隐语

摘要： 晚清官员的来往信札是研究晚清历史非常珍贵的资料.出于保密等原因晚清官员在来往信札中,往往使用隐语来指代人物事件.隐语使用的常见方式有用典、借代、拆字、暗指等.通过对晚清官员信札中隐语的使用规律和隐晦表达方式的探讨,有助于我们更好地解读历史事实.

摘要： 柳青将“听党的话,不断改造自己的思想”作为首要的创作心得,因此,他被许多人批评为“缺乏批判精神”“意识形态的宣传员”。然而,柳青同时也是“深入生活、扎根人民”的典型,他不仅用党性去写作,也用生命去写作。他在创作高峰时期的作品《创业史》《狠透铁》在明确传递农业合作化时期主流意识形态的同时,也在隐形地向我们呈现了当时社会生活的另一面:农村权力结构的深度调整,农民两种积极性的冲突与论争,女性价值向男性的皈依以及知识分子改造中的两难处境,从而让我们得以全面而真实地了解农业合作化时期的中国农村社会。

摘要： 刘勰所作的《文心雕龙》,体现了魏晋六朝文学和传统经典脉络之间的相关历史承传与文学辨体意识.作为这一时期具有代表性的文论著作,展现出了其文学观照浓厚的历史精神取向.而《谐隐》篇位于其论著的第十五篇,也是其文体论的最后一篇.文中主要就谐辞、隐语两种文体展开了论述,主要涉及到谐隐文的定义、作用、发展流变及其文体特征等方面的内容.文章根据谐隐文的要求与规范,归纳总结出其讽喻箴戒与兴治济身性、谲辞会俗与诙谐隐晦性、文字游戏与回互其词性等文体特征.

摘要： 苏州因地处太湖之滨,四周河汊纵横交错,湖荡星罗棋布,致使水运成为苏州商贸运输最主要方式。早在唐宋时期,苏州古城水陆城门外商贸就已相当繁荣。伴随着古城水陆城门外贸易的发展,苏州出现独具特色的“商业行话”和“数码隐语”,为当时商业昌盛创造了基础,在社会主义改造完成后,苏州“商业隐语”的工具作用逐渐退出历史舞台,而如今主要发挥史料价值、记忆价值、语言价值以及文化价值。

摘要： 《汉语历代隐语汇释》是一部隐语行话的百科式专著.这一表明国家语言资源研究新进展的成果,具有很高的学术价值和应用价值,其贡献是多方面的.它的出版将对众多学科产生积极影响,尤其是将深化社会语言学的语言变化理论,拓展语言保护范围,促进国家语言资源的利用开发和相关理论研究,为中华文明史的研究提供重要参考.该书在理论体系和体例方面仍有进一步完善的空间.文章首次把隐语行话看作国家语言资源,并放到国家语言能力理论框架下进行阐释.

摘要： 透过对"复辟密札"隐语的分析与释读,可见1917年春,同寓沪上的康有为、沈曾植合谋复辟清室的事实。本文结合密札和史实,探讨梳理张勋复辟前后各方政治势力的政治诉求和复杂的政治局势,确定"复辟密札"中隐语的确切含义及所关联的社会历史文化因素,进而展示此时康有为的政治思想,呈现他对时代变局的观感。

摘要： 隐语作为一种特殊的语言现象,常被使用在特殊的社会集团之中,随着时代的变迁,通行于特殊社会团体中的隐语也常常会随之发生改变.因此,隐语往往可以反映出某个时代的文化特色.在汉语中就存在着大量具有本民族特色的隐语.本文将从语言学中的造词法角度对诈骗隐语进行分析,加深学习者对隐语语言特色的了解,并通过对隐语的学习,了解我国过去一段时期的社会状况.

摘要： <冥音录》是一篇充满玄机的小说,在疑惑、悬念及答案的背后隐藏着作者不便言说的历史背景与深刻意图.鬼女所授曲名、授曲目的、崔氏二女、宪宗与穆宗等人物与情节皆有非同寻常的寓意.小说应是与李党势不两立的牛党人物在特定时间节点,为了策划一个特殊而重大的行动而写的.以暗藏玄机的故事和隐言密语式的表达方式向其同党发出弑杀武宗、更立新君的倡议,鼓动宫廷政变是小说创作的目的,也是小说的主题.它的存在说明在唐代把小说作为政治工具者并非个别现象,同时也说明学界对晚唐小说的价值和地位有所低估.

摘要： 《诗经》表达多用"隐喻"意象，"鱼"就是颇为典型的一种。其中积淀着一些特定的礼俗文化意蕴，惟有揭示出它们的渊源流变，才能有更为贴近的阅读。然而并不是所有的文化信息都可以直接从传世文献中获得，地下考古发现为我们提供了更为鲜活的也更具象化的材料。"文学考古"即笔者对结合出土文物以解决古代文学问题这一研究的简称，考古释"鱼"即是由"文学考古"视角研究《诗经》礼俗诗的所获之一。

摘要： 《诗经》表达多用"隐喻"意象，"鱼"就是颇为典型的一种。其中积淀着一些特定的礼俗文化意蕴，惟有揭示出它们的渊源流变，才能有更为贴近的阅读。然而并不是所有的文化信息都可以直接从传世文献中获得，地下考古发现为我们提供了更为鲜活的也更具象化的材料。"文学考古"即笔者对结合出土文物以解决古代文学问题这一研究的简称，考古释"鱼"即是由"文学考古"视角研究《诗经》礼俗诗的所获之一。

摘要： 《诗经》表达多用"隐喻"意象，"鱼"就是颇为典型的一种。其中积淀着一些特定的礼俗文化意蕴，惟有揭示出它们的渊源流变，才能有更为贴近的阅读。然而并不是所有的文化信息都可以直接从传世文献中获得，地下考古发现为我们提供了更为鲜活的也更具象化的材料。"文学考古"即笔者对结合出土文物以解决古代文学问题这一研究的简称，考古释"鱼"即是由"文学考古"视角研究《诗经》礼俗诗的所获之一。

摘要： 本发明涉及一种基于生成对抗网络的隐语义推荐方法，包括如下步骤：S1、生成网络模型基于评论信息来预测用户喜欢的top‑M商品列表以及最喜欢某个商品的top‑N用户列表；其中M和N为正整数；S2、用判别模型区分生成模型预测的分数与真实的分数；S3、利用最大最小化竞争算法，使生成网络模型和判别模型基于评论信息和评分信息更好地学习到用户画像和商品表征，从而提高个性化推荐的精准度，其中，使用同一个隐语义模型来生成用户画像商品表征：当把用户评论向量作为模型输入时，模型生成用户画像；当把商品评论向量作为模型输入时，模型生成商品表征；通过使用同一个隐语义模型来确保共享同一个隐语义空间。本发明能提高个性化推荐的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于NAG动量优化的隐语义模型优化方法，改进了隐语义模型推荐算法中最小化损失函数寻找最速下降方向较难的问题，引入了Nesterov动量对传统的隐语义模型算法进行优化。首先，发明在原有的方法中在算法中加入中间动量∆P、∆Q，代替梯度下降方向的求取，其次，在∆P、∆Q的迭代过程通过加入冲量γ和中间动量的校正因子ξ进行求解，实现加速收敛，从而改变加快变量的变化速度，从而以较小的学习速率得到最优的结果。改进后本发明准确率明显提升，根据用户对物品的偏好关系或兴趣度进行推荐更加准确。

摘要： 本发明公开了一种基于隐语义模型的中医组方推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：S0：采集某种疾病的多例医案信息，医案信息包括医案数及每例医案对应症状和药物；S1：根据步骤S0采集的信息，基于对医案库中症状和对应处方的隐语义分析，提取出隐含证候，发现隐含证候、症状和药物间存在的关系，建立基于症状‑证候‑药物的主题模型，并进行参数学习训练；S2：输入待检测的用户症状，从基于症状‑证候‑药物的主题模型结果中获取的症状、证候、药物之间的对应关系，进行相应处方推荐，并输出推荐结果，为医生诊疗过程的组方提供参考和辅助决策。

摘要： 本发明属于深度学习可解释性领域，特别涉及一种面向深度学习模型的隐语义解释方法。本发明通过解析描述目标任务领域中的多源数据，抽取其中蕴含的人类认知语义，实现多源数据的语义构建。在领域相关知识的基础上，进行典型任务数据的语义标签构建，并在此基础上对深度学习模型内部神经元进行语义解释，即模型的隐语义解释，完成“黑盒”模型的理解，提高模型结果的可信度，同时提升人对可解释结果的直观认知。

摘要： 本发明公开了一种用于半监督人脸识别门禁系统的代价敏感隐语义回归方法；属于人脸图像处理领域；包含如下步骤：设置错分代价矩阵；代价敏感的隐语义回归；模型预测；本发明针对真实人脸识别门禁系统中的半监督和代价敏感学习问题，设计了一种代价敏感的统一学习框架，用于联合学习人脸图像的隐语义表示、无标签训练样本的标签信息和代价敏感的分类器。在仅使用少量监督训练样本的条件下，本发明提出的代价敏感隐语义回归模型能够最小化人脸识别门禁系统的整体错分损失，因此具有较高的实用价值。

摘要： 本发明提供了基于隐语义模型的多维动态自适应习题推荐方法，包括构建并关联学科知识图谱以及学科知识题库；将学科知识题库试题形成分级题库，选定基础测试题进行测试；分析测试结果，运用后验概率判断该学生最有可能具有的期望反应模式，形成对该学生的认知结构；以学生认知结构为基础，结合传统机器学习中的逻辑回归算法和矩阵分解算法中的隐语义模型，添加代表该学生被忽略的属性的隐藏因子项，使用梯度下降法获得最后的题目预测模型。该技术方案基于隐语义算法从学生的答题情况抽取隐藏的特征信息，可以有效构建出学生对知识点掌握情况的预测模型；将自适应反馈与个性化推荐相结合，满足教育千人千面和因材施教的需求。

摘要： 本发明属于深度学习可解释性领域，特别涉及一种面向深度学习模型的隐语义解释方法。本发明通过解析描述目标任务领域中的多源数据，抽取其中蕴含的人类认知语义，实现多源数据的语义构建。在领域相关知识的基础上，进行典型任务数据的语义标签构建，并在此基础上对深度学习模型内部神经元进行语义解释，即模型的隐语义解释，完成“黑盒”模型的理解，提高模型结果的可信度，同时提升人对可解释结果的直观认知。

摘要： 本申请的实施例提供了一种点云分类模型的隐语义分析方法、装置、介质及设备。该方法包括：将点云数据输入至点云分类模型中进行识别处理，以使点云分类模型输出分类结果；根据分类结果以及点云分类模型中各神经元的启动值，按照神经元之间的启动链路反向确定各神经元与分类结果之间的相关性值；根据点云分类模型对点云数据的分组信息，确定在点云分类模型的各网络层中与各分组点云分别对应的目标神经元组；根据目标神经元组中每一神经元对应的相关性值，确定该网络层中与目标神经元组对应的分组点云的显著值，以生成与各网络层相对应的可视化信息。本申请实施例的技术方案可以提高隐语义分析的分析结果的可靠性，保证隐语义分析的分析效果。

摘要： 本发明公开了一种基于隐语义模型的学习剩余工作量估算方法，属于智能教育领域，具体为：首先，针对某知识点K，将m个学生按各自的掌握情况划分试题，形成二维矩阵S；转换为一维数组后将组内各元素升序排序得到集合T，选出值为1的元素作为子集T0，将剩余元素均分为n‑1个子集并选出区间窗口；针对某个学生u，用n个区间窗口分别扫描该学生的知识点掌握度序列后进行Map映射，得到学生u在各区间窗口的完成试题数量；同理，逐个扫描m个学生，构造完成试题数量矩阵，输入LFM算法，预测当前学生u对知识点K掌握度达到100％时需要完成的试题数量。本发明可以提前预估要达到学习目标的学习剩余工作量，使学生能够合理管理学习时间，提高学习效率。

摘要： 本发明公开了一种基于隐语义模型的中医组方推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：S0：采集某种疾病的多例医案信息，医案信息包括医案数及每例医案对应症状和药物；S1：根据步骤S0采集的信息，基于对医案库中症状和对应处方的隐语义分析，提取出隐含证候，发现隐含证候、症状和药物间存在的关系，建立基于症状‑证候‑药物的主题模型，并进行参数学习训练；S2：输入待检测的用户症状，从基于症状‑证候‑药物的主题模型结果中获取的症状、证候、药物之间的对应关系，进行相应处方推荐，并输出推荐结果，为医生诊疗过程的组方提供参考和辅助决策。