中文

摘要： 4月20日为“联合国中文日”。汉字作为中华民族文化的活化石,是历史的载体,是前人智慧的结晶,有着鲜活的生命力。随着我国综合国力的不断增强,中文的“朋友圈”持续扩大,中文已经成为中华优秀传统文化走向世界的一张亮丽名片,成为全世界了解中国的一扇文化窗口。

摘要： 《医药导报》对已被公知公认的缩略语可以不加注释直接使用。而对于不常用的、未被公知公认的缩略语,在文章中第一次出现时,应先写中文全称,在圆括号内写出英文全称和英文缩略语,两者之间用“,”分开。同一篇文章以后再出现时,则直接用英文缩略语。对于中文原词过长在文章中多次出现者,可在文章中第一次出现时写全称,在圆括号内写出中文缩略语。

摘要： 如何调整与改革中文师范专业的实践教学模式,提高中文师范专业人才的实践教学能力,成为在师范认证大背景下值得不断探索的重要问题。本文通过梳理、研究发现中文师范生在课堂实践中存在教学设计思考不足、教学基本功不扎实、教学方法陈旧、教学语言单一、缺少教后反思的问题,并从主客观的角度分析了原因,在此基础上提出了“教学理念对接式、教学模式融合式、教学安排一贯式”的“三式”策略。

摘要： 中文成为国际植物新品种保护联盟工作语言经UPOV会议讨论并通过,日前,中文正式成为UPOV工作语言,这是中国在UPOV履约工作中的重大突破。这将极大方便中国育种人了解国际植物新品种保护形势和进展,有利于提升中国植物新品种保护水平,提高中国植物新品种保护在国际上的参与度和影响力。

摘要： 近日,Atomos发布Ninja V和Ninja V Plus适用的10.73中文固件,增加多款机型的RAW视频录制支持以及AtomX Cast多机位切换模块功能增强。Ninja V Plus将从此版本开始支持AtomX Cast多机位切换模块,组合后将成为强大的现场便携式多机位切换录制和直播设备。除此之外,10.73还修正了一些程序错误并增进了稳定性。

摘要： 珍妮是我的同学。她是一个美国女孩。她今年十岁。她又高又瘦。她的眼睛很大,头发又黑又长。她的脸圆圆的,很好看。她上周到我们学校。珍妮和我都在四年级七班。我们说中文,也会说一点英语。但是珍妮只会说英语。她不会说中文。然而,她现在在中国生活和学习。我相信她很快能够说一些中文。

摘要： 新文科建设是当代高等教育发展的新战略,在此背景下,中文学科的建设可以从四个方面展开:专业教育与思政教育密切融合;中文学科与其他学科交叉融合;人文性与数字化深层融合;理论性与应用性高度融合。在新文科改革的推动下,必将促进中文学科教学科研发展,开创中文学科的美好未来。

摘要： 中文是一切学科的基础,对外语学科来说,是基础的基础,甚至可以说,得中文者得天下。可惜中文并未引起足够重视,多少影响了外语学习。文章建议采取适当措施,加强中文教学,引导外语学生把中文学好,使中文与外语相得益彰。

摘要： 本专业或相邻专业科技人员公知公用的缩略语可用于题名或文章中,例如:DNA(deoxyribonucleic acid, 脱氧核糖核酸),LASER(light amplification by stimulated emission of radiation, 激光),GIS(geography information system, 地理信息系统);其他非公知公用的缩略语首次出现时须给出中文及英文全称.

摘要： 命名实体识别任务是对文本中的实体进行定位,并将其分类至预定义的类别中.目前主流的中文命名实体识别的模型是基于字符的命名实体识别模型.该模型在使用句法特征之前,需先进行分词,不能很好的引入句子的句法信息.另外,基于字符的模型没有利用词典中的先验词典信息,以及中文偏旁部首蕴含的象形信息.针对上述问题,论文提出了融合句法和多粒度语义信息的多特征中文命名实体识别模型.实验证明论文模型相对目前主流模型有了较大的提高,同时论文还通过实验分析了各种特征对模型识别效果的影响.

摘要： 名词短语一直是中外语言学领域的重要研究对象,近年来在自然语言处理领域也受到了研究者的持续关注.英文方面,已建立了一定规模的名词短语语义关系知识库.但迄今为止,尚未建立相应或更大规模的描述名词短语语义关系的中文资源.本文借鉴国内外诸多学者对名词短语语义分类的研究成果,对大规模真实语料中的基本复合名词实例进行试标注与分析,建立了中文基本复合名词短语语义关系体系及相应句法语义知识库,该库能够为中文基本复合名词短语句法语义的研究提供基础数据资源.目前该库共含有18218条高频基本复合名词短语,每条短语均标注了语义关系、短语结构及是否指称实体等信息,每条短语包含的两个名词还分别标注了语义类信息.语义类信息基于北京大学《现代汉语语义词典》.基于该知识库,本文还做了基本复合名词短语句法语义的初步统计与分析.

摘要： 笔者利用参考文献统计法,揭示我国中文体育类核心期刊论文作者在参考和引用文献资料方面的新特点,并对高频次被引中文体育类核心期刊和学者论文进行分析。通过统计分析,使读者和科研工作者了解我国体育研究还有许多课题存在空白,需要更多的借鉴外国研究资料;本文将给科研人员进行学术研究提供了一个详细的课题指南,目的是通过对中文体育类核心期刊的引文分析为体育科研工作者全面了解体育科学研究现状提供一个数据参考。

摘要： 本文介绍了有关中文问答系统的一些研究.问答系统是集知识表示、信息检索、自然语言处理技术于一体的难度很高的研究课题.本文从问题处理、检索系统、答案抽取三个方面进行了详细说明,并提出了具体的实现方案.

摘要： 为了提高中文医学信息检索效率,本文应用语义学研究成果,深入剖析统一医学语言系统(UMLS),从理论上对多层次概念语义网络结构进行了探讨,以此设计了适用于中文医学信息特点的三层概念语义网络结构,并分别确定了各个概念语义网络层次的语义类型和语义关系,进一步完善了医学信息语义网络.以信息检索的认知理论为依据,建立了基于三层概念语义网络结构的中文医学信息语义标引体系和语义检索模型.对扩展检索和语义检索进行统计学Kappa检验,认为两种检索方法的一致性非常显著(p<0.01)与扩展检索中的任何一种方法相比,语义检索方法具有更高的检索效率.

摘要： 该文对文鸟科、梅花雀科的中文科名和棕眉山岩鹨、红翅旋壁雀、白腰朱顶雀和达乌里寒鸦等20余种鸟的中文种名以及有些鸟的中文字形提出了修改意见。

摘要： 从古至今,和颜色相关的词语经常出现在中英文中,如"你是我的红颜知己"'it's a blue Monday'等.这些带有颜色的词语被赋予了情感,也使得不同的颜色在不同语境中拥有了不同的性格,以充当不同的角色.本文力求在前人研究的基础上,运用整理与归纳的方法,对部分"颜色词语”的来源或文化进行剖析,不过多的介绍众所周知的色彩象征意义,而是探寻颜色词语在表达上与其固有色象征大相径庭的一些用法及其原因,以轻松愉悦的方式让读者了解颜色在日常生活中的其它角色,让读者此后在看到这些不符常理的颜色词语不再感到匪夷所思;其次希望在使用这些带有色彩的词语时知道它们的来源以及在文化有差异的情况下,能够正确地运用.

摘要： 从古至今,和颜色相关的词语经常出现在中英文中,如"你是我的红颜知己"'it's a blue Monday'等.这些带有颜色的词语被赋予了情感,也使得不同的颜色在不同语境中拥有了不同的性格,以充当不同的角色.本文力求在前人研究的基础上,运用整理与归纳的方法,对部分"颜色词语”的来源或文化进行剖析,不过多的介绍众所周知的色彩象征意义,而是探寻颜色词语在表达上与其固有色象征大相径庭的一些用法及其原因,以轻松愉悦的方式让读者了解颜色在日常生活中的其它角色,让读者此后在看到这些不符常理的颜色词语不再感到匪夷所思;其次希望在使用这些带有色彩的词语时知道它们的来源以及在文化有差异的情况下,能够正确地运用.

摘要： 从古至今,和颜色相关的词语经常出现在中英文中,如"你是我的红颜知己"'it's a blue Monday'等.这些带有颜色的词语被赋予了情感,也使得不同的颜色在不同语境中拥有了不同的性格,以充当不同的角色.本文力求在前人研究的基础上,运用整理与归纳的方法,对部分"颜色词语”的来源或文化进行剖析,不过多的介绍众所周知的色彩象征意义,而是探寻颜色词语在表达上与其固有色象征大相径庭的一些用法及其原因,以轻松愉悦的方式让读者了解颜色在日常生活中的其它角色,让读者此后在看到这些不符常理的颜色词语不再感到匪夷所思;其次希望在使用这些带有色彩的词语时知道它们的来源以及在文化有差异的情况下,能够正确地运用.

摘要： 从古至今,和颜色相关的词语经常出现在中英文中,如"你是我的红颜知己"'it's a blue Monday'等.这些带有颜色的词语被赋予了情感,也使得不同的颜色在不同语境中拥有了不同的性格,以充当不同的角色.本文力求在前人研究的基础上,运用整理与归纳的方法,对部分"颜色词语”的来源或文化进行剖析,不过多的介绍众所周知的色彩象征意义,而是探寻颜色词语在表达上与其固有色象征大相径庭的一些用法及其原因,以轻松愉悦的方式让读者了解颜色在日常生活中的其它角色,让读者此后在看到这些不符常理的颜色词语不再感到匪夷所思;其次希望在使用这些带有色彩的词语时知道它们的来源以及在文化有差异的情况下,能够正确地运用.

摘要： 本发明公开了一种基于多种中文知识资源的中文词语语义关系识别方法和装置。方法包括：结合多种中文知识资源获取反义词集合，根据反义词集合判定词语间语义关系是否具有反义关系；使用多种中文知识资源提取部分词集合，根据部分词集合判定词语间是否具有整体部分关系；利用多种中文知识资源提取同义词集合，基于同义词集合判定词语间是否具有同义关系；借助于多种中文知识资源提取下位词集合，根据下位词集合判定词语间是否具有上下位关系。利用本发明，可以充分发挥多种中文知识资源的作用，更准确有效地识别中文词语语义关系。

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： 本申请提供一种中文姓名获取方法、中文姓名提取模型的训练方法及装置，获取每个候选姓名对应的特征向量，将多个特征向量组成特征矩阵，不同候选姓名对应的特征向量不同，无需考虑姓名之间的上下文关系，继而利用特征矩阵训练姓名提取模型中的参数列向量，根据姓名提取模型输出的索引向量中的最大值所处的位置，确定出第一特征向量，在第一特征向量与真实姓名对应的第二特征向量的距离值不等于预设值时，更新姓名提取模型，并将特征矩阵输入更新后的模型中，直到利用更新后的模型确定出的第三特征向量与第二特征向量的距离值等于预设值时，将更新后的模型作为训练好的姓名提取模型，保证训练好的模型能够从一系列姓名中准确的确定出真实姓名。

摘要： 本发明涉及一种用于中文文本定级以及计算中文文本难度评分的方法，进行首先文本获取及等级标注，获取具有分类标签的作为训练集的文章，然后进行特征提取，获取每篇文章所对应的全部语言学特征的特征值；再之，进行模型的建立与检验，得出预测准确率达到预期的模型，最后采用得到的模型预测文本难度。本发明适用于各种需要评价文本易读性的场景之中，采用的支持向量回归算法模型通过提高特征的维度空间来达到更好的评分效果，优于传统的线性模型。

摘要： 计算机是采用二进制进行运算的，到目前为止，还没有人能将汉字直接用二进制数表示，所以现有的中文操作系统都是基于二进制英文字母编码、编译汉化而来。目前还没有纯中文编程，还没有纯中文操作系统。本发明人发明了“正负杂合数”理论及运算方法，用“正负杂合数”给汉字编码，使得每个汉字都有一个惟一的、有序的、有理据的正负数码，然后将汉字的正负数码转换成二进制数，使得采用二进制进行运算的计算机能直接认识汉字，以此实现独立自主的纯中文编程，创建独立自主的纯中文操作系统，这样一来，就能一劳永逸地掌握网络信息核心技术，就能确保国家信息安全。

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： 本发明公开了一种简体中文转为繁体中文的转换方法，包括：选择文档中待转换为繁体中文的简体中文汉字；在一对多转换字典里根据汉字的编码检索与汉字对应的繁体中文内容；判断繁体中文内容是否不为空，若是，则该汉字为多繁体汉字，在一对多转换字典中，根据繁体字的编码检索与该多繁体汉字对应的多个繁体中文内容；将多个繁体中文内容分割成字符串数组；在文档中分别选取该多繁体汉字之前和该多繁体汉字之后的汉字，将该多繁体汉字以字符“～”替代，形成新字符串；检索新字符串中是否包含所述字符串数组中的字符串，若是，则根据新字符串在字符串数组中的索引，取对应的繁体字。本申请转换方法可根据语境实现一对多转换，转换速度快且准确率高。

摘要： 本申请提出一种中文句子简化模型的训练方法、中文句子精简方法及装置，中文句子简化模型的训练方法包括：获取包含监督信号的复杂句‑简单句句对的数据集和中文单语种预训练模型；在每个训练批次中选择当前复杂句‑简单句句对中的简单句为正样例，在同一训练批次的其他句对中随机选择预设数量个简单句为负样例；将复杂句、正样例和负样例投影到向量表示空间中，分别获取在编码器最后一层的隐藏层向量；计算对比学习损失，并通过解码器计算生成期望的简单句的交叉熵损失；通过最小化中文单语种预训练模型输出的简单句的对比学习损失和交叉熵损失来联合训练中文单语种预训练模型。该方法得到的简化模型可以提高生成的简化句子的可控性和忠实度。

摘要： 本发明公开了一种基于强编码和中文分词的中文文本分拣系统，该系统基于强编码模型和中文分词数据实现中文文本分拣，首先获取包含大量中文文本及对应标签的数据库，采用带标签的中文文本数据作为输入，对中文文本进行分词后再编码成机器可识别格式，将该编码后的句子输入中文文本分拣模型进行模型训练，得到训练好的模型便可用于新获取的中文文本自动分拣。本发明实现了自动化、高准确率的中文文本分拣，考虑了中文字词的前后关系，克服了人工进行文本分拣效率低以及传统方法准确率低的不足，可广泛应用并有助于军事情报分拣、新闻主题分类和电影评论分类等领域的智能化。

摘要： 本申请涉及支持中文编程的PLC、可编程逻辑控制系统、中文编程语言的实现方法及电子设备，方法包括：获取汉字编程语言源代码，所述的汉字编程语言源代码指由汉字编写的代码，包括汉字关键文字、语法参数；源代码转化把所述的汉字编程语言源代码转化成计算机编程语言源代码；编译计算机编程语言源代码编译生成可执行代码；获取PLC本机和/或扩展单元的PLC资源的状态参数并保存到公共数据区，以及从所述的公共数据区取出所述的控制参数后根据所述的控制参数执行相应的业务逻辑功能；从所述的公共数据区取出所述的状态参数，然后根据所述的状态参数计算出PLC资源的控制参数。