zdic)中HTML标记获取同义词,同时采用DIPRE自动获取模式的方法,从百度百科文本中发现置信度较高的模式和同义关系.实验结果表明,所提方法在NLP&CC 2012同义词评测数据集中取得较好结果.利用该方法,以《现代汉语语法信息词典》名词部分为目标,构建一部同义词词典并进行人工校对,为《现代汉语语法信息词典》构建较为完善的语义关系体系做出尝试.

摘要： 本发明涉及融入领域术语词典的司法舆情敏感信息识别方法。本发明首先使用双向循环神经网络和多头注意力机制对舆情文本和领域术语词典分别进行编码，抽取显著特征；其次将领域术语词典作为分类的指导知识，与舆情文本构建相似矩阵，得到融入领域术语词典的文本表征；然后利用多头注意力机制和卷积神经网络进一步提取全局和局部特征，最终实现敏感信息分类。本发明将领域术语词典与司法舆情上下文信息进行融合，技能利用上下文信息弥补传统方法在上下文信息中表征效果不佳，又能利用领域知识增强文本中与司法信息相关的词语的语义特征表示，从而提高司法舆情敏感信息识别的性能。

摘要： 本申请公开了一种基于Apriori算法的视频字幕网络用语词典构建方法和装置，属于网络数据提取识别技术领域。该方法包括：从在线视频网站上爬取若干条字幕信息作为视频字幕数据，采用jieba分词对视频字幕数据进行分词，对分词后的语料集进行数据清洗，再对所述视频字幕文本的各个词汇项集进行计算统计，统计出的出现次数高于设定的阈值时则将对应的词汇项集归入到频繁项集中，对频繁项集采用互信息方式进行语义含义的标注，集合所有网络用语构成基于视频字幕的网络用语词典。本申请能够准确挖掘视频字幕中的网络用语并为其挖掘网络用语含义，通过新构建的网络用语词典能够从视频字幕的角度辅助进行视频分析。

摘要： 本发明涉及基于双语词典映射指导的跨语言信息检索方法。包括：构建并预处理汉越CLIR数据集；预处理英法、英菲、英斯三种CLIR公共数据集；构建的双语映射词典并基于词级映射分别构造查询辅助句；利用共享Transformer分别获取查询、辅助句及文档的上下文表示，同时借助查询与辅助句之间的双语交互注意力机制获得查询的跨语言特征表示；最后利用双语交互排序模型获得查询和文档的匹配分数实现跨语言信息检索。本发明利用双语映射词典实现跨语言沟通，缓解了缺乏查询‑文档对齐语料及语言差异性给信息检索带来的影响。本发明相比跨语言信息检索主流方法，MAP指标明显提升。且本方法在差异性不同的语言对上都具有明显的优势。

摘要： 本发明涉及融合EMD最小化双语词典的汉‑越无监督神经机器翻译方法，属于机器翻译技术领域。本发明包括步骤：语料收集；使用网络爬虫爬取汉语和越南语单语句子；首先分别训练汉语和越南语的单语词嵌入，通过最小化词嵌入分布的EMD训练得到汉越双语词典；再将该词典作为种子词典训练得到汉越双语词嵌入；最后再将双语词嵌入应用到共享编码器的无监督机器翻译模型中构建融合EMD最小化双语词典的汉‑越无监督神经机器翻译方法。本发明方法能够有效提升汉越无监督神经机器翻译的性能。

摘要： 一种基于语料合并的无监督双语词典构建方法，属于无监督双语词典构建领域。本方法步骤为：一、根据单语语料训练得到对应的单语词向量；二、根据单语词向量得到映射矩阵W；三、根据映射矩阵W抽取替换单词的词典；四、根据替换词典替换原来单语语料并且合并单语语料为混合语料；五、训练混合语料得到混合词向量；六、分离混合词向量得到新的源语言与目标语言词向量；七、基于新的词向量重新计算映射矩阵并据此构建词典。本发明应用于低资源语言无监督双语词典构建领域。本发明解决了低资源语言平行语料库匮乏导致的双语词典构建代价过高的问题，以及提高基于无监督双语构建的词典的性能的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于英语枢轴的弱监督汉越双语词典构建方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：分别收集汉语、英语和越南语的单语语料以及对语料进行预处理；基于种子词典的方法将汉越词向量分别对齐到英语词向量共享空间；在英语词向量共享空间中通过对抗网络学习汉越词向量之间的映射关系；采用不同的抽取策略抽取汉‑越词典。本发明对自动构建汉‑越词典的准确率有很大提升。解决现有汉越双语词典构建方法中存在的平行语料、种子词典等非常稀缺且难以标注以及现有方法构建效果不佳的问题。

摘要： 本发明公开了一种汉语习语自动识别方法，属于自然语言处理技术领域，对汉语中的成语、俗语、谚语和歇后语进行识别。其基本思想是基于习语的不可合成性，如果用一个相似的词来替换习语的某一个词，它的互信息值与之前没替换的互信息值会有很大区别。识别分大两步骤，首先在成语、俗语、谚语和歇后语中进行查找，如果找到，一定是习语；否则也不能断定该词不是习语，即进入第二步，采用同义词替换方法计算替换前后的互信息值的变化，如果变化的差值大于阈值，即可把该词识别为习语。本方法可有效提升汉语分词的准确率，对相关研究的前期语料处理提供技术支持。

摘要： 本发明提供一种多语词典构建装置，可以包括：单语词典模块，从预置的单语词典中选取词语，并取得与词语对应的每个义项的释义；关键词提取模块，从释义中提取关键词；双语词典模块，从预置的双语词典中查询出词语的翻译词语，其中，双语词典的其中一种语种与单语词典的语种相同；翻译确认模块，分别计算翻译词语与词语及关键词的相似度，以在翻译词语中为词语选出对应每个义项的最终翻译词语，生成多语词典。本发明还提供一种多语词典构建方法。通过本发明，可以实现一种多语词典的自动构建装置和一种多语词典自动构建方法，节省了词典构建工作消耗的人力物力，保证了生成的多语词典的精确度，基于普通的单语、双语词典就可自动完成多语词典编制。

摘要： 本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种双语词典推断方法、装置及存储介质。所述方法包括：从平行语料中提取目标词典；根据提取出的所述目标词典和预配置的初始词典，训练得到目标双语词典推断模型，所述目标双语词典推断模型是具有将源端单词翻译为目标端单词的神经网络模型；其中，所述目标词典和所述初始词典均包括多个对齐词对，所述对齐词对包括源端单词和目标端单词。本公开实施例通过在初始字典的基础上引入平行语料，利用从平行语料中提取的目标词典来丰富目标双语词典推断模型的训练信息，提高了后续的双语词典推断效果。

摘要： 本发明涉及融入领域术语词典的司法舆情敏感信息识别方法。本发明首先使用双向循环神经网络和多头注意力机制对舆情文本和领域术语词典分别进行编码，抽取显著特征；其次将领域术语词典作为分类的指导知识，与舆情文本构建相似矩阵，得到融入领域术语词典的文本表征；然后利用多头注意力机制和卷积神经网络进一步提取全局和局部特征，最终实现敏感信息分类。本发明将领域术语词典与司法舆情上下文信息进行融合，技能利用上下文信息弥补传统方法在上下文信息中表征效果不佳，又能利用领域知识增强文本中与司法信息相关的词语的语义特征表示，从而提高司法舆情敏感信息识别的性能。