修辞功能

摘要： “指示代词+指人名词”结构最早见于敦煌变文中,其用法与说唱文学的发展历程深度吻合。在说唱文学及后世的叙事语篇中,叙述者对人物对象的指认行为面临着三层困境:表人词语的低可及性、互动关系的非直观性与叙事空间的模糊性、信息输入行为的局限性。其形成动因实际上是:叙述者主动地加入相应的话语标记,来提升对所指人物对象的可及性程度。这一结构的修辞功能体现在互动标记与定位标记上,它们分别具有解释补充细节、突出主观评价和聚焦所指人物、辅助听者定位的作用。

摘要： 老舍《月牙儿》借助儿童视角观察世界,运用大量叠词,体现出鲜明的语用特点.语篇呈现的词语重叠方式有AA式、ABB式、AAB式、ABAB式、AABB式.不同词性的重叠方式表现出迥异的修辞效果,建构出语篇的音律美,张大情感表现力,呈现口语化、抒情诗化的艺术风格.

摘要： 作者在写作时常常设置一定的语言标志.抓住这些语言标志能够迅速、深入地理解文本."反复"作为一种重要的语言标志,既具有修辞功能,又具有语篇功能.反复手法大致有静态反复、动态反复两大类,而且每一种类型又有多种具体的表现形式.

摘要： "辞屏"是伴随修辞动机对现实进行遮蔽、凸显以导引受众的特定修辞性术语.基于对网络媒体新生代农民工新闻报道的检索,以辞屏效应的产生及作用机制为主要依据,采用语料库话语分析方法及辞屏效应分析框架,聚焦主题词、角色表征、隐喻、互文性4种语言策略和情感倾向性分析,对网络媒体新生代农民工身份的辞屏构建过程进行研究,结果发现:网络媒体所用语词形成相互勾连的连续辞屏,构建了新生代农民工奋斗者、行动者、受益者等积极身份以及边缘人、弱势群体等消极身份;文本整体情感倾向分析显示网络媒体对于新生代农民工群体持正面态度;辞屏将新生代农民工的积极身份进行前景化 凸显,通过话语传播实践过程中形成的辞屏效应导引并影响受众的态度及行为,从而实现网络媒体与受众的同一,助益新生代农民工群体的社会认同.因此,善用"辞屏"修辞,有助于为网络媒体构筑和提升新生代农民工的媒体话语权提供一定的学理基础.

摘要： 文章以藏语书面语语料为依据,修辞理论与文法研究思路相结合,搜集和整理大量具有修辞意义的各种虚词,并对其进行分类研究,使藏语虚词研究更趋于规范化、科学化、系统化。这对藏文法教学与实践具有较高的参考价值。

摘要： 在俄语中,通常认为词义相近或相同、可互相替换是同义词的鉴定标准,但这并非必要条件,在具体语境中同指一事物便可构成临时同义词亦或称言语同义词。如今,在动态的言语中研究同义词更具实际意义,而同义词在言语中也具有加确、使语言多样化、使语言生动形象这些修辞功能。

摘要： 传统语法对"X-ly+ADJ"构式中副词做出的"程度限制"解释,容易形成再无其他"新意"可以挖掘的错误印象.其实,在语法限制的思维定式之外,该构式展现着无限的修辞魅力与丰富的修辞功能.基于非范畴化理论,系统剖析构式中的X-ly副词语义功能,发掘该构式的修辞规律.研究发现,随着构式副词从典型"程度义"到非典型"原义"的过渡,其语法限制性逐渐让位于语义描述性,修辞性渐次凸显;构式副词在经历非范畴化及重新范畴化的过程中,赋予构式以更多的语义内涵及修辞功能.聚焦于该构式研究很少涉及的方面,并尝试以图形—背景的凸显观对连续统进行认知分析,可以在一定程度上弥补相关研究的空白,而且通过实例分析发掘的修辞规律,对于写作实践也具有一定的指导意义.

摘要： 作者在写作时常常设置一定的语言标志。抓住这些语言标志能够迅速、深入地理解文本。“反复”作为一种重要的语言标志,既具有修辞功能,又具有语篇功能。反复手法大致有静态反复、动态反复两大类,而且每一种类型又有多种具体的表现形式。

摘要： 故事及其展现一直是小说叙事学研究领域里的一个核心议题。以"故事"和"话语"两分法为依据,研究者们重视事件在文本中的呈现方式,提出了富有体系的诗学理论与研究方法。相比之下,未能呈现于叙事文本的事件长期处于研究视野之外。这一现象引发关注。以实际发生但未得到展现的"未叙述之事"作为对比,杰拉德·普林斯(Gerald Prince)提出了"未发生之事"(disnarration)的概念,形容故事中可能发生但实际并未发生之事;集中于"未叙述之事"(unnarration)透露的社会历史文化意义,罗宾·R.沃霍尔(Robyn R.Warhol)对这一现象进行了细化和分类。不同于上述两位理论家的观察角度,布莱恩·理查逊(Brian Richardson)提出了"否定叙述"(denarration)概念,形容叙述行为对所述事件的抹去。"未发生""未叙述"和"否定叙述"三个概念都与故事——话语关系密切相关,但各有所指,影响读者阅读阐释。本文介绍三个概念的所指及其理论意义,并以具体例子分别阐述三种现象在修辞阅读、意识形态批评,以及"非自然叙事"研究领域的应用。

摘要： 在修辞学方面,历来都有修辞功能与修辞形式关系的探讨和争论.有人认为修辞功能重于修辞形式,有人认为修辞形式重于修辞功能.还有一种说法认为,对于修辞应该既注重功能也要注重形式,即所谓的功能和形式并重说.骆宾王的《讨武曌檄》从语用修辞艺术角度支持了修辞应当功能和形式并重的论说.从而体现了修辞形式为修辞功能服务,修辞功能的实现更好地体现了修辞形式的价值.

摘要： 《新校元刊杂剧三十种》的成语数量丰富,成语是一种相习沿用的特殊固定词组，它以精炼的形式和丰富的内容广泛存在于各个时代的作品中，是汉语词汇的重要组成部分。《新校元刊杂剧三十种》(以下简称《元刊杂剧》)以书面语的形式保存了大量活跃在当时人们口中的词语，大致反映了元代的口语概貌，是汉语史研究的可靠语料。元代使用成语的现象十分普遍。作为元代文学的代表作，《元刊杂剧》一共运用了365个成语，这些成语的来源、类型与功能不一，对之进行穷尽研究，将有助于揭示元代成语的基本面貌。主要可分为两类:首次出现的成语、引自经典的成语.通过研究发现:这些成语内部结构类型多样,具有完备的句法功能和多样的修辞功能.《元刊杂剧》中的成语数量很多，主要有两种形成方式:一是原创，即由剧作者首次使用;二是征引，即援引自历代经典作品。通过研究发现，《元刊杂剧》中的成语同实词一样，可充任句子的各种功能单位。可以作主语、谓语、宾语、定语、状语、补语，甚至一些成语独立成句，充当整个句子的分句，其中作谓语和宾语的情况占大多数。

摘要： 本发明涉及计算机文本情感分析领域，具体涉及一种基于多任务学习的修辞格及隐式情绪识别方法。本方法为了识别修辞格与情绪而提出，首先利用BERT与Tree‑LSTMs捕获句子的语义及句法表示。基于此，设计门控机制的修辞格分类器与基于语义的情绪分类器，分别获取句子的修辞格及情绪的关联分布表示。然后构建融入关联表示的多标签预测，得到句子的修辞格与情绪的标签集。

摘要： 本发明公开一种基于语言模型的修辞古诗自动生成方法，步骤为：网上收集现存古诗数据，数据处理形成以两句为单位的数据集，仅保留五个字或七个字的句对；选取名篇数据进行人工修辞标注，将每一条数据标注为以下四类中的一种：比喻、拟人、夸张、其它；总结出每种修辞手法的词句特征，写成正则表达式，并匹配获得部分标注数据；将所有标注数据训练一个修辞分类器，构建带修辞标签的古诗数据集；将原始数据中的每一首绝句古诗中修辞类型、关键词、体裁类型以及古诗内容序列化后进行训练，得到具有修辞手法创作能力的古诗生成模型。本发明在模型中显式的引入古诗的修辞因素，可以让模型使用特定修辞手法来进行古诗的生成，从而显著的提高古诗质量。

摘要： 本公开涉及用于保持修辞流的技术。所公开的系统、设备和方法通过使用对话话语树(DDT)来改进对话管理。为了确定候选响应(CR)在对话中是否恰当，可以将CR添加到先前已在双方之间的对话中提供的其他言语中，并且可以根据结果生成对话话语树(DDT)。DDT包括对应于基本话语单元(EDU)的节点，所述EDU表示言语和CR的文本片段。DDT可以包括指示EDU之间的修辞关系的节点。在一些实施例中，DDT包括表示两个言语之间的至少一个对话特定修辞关系的节点。CR的DDT可以被提供给机器学习模型，所述机器学习模型已被训练以识别是否保持了DDT的言语之间的修辞流。如果是的话，则可以提供所述CR来响应所述请求。

摘要： 本发明提供了一种修辞识别的方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：预设修辞识别模型，所述修辞识别模型包括映射层、n个自注意力层、n‑1个子分类器和总分类器；确定待识别的目标句子，根据所述修辞识别模型映射层确定所述目标句子的目标特征向量；循环执行分类过程，直至确定所述目标句子对应的修辞标签。通过本发明实施例提供的修辞识别的方法、装置及电子设备，通过多分类器依次识别目标句子修辞标签的方式，在没有跑完全部修辞识别模型时也可能确定目标句子的修辞标签，从而可以提高修辞识别的效率；且之后在分类置信度超过预设阈值才确定目标句子的修辞标签，其修辞识别的结果更加准确，即能够实现又快又准地修辞识别。

摘要： 本发明涉及计算机文本情感分析领域，具体涉及一种基于多任务学习的修辞格及隐式情绪识别方法。本方法为了识别修辞格与情绪而提出，首先利用BERT与Tree‑LSTMs捕获句子的语义及句法表示。基于此，设计门控机制的修辞格分类器与基于语义的情绪分类器，分别获取句子的修辞格及情绪的关联分布表示。然后构建融入关联表示的多标签预测，得到句子的修辞格与情绪的标签集。

摘要： 本发明公开了一种基于小组互动的英汉修辞学习方法及系统，通过将学习资源以共享的形式向学习对象进行展示呈现，学习资源包括英语修辞和汉语修辞；对包括英语修辞和汉语修辞的学习资源进行学习难度等级划分，学习难度等级包括初级、中级和高级级别；以自主学习、协作学习、小组学习、激励学习和评价学习的之一或多种结合的形式，将预设级别的学习资源提供给学习对象进行学习。本发明有利于提高文本阅读理解能力和写作能力，易于掌握学习英语汉语修辞，不再是学习者单调低效的自我学习专研，或者由教师进行讲解施教，能够用于网络在线教育和线下的实体教学培训机构，有利于知识的传播施教，能够产品化商业化。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的中文修辞手法的判断方法，包括：采用文本数据集对ERNIE模型进行预训练得到预训练后的ERNIE模型；将预训练后的ERNIE模型与CNN模型进行层级连接，得到修辞手法判断模型；采用准备的数据集对修辞手法判断模型进行训练和验证，得到验证后的修辞手法判断模型；获取待分析的文本数据，文本数据至少包括一句待分析语句；将待分析语句输入验证后的修辞手法判断模型中进行预测，得到待分析语句所属修辞方法的判断结果。采用ERNIE模型与CNN模型构建的修辞手法判断模型提高中文文本分类性能，能自动、准确识别出语句中使用的修辞手法，提高了中文修辞手法的判断方法的准确性，提高了文章审阅效率。

摘要： 本发明的系统、设备和方法涉及扩展话语树并使用扩展话语树来导航文本。在示例中，话语导航应用为第一文档的第一段落创建第一话语树，并且为第二文档的第二段落创建第二话语树。所述应用从第一话语树确定实体和对应的第一基本话语单元。该应用在第二话语树中确定与存在的第一基本话语单元匹配的第二基本话语单元。该应用确定两个基本话语单元之间的修辞相互关系，并在两个话语树之间创建可导航的链接。

摘要： 本申请提供了一种基于神经网络的中文修辞手法的确定方法、装置、存储介质和处理器，该确定方法包括：获取待分析数据，待分析数据包括至少一个待分析语句；对待分析语句进行词性分析和句法分析，得到词性分析结果和句法分析结果；对待分析语句进行实体类别分析，得到实体类别分析结果；采用神经网络模型，且根据词性分析结果、句法分析结果和实体类别分析结果确定待分析语句使用的中文修辞手法。相比于现有技术的方法，本申请的方法在现有神经网络模型的基础上，训练数据中加入了训练句法分析结果和训练实体类别分析结果，大幅提升了神经网络模型的分类效果，避免出现语义歧义和背景知识不足的问题，从而得到准确的修辞手法。

摘要： 本发明涉及人工智能，提供一种基于文本生成模型的文本修辞句的生成方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：基于知识抽取模型，抽取样本语句中具有修辞关系的第一词语和第二词语；识别所述样本语句中的多个关键词，并根据多个所述关键词，将所述第一词语和所述第二词语形成为图结构；将所述图结构构建为知识图谱，并基于所述知识图谱生成文本生成模型；当接收到文本生成指令时，基于所述文本生成模型生成文本修辞句。本发明通过由知识图谱构建的文本生成模型生成具有逻辑性的文本修辞句，确保了所生成的修辞文本符合逻辑，有利于阅读和理解。