传统语法

摘要： 潮汕“黑珍珠一钻”潮林府进驻杭州,坐落于钱江新城CBD核心区的来福士中心40层,定位奢享云端江景的高空私宴。这一新语境下的生活方式载体,映射着地域性亚文化的渐进融合,在新与旧、传统与当代、本土与外来的碰撞糅合间,设计思考穿越惯性而以一种游离状态和反传统语法重新诠释文化符号的深层隐义。

摘要： 句本位语法是汉语语法研究早期的一个流派,以"句子成分分析"的析句方法和"依句辨品"的词类观点著称。本书基于上述理论观点开展汉语的计算机自动析句研究,是汉语传统语法理论与现代中文信息处理深度交叉的学术专著。书中第1章引言部分界定术语"句本位语法"的广、狭二义,概述全书主要内容。第2章综述与广义句本位语法相关或相通的主要语法体系,辨析异同。

摘要： PEP《英语》六(上)出现了Everyone is happy(P62).句子中的everyone与everybody用法有什么不同呢?1.两者意思相同,均表示“每人”“人人”等,但every ybody比everyone更常用、更口语化。用作主语,谓语用单数。如:Is everyone/everybody here?人都到了吗?使用相应代词时,按传统语法是使用阳性人称代词,除非上下文中是明确指阴性的(如a girls''school女校)。

摘要： 传统语法式教授阅读课的弊端日益显现,许多教师开始对英语阅读教学进行一些新的尝试,交互式教学法便是其中之一。本文主要阐述了交互式教学的研究背景、定义及对初中英语阅读教学的启示。一、交互式教学法定义交互式教学指的是一种通过师生、生生之间的交互来提高学生交流能力的教学方法,通过这种方式来加强学生学习的动机,以达到更高的学习要求。

摘要： 在英语学习中,语法能否熟练掌握是学习这门语言的前提条件,而构式语法理论则是初中英语学习的基础。为此,本文主要就构式语法理论在初中英语教学中的运用进行了分析和研究。一、构式语法理论的优势比起传统语法教学来说,构式语法教学将自身的优点完全体现了出来,尤其对于一些较为抽象的句型,构式语法能够阐释得更为清晰。构式语法打破了传统语法对词汇和语法之间的界定,二者进行融合,这样能够更好地以整体的角度对二者进行理解,不受任何拘泥。此外,构式语法架构了句法结构和意义之间的关系,一些传统的句法中,句法结构之间存在表层和深层的区分,而构式语法理论则对不同句法的结构同样重视。

摘要： 文章首先简单回顾了汉语语法学创建的历史文化背景,即近代中国学术对西方文化冲击的回应.然后梳理了汉语语法学者的世系跟近代以来中国知识分子的代际的对应关系,以此为时间框架来观照汉语语法学的变迁:立场从模仿到创新、对象从文言(书面语)到白话(口语、方言)、体系从传统规范语法到现代结构主义描写语法,特别是70年来探索切合汉语结构面貌的分析方法和描写体系的种种尝试.最后呼吁第七代学者脱颖而出,在学习国际上各种先进语言学理论与方法的基础上,自信地开创汉语语法学的新境界.

摘要： 对朝鲜语句法的深入理解是完善朝鲜语语法论,并且规范而文雅地发展社会生活语言所必不可少的要求。本文在先行语法中通过研究句法来揭示先行研究的局限性,阐述关于句法的理论根据和前提以及句法的性质和课题,旨在一般性地理解朝鲜语句法。

摘要： 本文以概念隐喻为理论基础,研究初中生是否理解接受基于概念隐喻的介词教学.本文拟解决概念隐喻的前期开展情况问题,为其对初中英语介词教学提供前期的理论准备.

摘要： 传统语法和现代语法是两个不同的阶段,本文拟从二者的研究目的、认识论、研究内容进行对比.传统语法是基石,是语言研究的初级阶段,其功劳不可磨灭,不能完全否定.辩证地看待传统语法和现代语法的关系有助于语言研究的发展.

摘要： 英语教学中，语法是英语教学的重要组成部分，也是教学的难点。然而在实际教学中，由于受传统语法教学观念的影响，往往存在一些教学误区，如，机械操练、流于形式，导致学生对语法知识模棱两可；先练后讲、缺乏思维，致使学生对语用知识一知半解；注重形式、缺乏语境，语法学习为了训练而训练等。笔者结合自身的英语教学实践，在反思这些误区的同时，提出一些语法教学的有效策略，以期能对大家今后的语法教学有所帮助。

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： 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。

摘要： 本申请涉及一种语法纠错模型的训练方法及装置、语法纠错方法及装置、计算设备及计算机可读存储介质。训练方法包括：基于第一训练集进行数据扩展处理获得第二训练集；基于所述第二训练集获取第二源样本语句以及第二目标样本语句；将所述第二源样本语句输入至语法纠错模型，生成纠错样本语句；基于所述纠错样本语句与所述第二目标样本语句确定损失值；基于所述损失值对所述语法纠错模型进行迭代训练，直至达到训练停止条件。通过对已有的训练集进行数据增强处理，达到对训练集进行自动扩充的目的，有效地减少了人工劳动。