肯定句

摘要： 在各版小学英语教材中经常用also,too,either这三个副词表示“也”,但其用法不同。1.too通常用于肯定句或疑问句,一般不用于否定句,且通常放在句末。如:I am a stud ent,too.我也是一个学生。Does he like blue,too?他也喜欢蓝色吗?too有时也紧跟在主语后,用于Me too,You too这类简略答语。

摘要： 知识点解读一、过去进行时1.过去进行时表示在过去某一时刻或某一段时间内正在发生或进行的动作或存在的状态。2.过去进行时的句型结构(1)肯定句:主语+was/were+v.-ing+其他。She was watching TV at that time.她那时正在弹钢琴。

摘要： 高考之前,有的父母会这么鼓励孩子:我们对你没有期待,你正常发挥就好。这是谎话。期待多多少少都是有的。与其藏在心里,不如用肯定句把期待讲出来。只有说出来,才是一个明确的期待。明确的期待就有可能成功,也有可能失败。失败让人痛苦,但这份痛苦不容回避。不能说因为害怕达不到,就把期待藏起来,视而不见,仿佛就可以不痛苦。

摘要： 我们知道,some通常用于肯定句,any则用于否定句或疑问句。但随着学习的深入,我们发现情况并不完全如此,下面对它们的用法做出归纳。一、some和any作为形容词或代词,可以用来说明或代替复数名词或不可数名词,表示不定量,意为"一些",其区别是:对其所说明或代替的名词持肯定态度时,用some;持非肯定(否定或疑问)态度时,用any。

摘要： some和any都可以表示"一些"的意思,既可以修饰可数名词,也可以修饰不可数名词,所以同学们在使用的时候经常会混淆。下面我们就来看一看这两者的区别。(1)some多用在肯定句中,可以修饰复数可数名词,也可以修饰不可数名词。例如:There are some students in the classroom.教室里有几个学生。

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： 一、现在完成时的构成现在完成时由"助动词have/has+动词的过去分词"构成。have not常缩写为haven’t,has not常缩写为hasn’t。现在完成时的肯定句、否定句和一般疑问句及答语分别为:肯定句:主语+have/has+动词过去分词+其他。如:I have already finished all the work.我已经完成了所有的工作。否定句:主语+haven’t/hasn’t+动词过去分词+其他。

摘要： 现在进行时主要表示说话时或现阶段正在进行的动作或存在的状态,常与now,these days等时间状语连用。一、现在进行时构成形式1.肯定句:主语+am/is/are+doing。2.否定句:主语+am/is/are+not+doing。3.一般疑问句:Am/Is/Are+主语+doing。

摘要： 在名词性从句中,whether与if作为从属连词,两者既有紧密的联系,又有各自不同的用法。对此,笔者就名词性从句中whether与if的用法异同进行了分析,以期对同学们有所帮助。一、whether与if引导名词性从句的相同点(1)whether与if意为"是否"时,均能用于宾语从句中,此时宾语从句多为肯定句(主句可以是否定句),常常跟在ask,wonder,know,tell等及物动词后.

摘要： 英语中"too""also"与"either"都可以表示为"也、还",但在具体使用时,这三个词却存在很大差别。下面我们就来看看这几个词的具体用法吧。too是比较惯熟的用词,多用于口语中,通常用于肯定句中。too在句中的位置比较灵活,通常置于句末,前面用逗号隔开,例如:-A:Nice to meet you.-B:Nice to meet you,too.too有时也会置于句中,前面还是需要用逗号隔开。

摘要： 近年来，在语法研究中引入语义分析已经成为一种趋势，研究汉语语义的论文和著作日渐增多。肯定句和相应否定句的关系是句子语义分析的一项重要内容。文从肯定表达与否定表达的信息价值角度展开讨论，主要着眼于语义的确定性问题，提出[正确定」、[负确定]、[不确定]三个概念。

摘要： 本发明公开了一种中文比较句分类器模型生成、中文比较句识别方法及装置，包括：将数据集各句子中每一个包含设定的比较关键词的分句转化成一个序列，并为序列建立与其对应分句所属句子相同的类别标记；得到序列集；采用序列模式挖掘算法从序列集中挖掘出若干比较模式，组成比较模式集；用每一个序列逐一匹配比较模式集中的各比较模式，根据匹配结果及比较模式总数量，得到与每一个序列对应的一组特征向量；根据所述特征向量及与其对应的所述序列的类别标记，生成分类器模型；然后通过得到的比较模式集和分类器模型，识别读入的未知类别的句子，确定其是否是比较句。通过自动学习比较句的模式特征，生成分类器模型，自动、有效地识别文本中的比较句。

摘要： 因果句解析装置具备：因果句提取部，其从文章提取包含原因表现和结果表现的因果句；取得部，其取得表示基准表现的信息，所述基准表现是用于对相似的程度进行解析的基准；相似度解析部，其针对所述因果句提取部提取到的因果句，算出原因相似度和结果相似度，所述原因相似度是该因果句所包含的原因表现与所述基准表现的相似度，所述结果相似度是该因果句所包含的结果表现与所述基准表现的相似度；以及期望因果句提取部，其提取所述因果句所包含的原因表现和结果表现中的一方与所述基准表现相似、且另一方与所述基准表现不相似的因果句。

摘要： 本发明提供一种词向量和句向量互信息最大化的句嵌入方法及系统，其中方法包括编码第一待识别句子中的各词语；对第一待识别句子中目标词向量的多个维度进行置零操作；编码第二待识别句子中的各词语；将第一词向量矩阵中的每个词向量经过多头自注意力层计算；将第二词向量矩阵中的每个词向量经过多头自注意力层计算；对第三词向量矩阵进行平均池化操作；对第一整体句向量进行维度置零操作；计算第二整体句向量与第四词向量矩阵中对应的词向量的点积；计算第四词向量矩阵中词向量和第二整体句向量的互信息；将第四词向量矩阵中词向量和第二整体句向量的互信息最大化。本发明解决了现有的无监督句嵌入方法使用效果不佳的问题。

摘要： 本发明提出一种引述句和辟谣模式句引导的“谣言‑辟谣文章”匹配方法及系统。通过引导模型行为，使其更加关注辟谣文章中带有“引述”和“辟谣模式”成分的句子，实现考虑到辟谣文章特点的“谣言‑辟谣文章”匹配程度评分。具体地，本发明通过使用文字相似度指标精调神经网络模型增强引述句的发现能力，通过引入模式向量增强辟谣模式句的发现能力，从而使模型关注到含有引述成分和辟谣模式的关键句子，过滤掉辟谣文章中大部分无关句子，最终实现高效准确的“谣言‑辟谣文章”匹配。

摘要： 本申请实施例公开了一种句对匹配方法、装置和用于匹配句对的装置。该方法的实施例包括：从网页库内的网页中抽取包含目标语言语句的句段，以得到句段集；其中，句段集中的每个句段包括目标语言的语句以及语句的上下文；将双语数据集中的双语句对与句段集中的句段进行匹配；双语句对中包括源语言的第一语句和对应目标语言的第二语句；对于双语数据集中的每一个双语句对，确定句段集中与双语句对相匹配的句段，将网页库中与所确定的句段对应的网页确定为该双语句对的来源网页；其中，与双语句对相匹配的句段为同时包含双语句对中的第一语句与第二语句的句段。该实施方式提高了句对匹配效率。

摘要： 本发明提供了一种句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，其中向量预测模型构建方法，包括以下步骤：S11、构建句向量训练模型；S12、对所述句向量训练模型模型进行训练；S13、向句向量预测模型中导入所述句向量训练模型的参数。本句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，进行句向量预测时有很好的领域适应能力和句子向量泛化能力，可直接迁移到多种领域进行使用。

摘要： 本发明属于教育信息化领域，提供一种基于Word2Vec和循环神经网络的小学语文作文比喻句与拟人句自动提取方法，首先，利用经过人工标记后的数据集，预处理后得到符合实验要求的数据集。然后，利用Skip‑Gram模型结合Hierarchical Softmax的方式训练Word2Vec模型。最后，利用训练后的模型来表示文本，将其作为循环神经网络分类器的输入训练相应的循环神经网络分类器。本发明提出作文中比喻句与拟人句的自动提取方法，为构建基于修辞使用的小学语文作文自动评价器提供了比喻句与拟人句的提取方案。

摘要： 本发明公开了一种中文比较句分类器模型生成、中文比较句识别方法及装置，包括：将数据集各句子中每一个包含设定的比较关键词的分句转化成一个序列，并为序列建立与其对应分句所属句子相同的类别标记；得到序列集；采用序列模式挖掘算法从序列集中挖掘出若干比较模式，组成比较模式集；用每一个序列逐一匹配比较模式集中的各比较模式，根据匹配结果及比较模式总数量，得到与每一个序列对应的一组特征向量；根据所述特征向量及与其对应的所述序列的类别标记，生成分类器模型；然后通过得到的比较模式集和分类器模型，识别读入的未知类别的句子，确定其是否是比较句。通过自动学习比较句的模式特征，生成分类器模型，自动、有效地识别文本中的比较句。

摘要： 本申请涉及维持肯定性识别的机器对机器瞄准，其涉及：通过在第一航空器(100)上的第一视频传感器(102)捕获关于潜在瞄准坐标的场景的第一视频；通过第一航空器发送第一视频(232)和相关联的潜在瞄准坐标；在与处理器通信的第一显示器上接收第一视频，该处理器还接收潜在瞄准坐标；响应于观察到在第一显示器上的第一视频，将潜在瞄准坐标选择为对于第二航空器(116)的实际瞄准坐标(226)；以及将第二航空器引导向实际瞄准坐标；其中，对应于实际瞄准坐标的对于目标(114)的肯定性识别从选择实际瞄准坐标开始维持。

摘要： 本公开涉及一种用于为即将执行诸如进入十字路口、进入高速公路和/或改变车道等的交通场景动作的车辆(1)提供肯定决策信号的方法，该方法包括：接收(S1)关于至少一个周围道路用户(2、2')的信息，所述信息指示相对于所述车辆而言到所述周围道路用户的距离(d、d')以及所述周围道路用户的速度和加速度中的至少一项；基于所接收的信息来计算(S2)一个值；当所计算的值满足预定条件时，提供(S3)用以执行所述交通场景动作的肯定决策信号，其特征在于，所述值是基于以下假设而计算的：所述周围道路用户将通过改变其加速度来对所述交通场景动作做出反应。