信号词

摘要： 众所周知,《普通高中英语课程标准(2017年版2020年修订)》要求培养学生深层次理解语言的能力,而逻辑推理能力又是阅读理解的核心,对学生深层次理解能力的培养有着重大的影响。可以说,逻辑推理已渗透到学生语言学习的方方面面。在解答词义猜测题的过程中,如果学生能迅速抓住逻辑关系信号词,明确句间逻辑关系,揣摩分析相应的关键词,必将大大提高其解题能力。笔者认真研究了近三年的高考英语真题,就高考英语中常考的七种逻辑关系分述如下,以飨读者。

摘要： 词义猜测题是高考英语阅读理解题的常考题型之一,该题型可有效检测考生的英语应用能力。要想解答此类试题,需要考生能够准确地理解文章上下文的含义,有较强的英语阅读能力。早在2015年的《考试说明》中,对此类题型的考查就重新做了说明,由''根据上下文推断生词的词义''修改成为了''根据上下文推断单词和短语的含义''。这一变化说明此类试题的考查范围变得更广泛了,而且对同学们的能力要求更高了。同学们解答此类试题可用到构词法、定义法、对比法、反义法、语境法等解题方法,本文举例说明了几种常用的解题方法,希望能对同学们的解题有所帮助。

摘要： 当前后句之间是因果关系时，两句之间往往有表示原因或结果的关联词，如because，so，as a result等。但是，有时两句之间没有表示因果的信号词，这时前后句之间存在一种隐性的因果关系。

摘要： 众所周知，阅读教学是大学英语课程中至关重要的一个环节。学生可以通过阅读课程的系统学习，培养搜集信息，提高书面写作能力，口头表达能力的重要作用。我们应该在有限的课堂时间内，采取多种多样的教学手段，来提高课堂教学的时效性，培养学生良好的阅读习惯，提升学生的阅读水平。

摘要： 针对TempEval-2010会议所提供中文语料中的时序关系识别任务,采用基于条件随机场的方法自动识别获得信号词,并融入跨事件理论,利用基于最大熵模型的分类算法对信号词与其他语言特征进行时序关系识别,同时使用约束传播的推理方法解决语料稀疏问题.实验结果表明,基于条件随机场的方法信号词自动识别准确率为69.21％,融人跨事件理论的时序关系识别准确率达到84,7％,表明所提方法可有效改善识别效果.%For the temporal relation recognition task in Chinese corpus provided by TempEval-2010 conference,this paper uses a method based on conditional random field to automatically identify and obtain the signal words.Fused with cross event theory,it uses classification algorithm of maximum entropy model for temporal relation identification of the words and other linguistic features.Meanwhile,it uses the inference method of constraint propagation to solve the problem of sparse corpus.Experimental results show that the automatic recognition accuracy of signal words by using the method based on conditional random field is 69.21％,and the recognition accuracy of the temporal relation by method fused with cross event theory is 84.7％,which means that the proposed method can improve the recognition effect.

摘要： 对于词汇的理解在很大程度上影响着学生对文章的正确理解。高考阅读理解部分就含有猜测词义的测试题型，其目的主要是考查考生利用上下文判断词或词组在特定语境中的确切含义的能力。下面就介绍六种利用信号词猜出生词大意的技巧，以帮助大家扫清阅读理解中的障碍。

摘要： 英语听力学习是一个复杂的过程。影响英语听力学习的因素众多,其中对于语言微技能的训练非常重要。信号词是语篇衔接和连贯理论中的一个小方面,掌握好信号词、增强语言微技能的训练对于学生听力理解能力的提高有着非常重要的作用。

摘要： 使阅读理解能力弱的考生较好地完成“七选五”型阅读理解题的做题方法和策略。

摘要： 双语教学要求教师不断提高其英语应用能力,本文介绍双语教学中用于介绍主题、转换和链接、突出重点、强调差异、复述及总结时常用的语言信号词或句式,以供双语教师参考.

摘要： 本文分析和评价了2010年全国中考英语改革及复习研讨会上的一节听力观摩课,发现该课将呈现、训练和应用听力策略作为显性的教学目标,在听力教学过程中选用恰当的听力材料,让学生学习了“听前预测”、“抓直接信息”、“抓关键词/信号词”和“听中计算”等技巧,从而使学生感知了听力策略的应用过程,培养了学生的策略意识.本文也指出了该课的不足之处,并提出了一些教学建议.

摘要： 本发明公开了一种语音信号中关键词的检测方法、装置、终端及存储介质，属于终端技术领域。所述方法包括：获取语音信号中各个目标文字在采集时间段内为关键字的后验概率；根据每个目标文字的后验概率，获取至少两种目标文字组合的置信度；当至少两种目标文字组合的置信度均满足预设条件时，确定语音信号中包括关键词。本发明通过获取至少两种目标文字组合的置信度，并在各种目标文字组合的置信度均满足预设条件时，确定语音信号中包括关键词。由于基于各个目标文字的后验概率得到的置信度、以及部分目标文字的后验概率得到的置信度进行检测，因而能够避免误检，检测结果更准确。

摘要： 本发明的音响信号检测系统从存储音响信号中，搜索出类似于目的音响信号的部分，其中，具有：存储特征计算部，根据存储音响信号的时间系列数据，计算存储特征；目的特征计算部，根据目的音响信号的时间系列数据，计算目的特征；存储特征面积选择部，从存储特征中，选择存储特征的统计量超过阈值的要素，导出由选择的要素构成的存储面积选择特征；目的特征面积选择部，从目的特征中选择目的特征的统计量超过阈值的要素，导出由选择的要素构成的目的面积选择特征；以及特征对照部，对存储面积选择特征设定对照区间，计算目的和存储面积选择特征中对照区间的彼此之间的类似度。

摘要： 一种用来记录来自含有说明词信号的视像信号的说明词信号的VCR包括：用来有选择地输出任何一种视像信号的第一选择开关，用来探测从第一选择开关接收到的说明词信号的说明词解码器，用来产生说明词记录控制信号以使得说明词信号能够在记录电路中记录的滑动开关，以及一个用来接收第一选择开关和说明词解码器两者的输出信号，还用来选择出来自说明词解码器的输出信号并把它提供给记录电路予以记录的第二选择开关。

摘要： 本发明提供一种基于SIFT视觉词袋的全波形激光回波信号分类方法，包括：预先建立SIFT视觉词袋；控制条纹管激光雷达逐列扫描目标区域，并采集每列扫描目标区域的一个原始回波信号；提取所述一个原始回波信号的所有SIFT特征点，并利用所述SIFT视觉词袋对所述所有SIFT特征点进行量化，得到目标特征向量；将所述目标特征向量实时输入一支持向量机模型中，对所述原始回波信号进行地物分类。本发明的方法根据原始回波信号条纹图局部特征直接进行分类，能够简化分类过程，并提高分类的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于命令词识别的交通信号语音交互控制方法，克现有技术受外界噪音的干扰大、用户的学习成本高、语音识别的准确率低的问题，包括：配置系统的唤醒、操作、执行和休眠命令词；客户机通过连接的麦克风接收语音，同时订阅服务器的反馈信息，识别出命令文字并加密发送给服务器；服务器解密后根据命令词执行操作；本发明采用确定的命令词语音，进行命令词识别，可提高识别的准确率；通过边按键边语音、结合交互提示的方式，有效防止用户的误操作；基于语音交互，减少用户的学习成本和按键操作，便于用户的操作。

摘要： 本公开提供了一种结合语音增强和关键词识别的信号处理方法，在语音增强和关键词识别同时使用时，通过采用本公开提供的处理方式，能够降低整个流程的计算复杂度，并且减少处理带来的失真，方法包括：输入语音信号；将所述语音信号转换为第一频域信号；对所述第一频域信号作语音增强处理，得到第二频域信号；提取所述第二频域信号的语音特征；根据所述第二频域信号的语音特征进行关键词识别。

摘要： 本发明提供了一种面向Wi‑Fi信号的手语孤立词识别网络构建及分类方法，公开了一种面向Wi‑Fi信号的手语孤立词识别网络的构建方法，包括：采集并处理CSI信号，得到去除环境影响的手语孤立词动作对应的振幅信息和图像；将去除环境影响的手语孤立词动作对应的振幅信息和图像输入到手语孤立词识别网络进行训练，得到训练好的手语孤立词识别网络；还公开了一种面向Wi‑Fi信号的手语孤立词分类方法，包括：采集处理CSI信号，并采用训练好的手语孤立词网络进行识别，得到待识别的手语孤立词动作的类别；本发明使用LSTM层网络提取时序特征；采用卷积神经网络提取图像特征，使用全连接层网络进行手语孤立词识别分类，能够有效提高手语孤立词识别的准确性和鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于皮肤电信号识别中文情感词的方法。该方法将生理参数识别情感的优势用于识别中文情感词。具体包含皮肤电采集、对采集之后的数据进行预处理、特征提取、归一化处理、特征选择、利用改进的模拟退火人工神经网络算法得到分类结果，最后在分类结果中加入情感词比对，进行识别。作为实施例，本发明基于从《现代汉语词典》、《现代汉语分类词典》、《新世纪汉语新词词典》中筛选出的50个情感强度最高的情感词进行了识别。实验证明本发明能够完成对中文情感词的识别且准确度很高，充分表明利用生理参数对文本情感词的提取是可行的，为后期文本分析提供了新的思路，而且本发明系统架构清晰、简单，易于实现。

摘要： 本发明公开了一种语音信号中关键词的检测方法、装置、终端及存储介质，属于终端技术领域。所述方法包括：获取语音信号中各个目标文字在采集时间段内为关键字的后验概率；根据每个目标文字的后验概率，获取至少两种目标文字组合的置信度；当至少两种目标文字组合的置信度均满足预设条件时，确定语音信号中包括关键词。本发明通过获取至少两种目标文字组合的置信度，并在各种目标文字组合的置信度均满足预设条件时，确定语音信号中包括关键词。由于基于各个目标文字的后验概率得到的置信度、以及部分目标文字的后验概率得到的置信度进行检测，因而能够避免误检，检测结果更准确。

摘要： 取得包含用户输入的检索字的检索查询（S4），将取得的检索查询与用户识别信息和检索查询的取得时刻对应地存储在检索查询记录DB（12a）中（S5），在检测到规定用户操作的情况下，提取与该用户的用户识别信息对应的检索查询（S6），从提取出的检索查询中确定第1检索查询（S7），从提取出的检索查询中确定取得时刻在第1检索查询的取得时刻之前的第2检索查询（S8、S9），在关联词DB（12b）中登记第1检索查询的检索字和第2检索查询的检索字作为关联词（S10）。