语法问题

摘要： 作为语言类的学科,初中英语重视学生写作能力的培养,借助写作教学帮助学生拓展词汇量,掌握英语语法和提升语言运用技术。同时写作教学还可以为学生渗透英语背景文化,拓展英语视野。新课程改革对于初中学生的英语写作能力提出了更高的要求,不仅要准确运用词汇描述事物特征和内容,还要掌握基本文体的写作,真正把英语综合素养的培养体现在作文写作过程之中。因此,结合当前初中英语写作教学中学生存在的词汇量不足、中式表达和语法问题等弱点进行优化调整,强化英语写作训练,需要激发初中学生的写作自信心、积极主动进行英语写作,从而逐步提升英语写作技巧,提升学科综合素养。

摘要： 初中英语写作教学往往让教师头痛。学生在英语写作中体现出来的问题非常"全面",有词汇问题、有积累问题、有语法问题、有逻辑问题——千头万绪,教师往往抓不住重点突破口。而如果是去全面地抓,又往往效果不好。笔者认为,虽然初中学生在英语写作上的问题点比较杂,但其实主要是基础弱和积累不足。所以,教师应先从这两个方面着力入手解决问题。

摘要： 大学本科英语专业的学生在经历长达近十年英文学习之后,在说英文句子、写英文句子时仍然会犯一些语法错误.英语专业八级改错题的其中一部分考题,就是针对常见英语语法错误而设计.本文以英语专八考试改错部分的语法考题为基础,结合英语专业本科生在教学中常见的语法问题进行探讨,希望对大学本科英语专业的语法教学起到一定积极的作用.

摘要： 第一次:1984年1月10日中午,华东师范大学专家招待所203室,邵敬敏专程看望朱德熙先生要扎扎实实搞一些课题,例如方言语法研究,从中可以发现不少现代汉语的语法问题.有人认为汉语方言语法没有什么搞头,这是很大的误解.讲普通话的有多少?大部分讲方言.方言语法中有许多有趣的东西要好好挖掘.要注意口语."被"字句实际上是书面的,北京人口头上不大用"被".到书面上去找材料,有许多话都可以说,像鲁迅著作中不少话可以说,而生活中并不说.

摘要： 黄伯荣、廖序东主编《现代汉语》增订五版,确实比前几版更加完善了.然而,在近些年的语法教学实践中仍发现一些问题,主要体现在以下几个方面:动词单独作谓语的问题,中性宾语的分类问题,谓词性宾语的相关问题,"时地补语"与"时地宾语"的归属问题,存现句判定标准问题以及其他零散问题.把这些问题写出来,供教材的编纂者、从教者和学习者参考,希望这套教材能够更加科学,更加系统,更加稳定,更加完善,更好地利泽于广大的使用者.

摘要： 如何继承传统方法并将创新理论与实践教学相结合,是提高高职学生英语语法学习兴趣的基础.本文分析了高职英语语法教学中存在的问题,加强了语法的应用,提出了语法教学的原则和教学策略,可以提高语法教学的效率.

摘要： “炼句”既是修辞问题,也是语法问题。唐朝大诗人杜甫诗云:“为人性僻耽佳句,语不惊人死不休!”诗人贾岛诗云:“两句三年得,一吟双泪流。”由此可以看出,诗人们是最讲究炼句的。因为把一个句子炼好了,全诗都为之生色。赏析语句题是历年高考中与赏析诗眼或整首诗相并列的一种常考题型。由于这种题型综合性强,又因赏析角度不固定,使答题的自由度较大,但同时难度也较大。所以这类题型应该成为我们复习备考的重点。

摘要： “把”是甲级词，出现频率很高。但如何教“把”字句，至今仍然是对外汉语教学中的一个难点。当前的对外汉语教学语法受传统教学语法和结构主义语法影响，偏重于形式规则，有关语义和语用方面的问题往往语焉不详。据国家汉办发布的《高等学校外国留学生汉语言专业教学大纲》，构成“把”字句需要满足以下条件：“a.‘把’字句的宾语一般是确指的；b．动词是及物的，一般含有处置和支配意义；c．-般在动词后有其他成分，表示所产生的结果或双音节动词本身含有结果意义；d．否定副词、能愿动词用在‘把’前。”

摘要： 本发明提供了对MPEG-4AVC高层编码中的CAVLC？4:4:4帧内、高4:4:4帧内和高4:4:4预测简档使用针对coded？block？flag语法元素的语法的方法和装置。一种装置包括编码器(100)，用于根据编码简档将图像数据编码成结果比特流，所述编码简档对图像数据的采样进行编码，使所述采样包括两个色度阵列和亮度阵列。两个色度阵列分别具有与亮度阵列相同的高度和相同的宽度。所述编码器(100)使用语法元素指示至少一个8×8块在结果比特流中的存在。

摘要： 本发明提出一种语法编译系统适用于自然语言。语法编译系统包括编译模块、输入装置以及处理器。编译模块具有内建句式模板。内建句式模板包括多个形式参数。编译模块为语法编译平台。输入装置用以接收词组数据以及语意数据。处理器耦接输入装置，并且用以执行编译模块。当处理器执行编译模块时，处理器读取编译模块当中的内建句式模板，并且将词组数据以及语意数据与内建句式模板结合，以产生语法表达式数据。另外，一种语法编译方法也被提出。

摘要： 本发明提供了一种基于弱化语法错误特征表示的中文语法错误更正方法，在用于中文语法错误更正任务的Transformer神经网络的基础上，通过编码器所提取得到字符特征表示和上下文特征表示，为待纠错文本中每一个字符学习得到一个弱化因子。弱化因子能够通过联合方程将编码器提取得到的字符特征表示和上下文特征表示联合，使得编码器所提取得到的待纠错文本的特征表示中，语法错误的特征信息得到抑制，从而弱化了语法错误特征信息对中文语法错误更正模型的负面影响，提升了基于Transformer的序列到序列神经网络模型在中文语法错误更正任务中的性能。

摘要： 本发明提供了对MPEG－4 AVC高层编码中的CAVLC4:4:4帧内、高4:4:4帧内和高4:4:4预测简档使用针对coded_block_flag语法元素的语法的方法和装置。一种装置包括编码器(100)，用于根据编码简档将图像数据编码成结果比特流，所述编码简档对图像数据的采样进行编码，使所述采样包括两个色度阵列和亮度阵列。两个色度阵列分别具有与亮度阵列相同的高度和相同的宽度。所述编码器(100)使用语法元素指示至少一个8×8块在结果比特流中的存在。

摘要： 本公开提供了使用语法树集合之间的差异和语义树集合之间的差异制定问题。所公开的系统涉及从文本生成问题。在示例中，一种方法包括从第一参考文本形成第一语义树以及从第二参考文本形成第二语义树。所述方法包括识别在所述第一语义树中但不在所述第二语义树中的语义节点集合。所述方法包括形成所述第一参考文本的第一语法树和所述第二参考文本的第二语法树。所述方法包括识别在所述第一语法树中但不在所述第二语法树中的语法节点集合。所述方法包括：通过识别语义节点与语法节点之间的对应性来将所述语义节点集合映射到所述语法节点集合；从归一化词形成问题片段；以及向用户设备提供所述问题片段。

摘要： 一种根据本文档的由解码设备执行的解码方法包括以下步骤：基于从比特流获得的关于预测模式的信息来确定当前块的预测模式；基于预测模式来构建合并候选列表；基于合并候选列表来推导当前块的运动信息；以及基于运动信息来生成当前块的预测样本，其中比特流包括关于表示组合的图片间合并和图片内预测(CIIP)是否可用的CIIP可用标志，以及所述确定步骤可以包括基于CIIP可用标志从比特流获得常规合并标志。

摘要： 本发明公开了一种基于多粒度语法错误模板学习微调的语法纠错方法和系统。本发明方法通过在预训练语言模型中分别执行正误判断任务的模板学习过程、错误类型预测任务的模板学习过程和修改方式预测任务的模板学习过程。然后通过多任务学习，使用三个任务损失计算预训练语言模型的训练损失，用训练损失调节预训练语言模型的模型参数，得到微调后预训练语言模型。然后，使用微调后预训练语言模型和融合预训练语言模型的生成语法纠错方法，训练一个语法纠错模型。最后，将待纠错语句输入语法纠错模型，得到待纠错语句的正确语句。本发明通过多任务学习考虑了三种粒度的语法纠错信息之间的依赖和交互，为语法纠错模型提供丰富、多角度的语法纠错信息。

摘要： 本发明涉及大数据分析的技术领域，具体公开了一种语法提示方法、语法提示装置、计算机设备及存储介质；其中，该语法提示方法包括：根据预设的标签符号标识获取标签类型，以获取调用的标签库中的多个要素标签模版，并将多个要素标签模版按照第一预设顺序进行排序；根据预设的函数符号标识获取函数类型，以获取调用的函数库中的多个函数模版，并将多个函数模版按照第二预设顺序进行排序；获取用户输入的目标符号标识；若目标符号标识为标签符号标识，则将多个要素标签模版按照第一预设顺序提示在页面上；若目标符号标识为函数符号标识，则将多个函数模版按照第二预设顺序提示在页面上。本发明的语法提示方法，可以提高代码开发效率。

摘要： 本发明的实施方式提供了一种用机器实现语法纠错的方法及装置和用于语法纠错模型的训练方法及训练设备。该用机器实现语法纠错的方法包括：将输入的第一语种的文本编码成中间表示；将所述中间表示解码成第二语种的文本；以及基于所述中间表示和所述第二语种的文本，生成经语法修正的第一语种的修正文本。根据本发明的用机器实现语法纠错的方法不仅能够忽略可能存在的小语法错误，还能够通过结合中间表示来避免回译过程中的信息丢失，从而能够显著的提高语法纠错的准确性，为用户带来了更好的体验。

摘要： 本申请公开了一种语法缺陷数据识别模型构建方法和语法缺陷数据识别方法，该构建方法包括：在获取到第一训练源文本、第一标准翻译文本及其对应的第一实际识别结果、和第一语法缺陷翻译文本及其对应的第二实际识别结果后，将第一训练源文本、第一标准翻译文本和第一语法缺陷翻译文本输入第一模型，得到第一标准翻译文本对应的第一预测识别结果和第一语法缺陷翻译文本对应的第二预测识别结果；再根据第一预测识别结果、第二预测识别结果、第一实际识别结果和第二实际识别结果更新第一模型，并返回执行将第一训练源文本、第一标准翻译文本和第一语法缺陷翻译文本输入第一模型的步骤，直至在达到第一停止条件时根据第一模型构建语法缺陷数据识别模型。