选择问句

摘要： 安泽县地处临汾、长治、晋城三市交界处,其方言大部分具有晋语上党片的特点.山西省各地的疑问句类型与普通话大同小异,安泽方言的疑问句能分为是非问句、特指问句、选择问句,但其与普通话的语气词以及疑问代词在使用上的不同,在一定程度上显示了安泽方言疑问句的独特之处.

摘要： 作为汉语中比较特殊的一种句类,疑问句一直是语法学界探讨的热门话题.文章主要对阳城方言是非问句和选择问句的特点和形式进行描写分析,并且重点关注了其中的语气词变化.

摘要： 本研究从选择问句选项之间的选择标记、选择问句中的语气词两方面分析兰州方言的选择问句.兰州方言选择问句的选择标记是语气词而不是连词,选择问句中有否定词的基本句式对否定词是有选择的.兰州方言选择问句中的语气词"吗"主要是一个具有关联性而非表示传疑功能的语气词,而"呢"是一个陈述语气词,不表示疑问.

摘要： 建始方言中有着许多极具特色的疑问表达方式,且有些用法与普通话之间存在着差异。本文拟从特指问句、选择问句、是非问句、正反问句、反问句五个方面分析建始方言中的疑问句表达。

摘要： 本研究从选择问句选项之间的选择标记、选择问句中的语气词两方面分析兰州方言的选择问句。兰州方言选择问句的选择标记是语气词而不是连词,选择问句中有否定词的基本句式对否定词是有选择的。兰州方言选择问句中的语气词“吗”主要是一个具有关联性而非表示传疑功能的语气词,而“呢”是一个陈述语气词,不表示疑问。

摘要： 统编语文教材七年级下册第一单元第一篇课文即为世界著名科学家杨振宁先生所撰《邓稼先》。这是一篇“至情文”,既有对50年挚友的深情,也有对中华民族的深情。解读本文一个重要方面就是对“至情”的表达方法的把握。

摘要： 真题回放阅读下面的文字,根据要求作文。世上许多重要的转折是在意想不到时发生的,这是否意味着人对事物发展进程无能为力?请写一篇文章,谈谈你对这个问题的认识和思考。考题解析根据题干所提供的信息可见,题干是一个选择问句,没有给出确切的答案,可以是否定的回答,也可以是肯定的回答。

摘要： “还是……还是……”选择问句是一种在现代汉语普通话中已不常见的疑问句格式。“还是”作为一个词最早在中古汉语时期出现,近代汉语时期大量使用并进入选择问句,成为选择问句的标记,现代汉语时期选择问句基本不使用“还是……还是……”。本文阐释了“还是……还是……”的语法结构和语用意义,讨论了“还是”的来源和此句式消失的原因。

摘要： 以广西崇左市龙州白话为例,从句法、韵律对粤语选择问句中的“X啊Y”格式作描写分析发现:“啊”是一个后置连词,由句末语气词基于韵律表征功能进一步语法化而来,属于兼表预见语气和选择关系的成分。结合古代、近代汉语以及现代汉语方言研究成果可推断:在现代汉语北方话、粤语、赣语、客家话和湘语中存在一个与“还是”平行演变的选择问句标记层次。该层次见于宋元以来的汉语口语,与汉语疑问语气的表达系统及其演变有密切联系。

摘要： 选择问可以分为列项选择问和正反选择问。列项选择问用分项列举的方式提问，正反选择问用正反并举的方式提问，都是要求对方选择一项作为回答。本文详细描述陕县方言的选择问句式系统，具体讨论语气助词“哩”、“呀”、“啦”和“曼”在选择问句中的配置机制。

摘要： 论文以19世纪初期到20世纪中期约一百三十年问的粤语选择问句为研究对象，其中包括选择问句的句式及语法词的研究。论文根据16种早期粤语文献，建立早期粤语疑问句语料库。利用语料库的查询、筛选、排序和统计功能，从共时的角度描写早期粤语的选择问句系统，描写的对象包括选择问句的句式、语气助词和析取连词;另一方面，引入层次的概念，通过对有关的语法词和句式进行历时层次分析，从中窥探粤语选择问句一百多年来的演变。

摘要： 民勤方言里的选择性问句,无论是选择问句还是正反问句,其常用的基本句式是"X+莽+Y"和"X+啊+Y",其中语气词"莽"、"啊"用法基本相同,功能上略有差异."X+啊+Y"式来源于金元系白话的"X+呵(阿)+Y"式,是更早些的"X+也+Y"式的继承和发展.

摘要： 本文分析早期粤语析取连词“嚊”在语音、语法、语用上的特点，亦描写“嚊”使用情况的变化：这个盛行于19世纪下半叶的析取连词，其使用率自1930年起显著下降，最后消失在港式粤语里。本文指出，这种变化与问句中选择项目的信息负载量及音节的变化有着密切的关系。

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： 本发明公开了一种基于问句主题的自动问答答案选择方法，通过获取问答对，对问答对中的答案进行分类，构建分类的答案集；提取待回答问句主题，根据待回答问句主题和分类模型对待回答问句进行分类，比对分类的答案集，获取待回答问句的候选答案集，根据待回答问句和与其对应的候选答案集，使用问答匹配模型获取待回答问句的答案；本发明提供的基于问句主题的自动问答答案选择方法，根据待回答问句主题对待回答问句进行分类，能够过滤掉与主题不相关的信息，提升数据集质量，提升自动问答的准确性。

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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。

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