网络词语

摘要： “内卷”“鸡娃”“虎妈”“狼爸”……一系列网络词语,折射出整个教育大环境下的集体焦虑。随着教育评价改革逐步深入,优质教育资源进一步扩大,公民同招政策全面落地,尤其是“双减”政策实施,为当下缓解教育焦虑、给“教育内卷”降温提供了积极的导向与绝好的契机。“双减”工作是党中央作出的重大决策部署,是维护教育公平和教育生态的关键举措。“双减”落地数月,无论是家长还是教师,都更关注个体生命成长的完整历程,都更关心课余生活的多样化支配,都更深切地认同“因材施教”、有差别有层次地开展教育教学,能更好地促进每个个体有所提高和发展。

摘要： 新媒体时代网络社交体系的逐步形成,使汉字艺术发展面临严峻挑战。汉字艺术发展应紧抓时代发展机遇,加强汉字文化实际传播感染力。运用网络词语中语言体系的构建,提升汉字艺术文化在各个领域的发展渗透,进一步提高新媒体时代汉字艺术发展影响力,以期,围绕网络词语发展提升汉字艺术文化传播水平,弥补新媒体时代汉字艺术发展传播的不足。

摘要： 从2020年初开始,一场突如其来的意外影响着中国乃至全世界各国社会生活的方方面面。那么2020年初这段时期内,作为人们沟通新媒介的网络词语是如何产生及应用的呢?研究的结论是,网络词语创造途径呈多元化趋势,在语音,词汇,语法层面均有表现。同时,网络词语的使用频率呈平稳发展并伴有上升趋势,网民使用网络语言的热情持续高涨。

摘要： "打工人,打工魂,打工人是人上人!"如今网络发达,五花八门的网络语言层出不穷,可以是玩笑语,也可以是饭后笑点,随着时代潮流更迭变换,成为日常生活中人们释放压力的一个途径。最近就涌现出一句拥有超高内涵的用语——纵观各大社交软件,网友:们总会以一句"早上好,打工人""打工人,你今天努力了吗"为问候语,掀起一股亲切风趣的聊天气氛,成为现代社交的一种方式。从文言文到白话文再到今天的网络词语,无不体现出中华汉字的魅力。

摘要： 十多人团队历经二十四个月,迭代二十二个版本打磨出《现代汉语词典》(第七版)APP。2016年,《现代汉语词典》经历了第六次修订,收录了诸如"接地气""正能量""微信"等网络词语,四年过去了,这些词语虽不再新鲜,一些却已融入并构成我们的生活。收录今词的《现代汉语词典》与互联网的联动属时代必然,每一次修订都承接着国人的期待。随着信息化速度不断加快,大众的阅读与学习习惯改变。

摘要： “蹲哥”是谁?该词刚流传开来时,有人认为它指的是做出“亚洲蹲”(网络词语,指亚洲人常用的蹲姿)动作的男性。该词用于形容男性没错,但与“亚洲蹲”无关。所谓“蹲哥”,即“蹲下身子,随时准备跃起的男人”。

摘要： 随着互联网的发展,网络词语依靠线上媒介的传播而不断得到普及,在数量庞大的网络词语之中,部分固定下来,进入现代汉语体系,部分则随时间的流逝销声匿迹.我们尝试预测哪些网络词语可以进入汉语词汇系统,哪些不可以,归纳出网络词语进入汉语词汇系统的社会需求标准.

摘要： 语言是人类赖以生存的交流工具,语词的可生成性以及开放性特征是日常话语能产性的根本.在最近的网络流行语中,"打工人"类词语的流行推动了日常话语中一系列"AB人"词语的出现,"AB人"类词语大多并非新造词语,但是其意义已经发生改变.通过对该类词语语音特征、语法特征和语义特征的探究,可以理清"AB人"构式生成的机制,探究该构式内部发生的词汇压制和构式压制现象,以及明确该构式生成的合理性.同时,通过对"AB人"生成原因的探讨,可以较好把握社会性网络语言生成的总方向,明晰网络流行词语的一般生成机制.

摘要： 当代汉语网络新词频现,其形成及扩散过程中呈现出多方面的规律:语音理据、形义理据、词源理据是网络新词的主要构成理据;同素流行词族具有强大的能产性;在网络词汇的共时运动中,随着受众群体的不断壮大,其在语言的空间分布及使用领域中呈现出不同的阶段性扩散特征,扩散过程伴随着高频的语言接触与语言竞争;现代汉语网络新词相对古汉语词汇造词规律既有继承也有发展,在汉语词汇双音构造规律主导下也呈现出独特的单音化趋势.

摘要： 在一年高考结束后,“小镇做题家”这个网络词语引发了青年群体的共鸣。所谓“小镇做题家”,指的是村镇出身,埋头苦读,擅长应试,但缺乏一定视野和资源的青年学子。不少“小镇做题家”在网络上感叹挣不脱小镇的束缚,进不了城市的围墙。同时,也有不少“小镇做题家”并没有停留在对命运不幸的哀叹上,而是积极梳理和分析自己的过往历史并寻找出路。同学们,你们正处在成长、成才的大好年华,同样也面临着竞争激烈的高考,你们是怎么看待依托这种方式而跃过龙门的“小镇做题家”的?这样一个词的诞生似乎在向我们追问学习的意义何在,你对此有何看法?当我们走出校园,离开相对单一的环境而走向多元的社会,面对更复杂多变的问题,我们又该如何应对呢?请对此畅所欲言。特别感谢江西省临川第二中学高一(2)班同学们的积极参与!

摘要： 网络词语是社会语言中一种重要的语言现象,2013年四字格网络词语数量突增,这与四字格词语的特点、社会的发展和人们的生活密切相关.本文首先是对2013年具有代表性的四字格网络词语做了盘点，发现2013年是目前为止四字格网络词语出现最多、使用最频繁的一年。大范围来讲，其仍是网络语言的一部分，具有网络语言的一般特点。分析发现，四字格网络词语主要的来源有三个：歌词、社会事件和网络论坛。其中，网络论坛是这些词语流传开来的重要载体。主观色彩浓厚、富有幽默感兼吐槽色彩、经济性原则，这些网络词语所具有的特征，四字格网络词语也统统具备。本身就是一句或多句话的缩略形式，所以很容易被人们接受。但是，必须承认，它的语法规范受到质疑，一定程度上污染了汉语的纯洁性。另一方面，网络语言也有自己的规范，其并没有过分超越大语言环境。相关部门必须在四字格网络词语的内容、传播等方面加强规范，确保其健康发展。

摘要： 网络语言是伴随着网络的发展而新兴的一种有别于传统平面媒介的语言形式，一般“指与网络有关和在互联网上流通的语言，是网民们为了适应网上交际需要而创造和使用的语言”，一些人认为网络语言是对母语的恶搞和污染，高考作文理当禁用网络词语；也有一些人认为高考作文可以使用网络语言，网络语言是汉语言生机勃勃的表现。在关于网络词语能否进人高考作文的讨论中，大多数人所持的是一种慎用的态度，他们认为高考作文可以使用网络词语，但一定要有选择地用，谨慎地用。当前，高考是选拔人才的一个最重要途径，首先要保证的就是公平。为了维护高考的公平与公正，建议高考主管部门明确高考慎用网络词语。

摘要： 网络词语是网络交流的主要工具，大学生群体既是网络词语主要使用者，又是网络词语的创造者。本文通过探索当代大学生对网络词语的使用状况、认知态度及其人格特征关系，分析其所蕴含的社会文化心理，以期揭示当代大学生使用网络词语的内在心理机制。

摘要： 网络词语不断涌现，大量网络词语的出现不仅促进了网上交流，并且对人们的文化生活产生了不可忽视的影响，已成为社会语言的一部分。因此，本文就网络词语的收集整理和词典收录问题，从以下三个方面展开了讨论：网络词语的现状、网络词语的定义和类别、网络词语在语文词典中的处理。提出了对于网络词语这种新现象应该持有较为宽容的态度，既关注它的发展，又不能急于去规范它，让它有一个发展完善和自我成熟的空间。

摘要： 本文通过对“婊”字语义流变的历史性与思辨性分析，期望揭示现代网络词语衍生、流变、传播的逻辑，从而透析青年消费这一词语背后的心理动机与价值取向。

摘要： 近年来,由类词缀构成的派生词在网络语言环境中大量使用.在网络语言中，类词缀的语义信息携带能力进一步发展，表现出较强的主观性。基于此，本文对类词缀的主观性进行探讨。根据前人对主观性问题的探讨，文章认为网络新词中类词缀的主观性是指语言使用者在使用某一类词缀时会同时表明自己对该类词缀构成词的立场、态度和感情，即语言使用者的立场和价值判断。将类词缀的主观性界定为主观距离、主观认同、情感倾向、群体大小、新潮程度、独立性以及在线生成度共七个方面。类词缀“～族、～奴、～客、～二代、～控、～友”具有主观性，并且主观性存在差异。

摘要： 近年来,由类词缀构成的派生词在网络语言环境中大量使用.在网络语言中，类词缀的语义信息携带能力进一步发展，表现出较强的主观性。基于此，本文对类词缀的主观性进行探讨。根据前人对主观性问题的探讨，文章认为网络新词中类词缀的主观性是指语言使用者在使用某一类词缀时会同时表明自己对该类词缀构成词的立场、态度和感情，即语言使用者的立场和价值判断。将类词缀的主观性界定为主观距离、主观认同、情感倾向、群体大小、新潮程度、独立性以及在线生成度共七个方面。类词缀“～族、～奴、～客、～二代、～控、～友”具有主观性，并且主观性存在差异。

摘要： 近年来,由类词缀构成的派生词在网络语言环境中大量使用.在网络语言中，类词缀的语义信息携带能力进一步发展，表现出较强的主观性。基于此，本文对类词缀的主观性进行探讨。根据前人对主观性问题的探讨，文章认为网络新词中类词缀的主观性是指语言使用者在使用某一类词缀时会同时表明自己对该类词缀构成词的立场、态度和感情，即语言使用者的立场和价值判断。将类词缀的主观性界定为主观距离、主观认同、情感倾向、群体大小、新潮程度、独立性以及在线生成度共七个方面。类词缀“～族、～奴、～客、～二代、～控、～友”具有主观性，并且主观性存在差异。

摘要： 近年来,由类词缀构成的派生词在网络语言环境中大量使用.在网络语言中，类词缀的语义信息携带能力进一步发展，表现出较强的主观性。基于此，本文对类词缀的主观性进行探讨。根据前人对主观性问题的探讨，文章认为网络新词中类词缀的主观性是指语言使用者在使用某一类词缀时会同时表明自己对该类词缀构成词的立场、态度和感情，即语言使用者的立场和价值判断。将类词缀的主观性界定为主观距离、主观认同、情感倾向、群体大小、新潮程度、独立性以及在线生成度共七个方面。类词缀“～族、～奴、～客、～二代、～控、～友”具有主观性，并且主观性存在差异。

摘要： 本发明涉及一种基于循环神经网络与潜变量结构的词语定义生成方法，属于自然语言处理领域。本发明在基于循环神经网络的基础上利用变分自编码器(VAE)对释义进行建模，结合潜变量特征，根据被定义词的上下文信息对词义进行提取来生成词语的释义，具体包括：建立并整理基础语料库；选取被定义词语的近义词集合，扩展基础语料库，形成最终语料库；对被定义词语的词向量进行扩展重构；构建基于循环神经网络与潜变量结构模型；训练基于循环神经网络与潜变量结构模型；将待释义词语及其上下文信息输入训练完成的模型中，实现具体语境中待释义词语的语义释义，解决一词多义问题。

摘要： 本发明公开了一种基于词语义关系与动态卷积神经网络的文本蕴含分析方法。本发明包括如下步骤：步骤1对需要进行文本蕴含的文本进行初步的数据预处理，使用ConceptNet获取词语义关系，将词语义关系嵌入到数据预处理后的词向量中；步骤2通过对词向量进行卷积操作，生成文本蕴含所需要的语义特征图；步骤3对于卷积生成的语义特征图，使用动态k‑max次池化获取句子特征向量；步骤4对两个句子分别重复以上步骤，生成两个句子特征向量，最后通过蕴含分类器输出最后文本蕴含的结果。本发明采用的技术方案具有更好的鲁棒性和自适应能力。

摘要： 本发明公开了一种融合单词语义知识的神经网络自然语言推理方法，包括：从外部语义知识库中提取词对之间的多种语义关系；构建神经网络模型，利用神经网络模型对输入的前提文本、假设文本以及词对之间的多种语义关系进行局部推理建模，再组合局部推理信息，从而得到句子级别的推理信息，最后对神经网络模型进行训练；将未标注的前提文本和假设文本输入至已经训练好的神经网络模型，计算得到属于三个类别的概率分布，选取最大概率对应的类别作为最终预测的类别。该方法改善了传统神经网络方案对外部语义知识利用不足的问题，提高了自然语言推理的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于通用知识网络的词语语义倾向性预测方法，包括：（1）判断未知词语是否存在于情感词词典中，如果存在则返回未知词语的极性，如果不存在则进入步骤（2）；（2）选取褒义基准词集和贬义词基准词集；（3）计算未知词语与褒义词集之间的紧密程度；（4）计算未知词语与贬义词集之间的紧密程度；（5）计算未知词语与褒义词集间的紧密程度和未知词语与贬义基准词集间的紧密程度的差值；（6）根据步骤（5）的差值，选取阈值空间判断未知词语的极性。本发明在考虑词语语义相似度的同时结合了词语的关联度，采用了区域阈值判断，避免将词语赋予错误的情感倾向性，在语义倾向性判断准确率上获得了提升。

摘要： 本发明公开了一种基于词语逆频率加权的图残差网络文本分类方法，包括如下步骤：1）整理文本数据；2）预处理；3）分集；4）构建文本关系图；5）搭建深度图残差卷积神经网络；6）迭代训练；7）分类结果。这种方法能够充分考虑文本信息，可提高文本分类精度，鲁棒性强。

摘要： 本发明公开了一种基于词语义关系与动态卷积神经网络的文本蕴含分析方法。本发明包括如下步骤：步骤1对需要进行文本蕴含的文本进行初步的数据预处理，使用ConceptNet获取词语义关系，将词语义关系嵌入到数据预处理后的词向量中；步骤2通过对词向量进行卷积操作，生成文本蕴含所需要的语义特征图；步骤3对于卷积生成的语义特征图，使用动态k‑max次池化获取句子特征向量；步骤4对两个句子分别重复以上步骤，生成两个句子特征向量，最后通过蕴含分类器输出最后文本蕴含的结果。本发明采用的技术方案具有更好的鲁棒性和自适应能力。

摘要： 本发明属于网络自然语言处理技术领域，公开了一种基于网络平台的词语相似度的中文智能问答系统方法,在知识库问答系统中，先将每个问句和每个答案看成两个词语集合，将问句集合的每个词语与答案集合的每个词语匹配，并计算词语相似度，然后求相似度最大值，再取最大值的平均值；本发明简洁效率高；本发明解决了现存的向量夹角余弦法的数据稀疏问题；同时，也克服了现存的模式匹配法，对于问句和答案语言结构不一致时，带来的抽取答案不精确的状况；本发明根据词语相似度算法在知识库问答系统中寻找答案更合理且效率高。

摘要： 本发明涉及一种基于循环神经网络与潜变量结构的词语定义生成方法，属于自然语言处理领域。本发明在基于循环神经网络的基础上利用变分自编码器(VAE)对释义进行建模，结合潜变量特征，根据被定义词的上下文信息对词义进行提取来生成词语的释义，具体包括：建立并整理基础语料库；选取被定义词语的近义词集合，扩展基础语料库，形成最终语料库；对被定义词语的词向量进行扩展重构；构建基于循环神经网络与潜变量结构模型；训练基于循环神经网络与潜变量结构模型；将待释义词语及其上下文信息输入训练完成的模型中，实现具体语境中待释义词语的语义释义，解决一词多义问题。

摘要： 本发明公开了一种融合单词语义知识的神经网络自然语言推理方法，包括：从外部语义知识库中提取词对之间的多种语义关系；构建神经网络模型，利用神经网络模型对输入的前提文本、假设文本以及词对之间的多种语义关系进行局部推理建模，再组合局部推理信息，从而得到句子级别的推理信息，最后对神经网络模型进行训练；将未标注的前提文本和假设文本输入至已经训练好的神经网络模型，计算得到属于三个类别的概率分布，选取最大概率对应的类别作为最终预测的类别。该方法改善了传统神经网络方案对外部语义知识利用不足的问题，提高了自然语言推理的准确性。

摘要： 本发明提供了一种构建词语网络及抽取关键词的方法和装置。构建词语网络的方法包括：对文本进行预处理，得到词语集合；分别计算词语集合中任意两个词语之间的语义相似度；根据词语集合及语义相似度，构建带权重的语义相似度网络。本发明能够在词语网络中体现词语之间的语义关联程度，提高了关键词抽取的准确性和效率。