修辞特色

摘要： 《红楼梦》角色语言具有高度的个性化,可以准确显示角色的状态,个性特征,并具有很高的语言艺术魅力。在《红楼梦》众多人物形象中,林黛玉的语言可谓是颇具特色,作者通过不同修辞手法,展现其不同性格特点,既做到紧贴人物典型形象,又能对揭示小说主题,推动故事情节,预示人物结局等方面发挥作用。本论文以林黛玉语言中的修辞手法为研究对象,分析其中最具代表性的四种修辞手法,以及这些修辞手法在小说中的作用。

摘要： 《红楼梦》角色语言具有高度的个性化,可以准确显示角色的状态,个性特征,并具有很高的语言艺术魅力.在《红楼梦》众多人物形象中,林黛玉的语言可谓是颇具特色,作者通过不同修辞手法,展现其不同性格特点,既做到紧贴人物典型形象,又能对揭示小说主题,推动故事情节,预示人物结局等方面发挥作用.本论文以林黛玉语言中的修辞手法为研究对象,分析其中最具代表性的四种修辞手法,以及这些修辞手法在小说中的作用.

摘要： 本研究从情节、语言特色以及修辞特色等方面考察欧·亨利短篇小说The Last Leaf所彰显的语言技巧和散发出的人性光辉。

摘要： 蒋华著作《黔东南侗歌文化内涵与艺术特色研究》凝练而优美,深刻又透彻。作者对黔东南汉语侗歌“和”文化内涵、衬词的研究有自己独到的看法,见解新颖,分析独特、深刻而透辟。这本著作将对黔东南地区汉语侗歌的研究将有着较好的推动作用。

摘要： 拟声词是现代汉语中较为特殊的一类词,关于拟声词的研究历来受到不少学者的关注,如其符号性问题、归属问题、转类以及重叠等.而对于非表音拟声词学者一般只是点到为止,并未展开深入论证.从认知、修辞学等角度研究现代汉语中非表音拟声词,发现非表音拟声词从原型范畴上讲,属于拟声词家族中的非典型成员,而其产生机制是建立在转喻的认知基础上,语义凸显上多转指与声音相关的某种动作或性状,在修辞上具有一定的审美功能.

摘要： 皖北民间歌谣,是指流传于皖北民间的具有浓郁地方风味的传统韵文。笔者以搜集到的数百首皖北民间歌谣为语料,从修辞审美的角度对其和谐自然的韵律特征、凸显口语色彩的词句选择以及灵活运用的多种辞格进行了分析探究,以期呈现皖北民间歌谣所蕴含的修辞艺术魅力。

摘要： 口耳相传的方言童谣犹如一颗颗散落在民间的明珠,承载着源远流长的地域文化和民族智慧.如今,民间流传的方言童谣濒临消失.笔者在收集记录数百首滇东北方言童谣的基础上,以此为语料进行修辞特色探究,举例分析了地方口语韵律凸现的声律美、多种修辞格巧妙运用彰显的艺术美等.通过研究方言童谣的语言艺术魅力,以期反哺民间童谣的创作和创新.

摘要： 维克托莉娅·托卡列娃(Виктория Токарева)是当代著名的俄罗斯"女性小说"作家,她善于通过简短的故事表达丰富的思想,在修辞方面,擅长多种修辞手段的综合运用.在小说《不可复制偶像》中,巧妙运用了比喻、借代、比拟、连词叠用、对照、重复等修辞手段,对刻画人物性格、揭示人物心理起到了重要作用,增强了作品的感染力和可读性.

摘要： 维克托莉娅·托卡列娃(ВикторияТокарева)是当代著名的俄罗斯"女性小说"作家,她善于通过简短的故事表达丰富的思想,在修辞方面,擅长多种修辞手段的综合运用。在小说《不可复制偶像》中,巧妙运用了比喻、借代、比拟、连词叠用、对照、重复等修辞手段,对刻画人物性格、揭示人物心理起到了重要作用,增强了作品的感染力和可读性。

摘要： 本文提出并论证了“第五媒体”——手机中短信与短信文学的性质和特点，归纳了短信文学的4大类型，并从语言应用的角度，分析讨论了短信文学对传统修辞格的创造性应用。最后提出了短信文学语言规范化的意见和建议。本文对现代汉语言文字应用研究具有重要的参考价值。

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。