修辞特征

摘要： 普通高中课程标准实验教科书《语文》之选修教科书《中国古代诗歌散文欣赏》和普通高中教科书《语文》同人教社前期出版的普通高中教科书相沿而下,历久不变,给选文《阿房宫赋》中的“鼎铛玉石,金块珠砾”加了如下脚注:“把宝鼎(看作)铁锅,把美玉(看作)石头,把黄金(看作)土块,把珍珠(看作)石子……”注者未能准确理解和足够尊重被释词句的语法性质、具体语境、修辞特征和本来含义。本文特提出来做点探究。

摘要： 为了描述特定体裁的内部结构特征,Swales(1990)提出“语轮---语步分析法”。语轮(move)是由一组表现同一意旨取向的语言特征组成的且表达一定交际功能的语篇片段,是一个由一系列词汇、主题意义和修辞特征所标明的具有统一意义倾向的语篇片段。如果一个或一组句子传达同一个交际信息,那么它们就被确定为一个语轮。每个语轮具有自身的交际目的,同时有助于整个语篇实现整体的交际目的。值得注意的是,语轮是一个意义单位或功能单位,而非语法和语言形式单位。语步(step)是比语轮小一级的单位,是实现语轮的修辞策略,其功能在于实现语轮的交际目标。一个语轮可以由一个或多个语步来实现。

摘要： 管管诗中的修辞特征与文化精神,可以从拉康的精神分析符号学及其他当代理论视角来观察。管管的超现实美学往往与狂欢风格融合在一起,以怪诞卑下的方式冲击了原本神圣的符号。从巴赫金的狂欢理论出发,可以一窥管管诗学中向怪诞与肉体的降格具有怎样的颠覆性潜能。管管还实践了一种不断滑动跳跃的言说策略,以历时性的超现实置换演示了能指的永恒变幻。从拉康对换喻与欲望的论述,我们也可以观察到管管的顶针修辞如何体现出对符号秩序的解构。管管诗学的主体困乏在很大程度上是传统文人狂放与自嘲精神的重新体现,古典狂狷形象与后现代主体可相互映照。而他诗中的游戏精神一方面是童趣的表征,同时也必须理解为对创伤经验及其符号化努力之间的永恒辩证:管管的诗歌语言是一次历险,一次对绝境的奋力突破。

摘要： 从对比修辞学的角度探究大学生汉语及英文论说文各自的修辞特征,并试图分析汉语及英文论说文段落是否具有相似的特征.研究收集30名英语专业学生的中英文论说文,比较修辞特征,包括演绎、归纳、混合修辞、修辞段落.研究结果显示:中英文论说文语篇都使用了演绎的修辞关系;不同之处在于中文论说文修辞段和并列段较多,而英文论说文则多用混合修辞方法.英语专业学生的中英文论说文与英文行文规范均有距离,教师应对这些问题提出改进建议,加强英语修辞教学,促进学生写作行文规范.

摘要： 万物离不开数,数是人们认识物质世界的关键所在。基于此,数词在汉英维三种语言中都是一种重要的词类,由于三种语言在词汇结构、言语习惯以及语法功能方面的差异,呈现出不同的词汇特点。言语交际中数词的运用十分广泛,文章分析汉英维三种语言中数词的异同,介绍数词在语言中的运用。

摘要： 管管诗中的修辞特征与文化精神,可以从拉康的精神分析符号学及其他当代理论视角来观察.管管的超现实美学往往与狂欢风格融合在一起,以怪诞卑下的方式冲击了原本神圣的符号.从巴赫金的狂欢理论出发,可以一窥管管诗学中向怪诞与肉体的降格具有怎样的颠覆性潜能.管管还实践了一种不断滑动跳跃的言说策略,以历时性的超现实置换演示了能指的永恒变幻.从拉康对换喻与欲望的论述,我们也可以观察到管管的顶针修辞如何体现出对符号秩序的解构.管管诗学的主体困乏在很大程度上是传统文人狂放与自嘲精神的重新体现,古典狂狷形象与后现代主体可相互映照.而他诗中的游戏精神一方面是童趣的表征,同时也必须理解为对创伤经验及其符号化努力之间的永恒辩证:管管的诗歌语言是一次历险,一次对绝境的奋力突破.

摘要： 万物离不开数,数是人们认识物质世界的关键所在.基于此,数词在汉英维三种语言中都是一种重要的词类,由于三种语言在词汇结构、言语习惯以及语法功能方面的差异,呈现出不同的词汇特点.言语交际中数词的运用十分广泛,文章分析汉英维三种语言中数词的异同,介绍数词在语言中的运用.

摘要： 凡尔赛体指生活得很高贵、奢华的群体通过一些反向表述,来不经意地透露出自己优越生活的语体,一般用来调侃。本文从“凡尔赛体”的出现、凡尔赛体的语体修辞、类比其他网络流行语的分析三个方面对网络流行语视域下“凡尔赛体”进行语体初探,以求对其有着更全面的认识。

摘要： [目的/意义]对科技文献正文内容进行语义建模的方法进行总结分析,为文献模型相关研究和实际应用提供参考和借鉴。[方法/过程]归纳当前科技文献内容语义描述模型的特点,将其分为文档组件模型、修辞特征模型和科学论述模型3类,并进行对比分析,以学术论文为例开展应用实践,从知识管理、语义出版、语义检索、科学论证分析等方面探讨模型的应用情况。[结果/结论]科技文献内容语义描述模型推动了文献的深度挖掘、知识结构定位和关联分析,促进了文献内部细粒度知识的发现、共享和利用,有助于科学传播与知识创新。

摘要： 法律语言的功能决定了法律语言的修辞环境，法律英语无论在词法、句法，还是在篇章层面上，都具有独特的修辞手段。本文在分析法律英语的修辞特征基础上，有针对性地提出翻译法律英语修辞时应遵循的基本原则和应采取的翻译策略。

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： 本发明的目的在于提供一种选择特征量并且根据所选择的特征量的值将样品分类为多个类中的任一个的多类分类方法、多类分类程序、多类分类装置、以及用于这样的多类分类的特征量选择方法、特征量选择装置及特征量集。在本发明中，处理伴随特征量选择的多类分类问题。特征量选择是预先按照字面意思对样品所具备的大量的特征量中的用于后续的各处理(在本发明中尤其是多类分类)所需的特征量进行取舍选择的方法。多类分类是确定给定的未知样品属于多个类中的哪一个的判别问题。

摘要： 从位置信息历史中提取用户的停留位置与行为类型之间的相关性。行为模式存储单元(202)存储来自多个停留点的停留点信息(212)，该多个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点和与第二行为类型对应的第二行为地点类型的停留点。行为特征提取单元(302)参考停留点信息；提取在第一行为地点类型的停留点进行了停留的日子以作为第一行为类型的日子；在第一行为类型的任意日子，如果在与第一和第二行为地点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留，则针对第一行为类型的日子而提取与在该另一停留点进行停留的相同时段期间在第一行为地点类型的停留点的停留频率；并且确定该另一停留点与第一行为类型之间的关系。

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。