隐含意义

摘要： 一、命题解读推理判断题是指那些针对文章隐含的内容、作者未言明的观点或含蓄表达的立场所设置的问题,主要考查考生概括、归纳、比较、推理等综合能力,要求考生在理解文章字面意思的基础上,解读文章的深层内涵。二、解题策略1.推断隐含意义这类题目要求考生在理解原文的表面信息的基础上,通过合乎情理的推断,得出更深层次的隐含意义。

摘要： 推理判断题是历年高考英语命题的集中点和难点,它包括推理和判断两个方面,要求考生在通篇理解文章表面文字信息的基础上,依托语篇结构的内在联系,合理利用归纳、演绎、分析、综合、引申等逻辑推理判断手段,去挖掘文中的隐含意义和深层意义,属于阅读理解中主观性较强、层次较高、难度较大的题目,因而考生相对容易出错,得分率较低.基于此,本文拟对此题型加以探究剖析,以帮助广大高三考生全面了解该题型并最终提升应试能力.

摘要： 中国古典诗歌是我国古典文学的精粹,其翻译历来是一大难题.框架语义学认为,理解语言的基础是理解认知框架,而语言表达式可以激活认知框架.文章以唐诗《春怨》三个英译本为例,从框架语义学视角对古典诗歌英译给出认知解释.分析结果表明:较好的译文所选词语能较好地激活原诗词语所导引的隐含意义,即意象框架元素.通过译例分析可以看出,框架语义学对古典诗歌核心词汇的英译有一定的解释力.

摘要： 1967年,格赖斯首次提出会话含意的概念,即基于情景推导所得的隐含意义。1975年,他尝试运用合作原则推导会话含意,开启了依据语用原则推导会话含意的先河;但是他的推导模式基本脱离了话语的语言结构。新格赖斯会话含意理论对其进行修正和完善,发现大量的极差含意和一般会话含意与语言的结构密切相关;但是他们也仅关注了单句层面的语言结构。

摘要： 一、化解语言障碍是深度阅读的前提在阅读教学中,深度阅读需要注意尺度和方法,注重对文本的深层意蕴的挖掘,品味语言文字背后的深层韵味,从而激活学生的思维。在阅读中,教师需要消除语言文字背后的阅读障碍,从而帮助学生读出文字背后的隐含意义。首先,在文本语言疑惑处进行涵咏。在阅读过程中,学生往往会发现文本的语言前后存在一定的反差,制造了一定的阅读障碍。教师需要紧抓语言的疑惑处之处,巧妙切入,进行深度阅读。比如,在学习《定风波》的时候,笔者发现不少学生弄不清文中“啸”“胜”“任”“料峭”的意思。教师巧妙地借助学生的旧知,唤起学生对新的内容的理解。

摘要： 一、概要写作的内涵《上海市高中英语学科教学基本要求》对学生语篇学习要达到的水平及学习要求有明确表述,就记叙文来说,学生要了解其基本结构,主旨大意和段落大意,关键词句和隐含意义,灵活运用记叙文完成口头或书面表达;说明文的侧重点在于说明方法的掌握,比如举例、分类、比较、定义等,并学会在口头或书面语中运用恰当的说明方法进行介绍或描述;议论文在写作中出现频率较高。

摘要： 新高考模式下,英语阅读理解依旧占据了试卷很大的比重,阅读理解不仅考查学生对于词汇的积累,还对学生的语篇理解能力提出了挑战。进入高中阶段的学生对于阅读理解的题型并不陌生,但难度却上了一个台阶,常常需要学生理解言外之意,从侧面解决问题。然而学生对于这类题目失分率都相当高。因此,我们要善于总结方法,针对不同的出题思路更快更准确地去理解文章中句子的隐含意义,精准答题。

摘要： 在人类发展史上,凡是具有起点性的东西,往往都具有混沌未分的特点.水是万物之源,自古以来,水之于人最为神秘,它无形无色无味,给万物带来生机,也可洪水猛兽般剥夺一切,它威力巨大而又无法驾驭.人类对客观事物的认识以及有关的思维活动中,衍生出大量和水有关的词语.本文试对“水”的义项进行整理,并侧重其特别的隐含义进行梳理归纳.

摘要： 割裂造词是一种古汉语的造词方式,往往被认为是非理性、非解释性、非理据性的.从割裂造词的韵律要求出发,探求其成因及其理据,并从丰富词汇和隐含意义两个方面对割裂辞格的修辞意义进行分析.

摘要： 英汉两种语言分属于两种很不相同的语系,表现出两种很不相同的文化.它们中很多词汇是很难在对方语言中找出完全相同或相等的对应词、对应概念.在翻译时往往不加以注意,出现错误,引起误解.

摘要： 英汉两种语言分属于两种很不相同的语系,表现出两种很不相同的文化.它们中很多词汇是很难在对方语言中找出完全相同或相等的对应词、对应概念.在翻译时往往不加以注意,出现错误,引起误解.

摘要： 英汉两种语言分属于两种很不相同的语系,表现出两种很不相同的文化.它们中很多词汇是很难在对方语言中找出完全相同或相等的对应词、对应概念.在翻译时往往不加以注意,出现错误,引起误解.

摘要： 英汉两种语言分属于两种很不相同的语系,表现出两种很不相同的文化.它们中很多词汇是很难在对方语言中找出完全相同或相等的对应词、对应概念.在翻译时往往不加以注意,出现错误,引起误解.

摘要： 一种文本含意辨认装置(2)包括矢量生成单元(21)，使用除对谓语论元结构中的谓语论元的类型加以指示的字词以外的字词，对于第一和第二文本中的每一个生成针对每个谓语论元结构的矢量；组合识别单元(22)，将针对第一文本的每个谓语论元结构生成的矢量与针对第二文本的每个谓语论元结构生成的矢量进行比较，并根据比较结果识别第一文本的谓语论元结构与第二文本的谓语论元结构的组合；以及含意确定单元(23)，针对识别的每个组合获得特征量，并根据获得的特征量来确定第一文本是否暗指第二文本。

摘要： 本发明提供一种能够对现有的含意配对进行扩展并能够预测能够获得什么样的含意配对、并且还能够保证精度的含意关系配对扩展装置。含意配对扩展装置(50)从m项的含意配对生成n项的含意配对，从而对含意配对进行扩展。m以及n为0以上且m＜n的整数。含意配对的每一个包含第一语言模式和第一语言模式蕴含的第二语言模式。含意配对扩展装置(50)包括：生成规则存储部(110)，存储从m项的含意配对生成n项的含意配对的生成规则；和二元配对追加部(112)，接受m项的含意配对，针对该m项的含意配对，对存储于生成规则存储部(110)的各生成规则判定其条件是否被m项的含意配对满足，若条件被满足，则对构成m项的含意配对的各语言模式应用生成规则的变形规则。

摘要： 一种文本含意辨认装置(2)包括矢量生成单元(21)，使用除对谓语论元结构中的谓语论元的类型加以指示的字词以外的字词，对于第一和第二文本中的每一个生成针对每个谓语论元结构的矢量；组合识别单元(22)，将针对第一文本的每个谓语论元结构生成的矢量与针对第二文本的每个谓语论元结构生成的矢量进行比较，并根据比较结果识别第一文本的谓语论元结构与第二文本的谓语论元结构的组合；以及含意确定单元(23)，针对识别的每个组合获得特征量，并根据获得的特征量来确定第一文本是否暗指第二文本。

摘要： 本发明提供一种多内容隐含狄利克雷分布模型及其构建方法、以及利用该模型的中医医案的隐含病机挖掘方法。本发明将每篇中医医案看作一篇包含一组症状单词和一组相对应的药物单词，基于多内容隐含狄利克雷分布模型，给出模型参数的求解方法，最终得出属于同一病机下的若干症状和药物。本发明将中医诊疗过程医案数据化，基于对医案中病症和对应中草药药方的隐语义分析，可以挖掘出隐含病机，发现隐含病机与病症和药物间存在的关系。

摘要： 本发明公开了一种含意图识别与力感调节的智能踏板系统，包括踏板机构组件、踏板感知组件、磁流变力感调控组件及控制模块组件四本分构成，磁流变力感调控组件的壳体与踏板感知组件的壳体，通过支架固定连接在踏板机构组件的踏板底座上，磁流变力感调控组件的输出轴通过感知组件的转筒连接在踏板机构组件中随踏板转动的支座销上，踏板感知组件用于测量踏板转速与转矩，控制模块根据测量得到信号，辨识驾驶员的踏板控制意图，并对控制磁流变力感调控组件的输出力矩，改善踏板的操控力感，本发明既可以在线辨识驾驶员踏板操控意图，服务于汽车智能驾驶控制，同时可以调控踏板力感，改善驾驶舒适性，并具有结构紧凑，控制方便，能耗低等优点。

摘要： 本发明涉及包含意外片球菌作为有效成分的用于预防、改善或治疗神经退行性疾病的组合物。本发明的意外片球菌菌株不仅具有抑制神经炎症的效果，还可以在帕金森病动物模型中改善运动失调症状，因此可以有效地用作预防、改善及治疗包括帕金森病在内的多种神经退行性疾病的用途。

摘要： 本发明提供一种能够对现有的含意配对进行扩展并能够预测能够获得什么样的含意配对、并且还能够保证精度的含意关系配对扩展装置。含意配对扩展装置(50)从m项的含意配对生成n项的含意配对，从而对含意配对进行扩展。m以及n为0以上且m＜n的整数。含意配对的每一个包含第一语言模式和第一语言模式蕴含的第二语言模式。含意配对扩展装置(50)包括：生成规则存储部(110)，存储从m项的含意配对生成n项的含意配对的生成规则；和二元配对追加部(112)，接受m项的含意配对，针对该m项的含意配对，对存储于生成规则存储部(110)的各生成规则判定其条件是否被m项的含意配对满足，若条件被满足，则对构成m项的含意配对的各语言模式应用生成规则的变形规则。

摘要： 本申请涉及环境保护技术领域，提供一种隐含碳排放量核算方法、设备及存储介质，该方法包括获取目标区域的投入产出数据以及CO2直接排放量数据；根据所述投入产出数据以及CO2直接排放量数据，计算所述目标区域的隐含碳排放量的驱动因子；基于所述驱动因子核算由最终需求数据所引起的隐含碳排放量；通过构建的最优BP神经网络模型对所述隐含碳排放量的结果进行校正。本申请从消费者视角去阐明CO2排放量增长的驱动力，通过构建BP神经网络模型对隐含碳排放结果进行校正，将影响CO2排放量的驱动因素分解为影响隐含碳排放量变化的驱动因子，基于驱动因子核算由最终需求数据所引起的隐含碳排放量。

摘要： 本发明涉及一种基于电子病历分析的隐含规则挖掘方法及系统。该方法包括：将从电子病历数据集中提取的特征分为左项集和右项集；根据左项集中的所有非空子集，遍历电子病历数据集，确定每个非空左项子集的支持度；并将支持度大于等于支持度阈值的非空左项子集进行保存，确定第一集合；将右项集的所有非空子集进行保存，确定第二集合；对第一集合和第二集合做直积，得到左项子集和右项子集的所有组合，确定第三集合；遍历电子病历数据集，确定第三集合每个组合的支持度；并将支持度大于等于支持度阈值的组合确定为频繁项集；确定每个频繁项集的置信度；并根据置信度大于等于置信度阈值的频繁项集确定强关联规则。本发明能够提高关联规则的有效率。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开一种基于属性探索的试题隐含知识属性关联挖掘及相关试题推送方法及系统，该方法包括：构建学生对错误题目集合的形式背景：对学生题目作答记录源数据进行预处理，之后结合标注的题目中所包含的知识属性集合，过滤出学生的错误应答信息；使用属性探索知识属性挖掘算法对当前形式背景进行探索，得到通过任一学生错误应答信息得出的知识属性蕴含关联集合与非冗余试题集合；利用概念格相似度分析计算试题之间的相似度，寻找含有与练习错题相似知识点的题目，选择满足阈值最近似的若干个相关试题进行推送。本发明解决了传统分析模式中学生模糊判断缺失属性带来的弊端，能够为学生提供针对性试题推荐。