语言问题

摘要： 大型国际体育赛事新闻服务是赛事媒体运行的核心部分,在比赛各阶段为各类媒体提供赛事相关的新闻信息。新闻服务素材是与赛事信息最为相关的材料,直接或间接由新闻服务人员转化为语言材料以供赛事媒体使用,最终形成对外发布的新闻稿件。处理好新闻素材,是体育赛事新闻服务取得成功的关键。该文通过研究2015年至2019年部分大型国际体育赛事新闻服务素材,发现并整理其中的语言问题,总结出提升素材质量语言层面的对策,以及提出完善赛事媒体运行的建议,研究成果力争助力大型国际体育新闻服务质量的提升,并为体育传媒事业的进一步发展做出贡献。

摘要： 我国网络空间语言问题日益凸显,在一定程度上影响着互联网的健康发展和国家安全。当前网络空间的语言问题可梳理为语言失范问题、语言多样性与纯洁性问题、语言暴力问题。在生态语言学视阈下,应展开相应的网络空间语言规划与治理,包括抵制破坏性话语,推广有益性话语,以规范网络空间语言;增强网民规范意识,提升网民媒介素养,以优化网络空间环境;加强网络空间立法,推进网络实名制,以增加网络违法成本等。

摘要： 语文学科核心素养的基础是语言建构与运用,着力培养学生的语言素养是语文教学的独当之任。立足学生的语言运用问题,引导学生发现并解决这些问题,逐渐打造有品质的语言,是语文教学的理性追求与高效体现。

摘要： 当前声乐教学语言存在的问题有:声乐教学语言的重要性虽然被广泛关注,但系统性研究不足;忽视对基础术语的准确阐释,学生难以实现自主学习;过分关注声音效果或情感表达,缺乏整体性思维;倾向主观感受语言,忽视让学生"唱自己"。声乐教学语言存在问题的原因是:对声乐教学语言研究的高要求使声乐教学语言系统性研究不足,歌唱发声器官的非可视性使声乐教学语言缺乏基础术语的准确阐释,歌唱运动的特性使声乐教学语言缺乏整体性思维,歌唱的个体差异性使声乐教学语言倾向主观感受。声乐教学语言改进措施是:构建整体性思维是声乐教学语言改进的前提;遵循心理学原理是声乐教学语言改进的基础;以学生的认知结构为起点,重视学生个体差异性;基于歌唱原理准确选择并完整阐释教学词汇;强化教学语言的逻辑性,提高指导效果;应用可视化新型语言手段。

摘要： 读后续写题型对学生提出了全面的语言能力方面的要求,学生需要具备良好的语言知识和语用知识才能写好续写。然而,笔者在研究和教学中发现,许多学生的语言能力还不足以支撑他们很好地完成读后续写的写作任务。本文通过对一节侧重续写微技能建构的读后续写公开课的教学实践过程进行分析与反思,提炼出了六个方面的读后续写课堂教学策略,即:激活课堂并确定教学目标;开展有梯度的读后续写教学活动;介绍阅读策略;介绍续写策略并建构学生的续写微技能;引导学生评价;引导学生总结。该课实现了在读后续写课中解决学生语言能力不足的问题。

摘要： 刑事案件审查报告内容复杂、规模大,撰写难度大.如何能够提升报告的可读性对于报告功能的实现至关重要.目前案件审查报告中存在诸多影响可读性的问题,要提升其可读性,需要满足三个层面的要求:基本要求——语言规范、少错漏;高要求——语言明确、表达清楚,让读者能够读懂;更高要求——美观、直观,让读者容易读懂.每个层面的要求都有很多需要注意的常见的具体问题.

摘要： 文章聚焦《阿尔巴尼亚少数民族保护法》中的问题,结合第一手法律文本资料、政策文件和相关新闻报道,以阿尔巴尼亚加入欧盟的进程为视角,论述了立法的社会推动力量,法律制定和执行过程中区域政治环境的复杂性,并以此为基础分析了阿尔巴尼亚民族语言政策的互动性调整.

摘要： 目的 为了促进儿童语言的发展,更好发挥家庭养育环境这一关键环节,使儿童语言问题在语言发展的敏感期得到更好地改善.通过对长春市6个月至3岁儿童语言问题的调查,并对语言问题的不良家庭养育行为进行干预指导,对儿童语言问题的不良养育行为干预指导提供科学依据.方法 来本院儿保门诊就诊和社区选取的6个月至3岁的婴幼儿作为研究对象,在常规儿童保健体检的同时采用婴幼儿语言筛查评估问卷和儿童家庭养育环境问卷,对不同语言问题分类对家长进行干预指导.结果 干预组婴幼儿的语言问题和不良养育行为改善明显,语言问题发生率干预组较对照组明显降低.结论 对婴儿语言问题进行评估同时进行家庭养育行为规范指导,早筛查、早干预、早治疗,提出儿童家庭养育行为问题的预防及干预指导方案,指导家长创造儿童丰富的语言环境,建立良好睡眠行为,促进儿童语言和社会交往能力的发展.

摘要： 本发明公开了一种利用自适应的时空图模型通过提升视频‑语言表征学习来解决视频问答问题的方法及其系统，属于视频问答文本生成领域。首先，针对一组视频、问题、答案训练集，使用目标检测器获取每个视频帧的目标级别的信息。其次，对于目标级别的信息，使用自适应的时空图模型学到目标的动态表达。最后，使用Transformer模型学习视觉和文本信息之间的联系，增强视觉问答的性能。相比于一般的视频问答解决方案，本发明利用了自适应的时空图模型更好地获取了目标的时空动态信息，同时试图将不同视频帧的相同物体联系起来，更好地捕获动态信息，并采用了图片‑语言数据进行预训练来提升视频‑语言模型，提升了解决视频问答问题的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于Unilm优化语言模型的中文问题生成方法，本发明在Unilm模型中加入每个单字和领域词汇的相对位置信息时设置了一种相对位置遮盖矩阵，将该矩阵融入模型不仅能学到更多的位置关系也可以在针对目标领域输入生成问题时具有更好的效果。同时使用copy机制，使得输出在一定程度上能从原句中拷贝，提高了输出语句和原句的相关性。为了提高训练数据样本，使用了回译与实体词替换相结合的策略实现数据的增强。领域预训练也被应用于模型用于增强模型在特定领域的推断能力。基于这三个策略同样的问答数据集本发明提出模型具有更好的效果。

摘要： 本发明提供一种基于go语言的自动化日志添加和代码问题查找定位方法，属于软件开发领域，本发明通过语法分析的代码函数获取方法，自动化的函数编排以及人为可干预的函数优先级分配，通过标签进行代码推演进行问题查找的方式。简化了Bug查找过程，降低了运维成本。

摘要： 本发明涉及适航审定技术领域，具体的讲是基于自然语言的适航指令问题特征的提取，按如下步骤进行提取：提取适航指令背后的问题描述章节，进行文本数据预处理；检测重叠句簇；选择给定数量的句簇；提取特征描述符。本发明通过检测重叠句簇来提取特征和直接从文本描述中选择短语来提取特征的方法具有更高的准确性，同时，在时间消耗方面也比现有技术选择的对比方法有更好的表现，在实际针对适航指令的特征提取中也能够发现适航指令文本所表达的航空器产品的关键设计特征。

摘要： 本发明公开了一种利用自适应的时空图模型通过提升视频‑语言表征学习来解决视频问答问题的方法及其系统，属于视频问答文本生成领域。首先，针对一组视频、问题、答案训练集，使用目标检测器获取每个视频帧的目标级别的信息。其次，对于目标级别的信息，使用自适应的时空图模型学到目标的动态表达。最后，使用Transformer模型学习视觉和文本信息之间的联系，增强视觉问答的性能。相比于一般的视频问答解决方案，本发明利用了自适应的时空图模型更好地获取了目标的时空动态信息，同时试图将不同视频帧的相同物体联系起来，更好地捕获动态信息，并采用了图片‑语言数据进行预训练来提升视频‑语言模型，提升了解决视频问答问题的效果。

摘要： 本发明公开了基于Transformer的土木建筑信息领域自然语言问题生成方法，本模型通过分析Bert模型中每层学习到的信息分布，结合训练数据的有限特性，对Transformer的不同模块进行不同语料的训练，提出低层网络用于训练句法语法特性，高层网络用于训练获取语义特性的机制。然后，采用UniLM思想对Bert进行下游任务的微调，提升模型在土木建筑信息领域的自然语言文本生成能力。本方法提出的模型在土木建筑信息领域生成问题具有较高的可行性和有效性，并且达到了较高的自然语言问题生成水准。

摘要： 本发明提供一种自然语言问题转换为结构化查询语句的方法及装置，所述方法包括：获取自然语言问题和对应的数据库字段信息；根据所述自然语言问题和对应的数据库字段信息，以及转换模型，获得所述自然语言问题对应的结构化查询语句；其中，所述转换模型包括编码器，所述编码器是基于自然语言问题的对比训练数据训练获得的。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的自然语言问题转换为结构化查询语句的方法及装置，提高了转换模型的表达能力，进而提高了转换准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于图谱的从自然语言问题到SQL的翻译方法，包括：基于SQL数据库的元数据知识图谱，使用深度学习模型1获得数据库的表和列的表示；使用深度学习模型2对数据库的表和列进行编码，获得其包含图结构信息的表示；使用深度学习模型3获得自然语言问题的表示；使用深度学习模型4对自然语言问题的表示、表和列的表示进行联合编码，得到中间语义向量；将中间语义向量使用深度学习模型5进行解码，生成SQL语句。本发明基于数据库的元数据知识图谱获得数据库表和列的图表示，与自然语言问题的表示来共同编码，通过深度学习模型和概率模型结合进行解码，能充分利用知识图谱的丰富的数据语义信息，较好地生成SQL查询语句。

摘要： 本发明公开了基于Transformer的土木建筑信息领域自然语言问题生成方法，本模型通过分析Bert模型中每层学习到的信息分布，结合训练数据的有限特性，对Transformer的不同模块进行不同语料的训练，提出低层网络用于训练句法语法特性，高层网络用于训练获取语义特性的机制。然后，采用UniLM思想对Bert进行下游任务的微调，提升模型在土木建筑信息领域的自然语言文本生成能力。本方法提出的模型在土木建筑信息领域生成问题具有较高的可行性和有效性，并且达到了较高的自然语言问题生成水准。

摘要： 支持自然语言分析问题的在线分析处理系统。例如，在一个实施例中，一种计算机实现的方法包括：接收自然语言问题；确定该自然语言问题的意图；基于该自然语言问题的意图，基于该自然语言问题来预测度量查询语言语句；将该度量查询语言语句转换成结构化查询语言语句；引起结构化查询语言语句针对多维数据库数据的执行；以及基于结构化查询语言语句针对多维数据库数据的执行的结果，提供该自然语言问题的答案。