现在分词

摘要： 非谓语动词是英语表达中必不可少的部分。非谓语动词包括不定式、动名词和分词(过去分词、现在分词)。因为非谓语动词同时兼有多种词类的特点,譬如,从结构上看,它具有动词的典型特点(时态、语态);从句法功能上看,它具有名词(主语、宾语、表语、补语)、形容词(定语、表语、补语)、副词(状语)等词的特点。所以熟练掌握、准确运用非谓语动词,对提升我们的书面表达有着很大的帮助。

摘要： 动名词和现在分词都是在动词后加"-ing"构成的一种形式,都是属于非限定动词又称非谓语动词所要学习的范畴.但是,许多语法书对现在分词和动名词区别不大,学生无法正确区分和使用.笔者认为讨论现在分词和动名词时,应多从区别和应用上,介绍两词之间的异同,让学生能准确应用.

摘要： 本文主要通过演绎法(deductive method)讲授非谓语动词如何在句中使用。本人从事高中英语教学多年,发现这样讲授非谓语动词,学生掌握的非常快,提高了学习效率同时增强了学习语法的自信心。

摘要： 重点知识园地重点单词1.matter n.问题;事情What’s the matter?=What’s the trouble?=What’s wrong?怎么了?/出什么事了?用于询问某人有什么病或某人遇到什么麻烦、问题。其后跟询问对象时,与介词with连用。What’s the matter with you?你怎么了?2.lie v.(lay)躺;平躺lie是动词,意为"躺",过去式和过去分词分别为lay和lain,现在分词为lying。

摘要： 过去进行时表示过去某一时刻或某一段时间内正在进行或发生的动作。过去进行时的基本构成过去进行时由"助动词be的过去式(was/were)+动词的现在分词"构成,其中was用于第一、三人称单数,were用于第二人称单、复数和其他人称的复数。肯定句为"主语+was/were+V-ing"。如:She was scared because a man was following her at that time.她很害怕,因为当时有一个男人在跟踪她。

摘要： 【趋势解读】非谓语动词是句子中不能单独作谓语的动词形式,分为三大类,即动词不定式、动名词和分词,分词又分为现在分词和过去分词。非谓语动词没有人称和数的变化,在句子中的作用相当于名词、形容词戴副词。中考主要考查的是不定式和动名词,但是在阅读理解的文章中经常出现含分词结构的句子。非谓语动词也是考试的难点,是个系统性、综合性很强的考点。

摘要： 英语写作是高中英语学习中至关重要的一环,不少同学在进行英语书面表达时,一味地使用简单句,导致句式单一,语言平淡,缺乏表现力。对此,笔者总结了几点提高英语作文表现力的策略,以期对同学们有所帮助。一、运用非谓语动词,使句式简洁高级非谓语动词,即不作谓语的动词,主要包括不定式、过去分词、现在分词以及动名词四种形式。

摘要： (一)课标分析:能正确让用现在进行时陈述正在发生的事情并进行回答,能根据动词的变化规律写出正确的现在分词。(二)教材分析:SectionA 1a--1c 部分是本单元的第一课时, 这一课时通过常见的一些动词短语引出现在进行时的教学, 学好本课对以后的SectionB 部分的学习起了很好的铺垫作用。

摘要： 一、现在进行时的概念和结构现在进行时通常表示现在正在发生的事情。现在进行时的构成形式是:主语+be动词+动词的现在分词。动词的现在分词的构成规则有:1.一般直接加"ing",如:go-going,do-doing,sing-singing;2.以不发音的"e"结尾的单词,去"e"加"ing",如:take-taking,make-making.

摘要： 复习是教学过程中很重要的一个环节。抓好复习就像战前备好武器弹药。复习越充分,夺取胜利的信心就越强大。学英语和学习其他学科一样,要做到温故知新,以新带旧,常常回头。1.温故而知新就是要求在学习新知识前,首先应复习、巩固与之联系的旧知识,以便更好地接受、掌握新知识。比如高一第一册第四单元要学定语从句,学前我们就应该复习初中所学宾语从句、状语从句关于从句与主句、从属连词、连接代词、连接副词等概念知识,为即将学习的新知识做好铺垫,以利自然过渡,无缝衔接。

摘要： 本发明实施例提供了一种分词方法和装置、以及一种用于分词的装置，其中的方法具体包括：获取待分词文本对应的分词序列；从所述分词序列中获取未存在于预置词典中的目标词汇；所述预置词典用于存储词汇；依据所述预置词典对所述目标词汇进行切分处理，以得到对应的切分结果。本发明实施例能够将机器翻译装置无法翻译的词汇切开，因此能够提高分词结果的准确率，进而提高翻译结果的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于分词工具共性信息和部分监督学习的分词方法。本发明步骤如下：(1)使用大量无标注数据和BiLSTM神经网络预训练一个具有多种分词工具共性信息的BiLSTM模块，获得训练好的BiLSTM神经网络模块；(2)使用少量标注数据训练初始分词模型，得到基于卷积神经网络和多种分词工具共性信息的初始分词模型M0。(3)利用M0对大量无标注数据集进行标注，得到大量伪标签数据。修改M0中的损失函数，利用少量标注数据和大量伪标签数据共同训练损失函数修改后的M0，得到基于多种分词工具共性信息和部分监督学习的中文分词模型M1。(4)迭代步骤(3)n次,得到最终分词模型Mn。本发明提高跨领域中文分词的准确率。

摘要： 本发明实施例公开一种中文分词系统及分词方法，该分词系统包括：分词算法单元，用于为用户提供至少两种中文分词系统所支持的分词算法；分词模型单元，用于为用户提供至少两种中文分词系统所支持的第一分词模型；处理单元，用于确定用户从分词算法单元中选择的分词算法和从分词模型单元中选择的第一分词模型的类型是否对应；在对应的情况下，利用用户选择的分词算法以及第一分词模型对中文文本进行分词；在不对应的情况下，利用用户选择的分词算法以及类型与分词算法具有对应关系的第一分词模型，对中文文本进行分词。该中文分词系统降低了使用和调优门槛，便于用户调整分词流程，适应不同应用场景下的分词需求。

摘要： 本发明提供了一种深度学习模型训练方法，所述训练方法使用自然语言的训练语料对深度学习模型进行训练，所述深度学习模型用于对自然语言的语段进行分词，所述训练方法包括：将所述训练语料的语段中的字转换为字向量，同一个字在属于不同类别的词时被转换为不同的字向量；以及使用所述训练语料的语段的分词结果和所述字向量训练所述深度学习模型。本发明还提供了一种使用所述深度学习模型对自然语言的语段进行分词的分词方法，包括：以与所述训练方法中相同的转换方式，将所述语段中的字转换为字向量，同一个字在属于不同类别的词时被转换为不同的字向量；以及使用字向量作为所述深度学习模型的输入，对所述语段进行分词。

摘要： 本说明书实施例公开了一种分词方法、多模式分词模型和系统。该方法包括：获取待处理文本；利用多模式分词模型对所述待处理文本进行以下处理，以确定对所述待处理文本的分词结果：通过特征提取层处理所述待处理文本，获得对应于所述待处理文本的特征序列；基于所述待处理文本所属的领域类型，通过对应所述领域类型的至少一个映射层处理所述特征序列，获得至少一个映射特征；通过预测层基于所述至少一个映射特征确定对所述待处理文本的所述分词结果。

摘要： 本发明涉及一种分词处理方法及系统、分词搜索方法，包括以下步骤：对关键词库中的关键词进行分词处理，并输入分词库；按照标记字段对分词库中的分词进行扫描，从扫描的分词中提取部分发送至消息队列；所述分词库中的分词被赋予标记字段，并形成了更新状态；将消息队列中的分词发送至业务端进行搜索，得到状态结果，并将状态结果返回分词库，以更新分词的更新状态，同时更新对应关键词的更新状态。本发明可以在关键词的基础上进行模糊搜索，对分词的处理、搜索方法形成分词的闭环更新，实现在大数据搜索领域对分词的完全管理和跟踪，避免搜索遗漏和反复搜索，提高了数据资源的利用效率，减少服务器运作负载，节省成本，提高了经济效益。

摘要： 本发明实施例公开了一种中文文本分词的方法、装置、分词设备及存储介质，所述方法包括：获取待切分文本；根据预设字串最大长度、预设模型以及预设词典为所述待切分文本确定最优切分路径；其中，所述最优切分路径为以预设切分方式切分所述待切分文本，得到的所有字串的成词概率乘积数值最高的切分路径；通过所述最优切分路径对所述待切分文本进行切分，作为所述待切分文本的分词结果，实现在保证分词精度的前提下，降低算法的复杂度，提高算法分词的速度和效率。

摘要： 本申请是关于一种医学领域的中文分词方法，该方法对基于双向长短期记忆网络Bi‑LSTM分词模型进行改进得到的，可以提升分词效果，以达到预期的分词效果。该中文分词方法，包括：利用预先标注的中文医学语料作为训练集输入基于双向长短期记忆网络的分词模型中进行训练，得到医学领域中文分词模型；将待分词文本输入医学领域中文分词模型中进行标签概率预测，得到第一概率预测结果，其中待分词文本为中文医学领域的文本句；将待分词文本输入通用中文分词模型中进行标签概率预测，得到第二概率预测结果，其中通用中文分词模型也是基于双向长短期记忆网络的分词模型设计得到；根据第一概率预测结果和第二概率预测结果确定待分词文本的分词结果。

摘要： 本说明书实施例公开了一种分词方法、多模式分词模型和系统。该方法包括：获取待处理文本；利用多模式分词模型对所述待处理文本进行以下处理，以确定对所述待处理文本的分词结果：通过特征提取层处理所述待处理文本，获得对应于所述待处理文本的特征序列；基于所述待处理文本所属的领域类型，通过对应所述领域类型的至少一个映射层处理所述特征序列，获得至少一个映射特征；通过预测层基于所述至少一个映射特征确定对所述待处理文本的所述分词结果。

摘要： 本申请涉及一种分词方法、系统、分词器生成方法及系统，属于数据处理技术的领域，分词方法其包括获取待测目标文本；得到一个及一个以上的词项及每个词项的词频，并得到包含所有所述词项的初分词方案；得到单字词项和/或超低频词项，或将初分词方案中的词项一起作为最终分词结果；对超低频词项和单字词项进行处理得到特定词和再分词方案；得到初分词方案和每个再分词方案的词频值；得到最优分词方案，将最优分词方案中的结果词和初分词方案中未合并的词项一起作为最终分词结果。与相关技术相比，本申请具有改善专用领域文本搜索准确性较低的问题的效果。