设问句

摘要： 这不是很伟大的奇观吗?——巴金《海上日出》这是部编版四年级下册《海上日出》这篇课文的最后一段。这个结尾有点特别,它是一个反问句,意思是"这是很伟大的奇观"。为什么巴金爷爷不直接陈述,而要用反问句来结尾呢?咱们今天就来讲一讲问句的知识。问句主要有三种类型:疑问句、设问句和反问句。提出问题,不知道答案,需要对方回答的问句就是疑问句,简单说来,就是有疑而问。它的作用是引起别人的阅读兴趣,有时可以起过渡作用。

摘要： 在文言文阅读教学中,教师要带领学生感受文本的语言特色,提高他们的阅读能力和鉴赏能力。那么,在实际的教学中,我们该如何做呢?下面,笔者就以《阿房宫赋》为例,谈谈如何引导学生感受文本的语言特色。一、引导学生赏析文中的设问句设问是一种比较常见的修辞手法。作者在写作时为了强调某部分内容,会故意提出问题,自问自答。在文章中运用设问这一修辞手法,能引起人的注意,启发读者思考,还能突出某些内容,使文章起波澜,有变化。

摘要： 这天,小猴教小熊做数学题,结束时小猴对小熊说:“数学难吗?其实不难。”长颈鹿老师听到了,说:“大家来说说,小猴这句话用了什么修辞手法?”小兔举手说“这句话用了设问的修辞手法设问句就是自问自答。”小熊说:“我也会造句:谁最可爱?小兔最可爱。”小兔说:“谁最爱吃香蕉?小猴最爱吃香蕉。”

摘要： 我们在写作时,应该做到为情造文、以我手写我心,而不是为文造情、言不由衷。所谓''情之所至,自然流为至文'',那种矫揉造作、无病呻吟的文章肯定会让读者不屑。好的文章无需堆砌辞藻,只要文字质朴、准确生动就行。那么,我们在写作时,怎样才能做到''感情真挚''呢?一、体察真情''事真''是''情真''的基础,材料真容易使感情真,材料假容易使感情假。

摘要： “活着，究竟意味着什么？”这句体现了水井坊对价值观最新思考的设问句，开启了水井坊最新广告片《活着的传承》的大幕。

摘要： 说意：诗体恤民生，角度独特，起首二句写实，真切且寓深情。绝句妙在后二句，作者采用设问句，显示其超越世态的想象力，最后一句犹此时无声胜有声，不答自答。

摘要： 议论文写作提出和分析论点一定要有根有据,这就要求文章必须举出足够的事实和理论素材,证明其论点的可靠性和正确性。对论据的要求一般包括＂论据要真实、充分（丰富）、典型、新鲜（新颖）＂等几方面。那么,议论文中对原材料的运用都有哪些技巧呢？试结合有关典型习作片段简析如下：材料选择：覆盖兼顾,典型新鲜一篇议论文选用多少材料为宜,很难有统一标准,但有一点是共识：选择材料要力求典型、新鲜,并具有一定代表性,最好兼顾到古今中外、各行各业。有些同学上文才举爱迪生论证,下文又用爱因斯坦来分析,

摘要： 春雨过后,竹林里,尖尖的竹笋纷纷破土而出。一夜之间,新竹遍地。竹子是怎样长成的呢？它是一年成材的植物。冬天,竹根在土壤里吸饱了养分,气候转暖便开始萌发。春季,是竹子生长的（初期旺期中期）。可这时,常常因为土壤比较（干旱干燥）,水分不够,笋芽都藏在土里。等到一场春雨下来,土壤里水分多了,春笋吸足了水分,就破土而出,一日能长一二尺,有时还能长高一米。春笋成竹,不到一年时间,就能长成竹林。

摘要： 本说明书实施例提供了一种基于对话系统获取与用户问句对应的反问句的方法和装置，所述对话系统中预设有与第一标准问题对应的第一反问模块，所述第一反问模块中包括从所述第一标准问题拆分的第一子句和第二子句，所述方法包括：获取第一用户的第一问句；从所述第一问句拆分出第三子句和第四子句；确定所述第三子句与所述第一子句是否匹配；在确定所述第三子句与所述第一子句匹配的情况中，通过合并所述第四子句与所述第一子句获取第二问句；获取所述第二问句与所述第一标准问题的相似度；在所述第二问句与所述第一标准问题的相似度大于预定阈值的情况中，基于所述第一子句获取与所述第一问句对应的反问句。

摘要： 本发明提供了一种建立问句生成模型的方法和装置以及问句生成方法和装置，建立的问句生成模型包括：问句模板与搜索请求(query)之间的对应关系以及各query到对应问句模板的概率；其中建立问句模型的方法包括：从搜索日志中，统计各query以及用户从query对应的搜索结果中点击的问句之间的对应关系；从统计到的问句中抽取出问句模板，并记录问句模板对应的query；计算各query到对应问句模板的概率。问句生成方法包括：确定用户输入的搜索请求Qr在问句生成模型中的相似query；从相似query在问句生成模型中对应的各问句模板中，为Qr选择问句模板；利用Qr对问句模板进行实例化，得到Qr对应的问句。

摘要： 本说明书实施例提供了一种基于对话系统获取与用户问句对应的反问句的方法和装置，所述对话系统中预设有与第一标准问题对应的第一反问模块，所述第一反问模块中包括从所述第一标准问题拆分的第一子句和第二子句，所述方法包括：获取第一用户的第一问句；从所述第一问句拆分出第三子句和第四子句；确定所述第三子句与所述第一子句是否匹配；在确定所述第三子句与所述第一子句匹配的情况中，通过合并所述第四子句与所述第一子句获取第二问句；获取所述第二问句与所述第一标准问题的相似度；在所述第二问句与所述第一标准问题的相似度大于预定阈值的情况中，基于所述第一子句获取与所述第一问句对应的反问句。

摘要： 本发明公开一种本发明还提供一种同义问句生成模型训练方法及系统，其中所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中包含有多个同义问句集合，所述多个同义问句集合中的每一个同义问句集合分别包含多个问句对；以所述训练样本集中的问句对对所述同义问句生成模型进行训练。通过训练得到同义问句生成模型，可以在进行同义问句的扩展时直接将待扩展问句输入至训练好的同义问句生成模型即可得到多个扩展出的同义问句，节省了人力物力，并且还使得扩展出的句式更加的多种多样。

摘要： 本说明书实施例提供一种根据用户问句召回标准问句的方法和装置，方法包括：针对当前用户问句进行分词处理，得到所述当前用户问句对应的分词集合；将所述分词集合作为预先训练的第一卷积神经网络CNN模型的输入，通过所述第一CNN模型的输出得到所述当前用户问句的第一句子表示向量；获取根据预先训练的第二CNN模型生成的各标准问句对应的各第二句子表示向量；根据所述第一句子表示向量与各第二句子表示向量，确定召回的标准问句；其中，所述第一CNN模型、所述第二CNN模型作为深度结构语义模型DSSM模型中的特征提取器，通过对所述DSSM模型的训练而训练获得。能够高效地根据用户问句召回标准问句，并且召回的标准问句有较大概率符合用户述求。

摘要： 本说明书实施例提供一种针对用户问句输出反问问句的方法和装置，方法包括：首先得到预先建立的业务导图中与当前用户问句匹配的语义节点所构成的当前匹配节点集合，接着若根据当前匹配节点集合确定需要用户补充信息时，根据当前匹配节点集合生成反问树，反问树包括根节点，根节点后挂载多条路径，多条路径包含的节点属于多条链路且不属于当前匹配节点集合，多条路径包含的节点层级与多条链路的节点层级一致，最后以反问树的根节点作为当前节点的初始节点，根据当前节点的至少一个层级的多个子节点，输出反问问句，反问问句用于询问多个子节点中与当前用户问句相关的目标子节点，使得输出的反问问句能够明确提示用户需要补充的信息。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的问句生成方法和问句生成系统，所述问句生成方法包括：获取种子问句；对所述种子问句进行分词；对经过所述分词的种子问句进行语义词扩展；对经过所述扩展的语义词进行重组生成候选问句；通过预设的语义分类模型对所述候选问句进行语义检测，获取语义正确的候选问句。实施本发明实施例，不仅节省人工，而且提高了生成的问句的准确性。

摘要： 本发明提供了一种建立问句生成模型的方法和装置以及问句生成方法和装置，建立的问句生成模型包括：问句模板与搜索请求(query)之间的对应关系以及各query到对应问句模板的概率；其中建立问句模型的方法包括：从搜索日志中，统计各query以及用户从query对应的搜索结果中点击的问句之间的对应关系；从统计到的问句中抽取出问句模板，并记录问句模板对应的query；计算各query到对应问句模板的概率。问句生成方法包括：确定用户输入的搜索请求Qr在问句生成模型中的相似query；从相似query在问句生成模型中对应的各问句模板中，为Qr选择问句模板；利用Qr对问句模板进行实例化，得到Qr对应的问句。

摘要： 本申请所述方法针对表格问答系统中表格检索部分，提出了一种利用问句实现关联表格检索的方法与装置，该方法可以为问句匹配出最相关的表格。方法包括：根据问句和表格，分别计算问句中的词在表格中出现的频率，及表格中的词在问句中出现的频率；对问句和表格进行词嵌入向量表示；将问句与表格的词嵌入表示向量和计算频率进行融合，进而得到问句与表格的融合向量；最后融合向量将被用于计算问句与表格的相似性。

摘要： 本申请公开了一种垂直领域复杂问句分解方法、装置及计算机设备，该方法包括：确定待分解的复杂语句所属垂直领域，将复杂语句输入垂直领域对应的识别模型中，提取主题实体以及辅动词类型；将主题实体和辅动词类型组合形成特征表达式，并与句法模板库进行匹配，生成知识图谱查询语句；将查询语句输入垂直领域对应的知识图谱中，检索得到主题实体对应的关联子图；从关联子图筛选出与主题实体关联度最高的若干实体，根据各实体对应的关联语义信息生成复杂语句分解后的多个子问句；本发明利用知识图谱结合句法模板实现分解的子问句工程化生成，克服了单纯依靠规则模板的分解方法存在的灵活性差、视野受限等问题，具有一定的理论参考与实践借鉴价值。