修辞研究

摘要： 《俄罗斯的形象——艺术体裁的修辞研究》是作者于润生在长期从事俄罗斯艺术史教学与研究的基础上,以18至19世纪俄罗斯艺术作品为对象,系统分析俄罗斯艺术对本国国家形象塑造作用的艺术史研究新著。全书分为四章,前三章主要以历史画、风景画和肖像画三种艺术体裁为基础,从历史范畴、地域范围和身份认同等方面,重点考察各类体裁将绘画题材转化为视觉图像所使用的修辞手段,深入分析艺术作品所表现的俄罗斯国家形象;最后一章则结合艺术品收藏历史和展示方式展开讨论,形成对艺术作品的修辞学和符号学反思。

摘要： 《焦点访谈》的节目标题恰当地反映了节目当期的内容与主旨,在语言使用上也较为规范。本文以连续200 期左右《焦点访谈》的节目标题作为研究对象,从语音、词汇、修辞三个方面分析《焦点访谈》中节目标题的语言特点,希望对电视新闻评论类节目的标题设计提供参考。

摘要： 约瑟夫·布罗茨基是20世纪后半叶最伟大的俄语诗人,在1972年被苏联驱逐出境前,诗人通过研读本国和波兰语、英语诗歌,直接继承了俄罗斯古典主义、阿克梅派、现实主义与欧洲玄学派、英美意象派的诗学传统,并在此基础上大胆革新,成为一位成熟的传统现代派诗人。本文拟对诗人1972年前的早期俄语诗歌进行修辞分析,探讨其诗歌创作中传统与现代的有机融合。

摘要： 1.社会心理学修辞转向的历史逻辑。修辞学既是一门学科,又是一种使各个学科被概观的视界。作为一种学科,它具有解释的属性并生成知识;作为一种视界,它具有批判和解放的属性并创生观点。社会心理学的修辞历史从发现古典修辞学传统开始,以推动修辞转向为契机,进而推动完成社会心理学的修辞实践。20世纪90年代后,社会心理学的修辞研究应当期望通过修辞、论辩、会话等形式实现重构社会心理学的学科规划。

摘要： 关于“语体”的理解,虽取同名,但所指甚殊。目前学界基于汉语事实的研究主要有两种“语体”观念及其指导下的四种路径,呈现为“双峰并峙,三江汇流”的态势,“双峰”即修辞语体观和语法语体观指导下的两种研究范式,“三江(汇流于语法)”即语法语体观指导下的三种语体研究范式。1.修辞语体观。在很长时期里,修辞研究都将语体(这里当然是修辞学视野中的语体,而非语体语法所言的语体)研究作为自己的重要领地,语体学研究基本上可以看作是修辞学(尤其是传统修辞学)的一个分支学科。

摘要： 我们从生命的角度去分析一个人的文字,是理解美文最重要的途径。它记录生命,从生命出发,又回到生命,是生命的自语和对话。如果从这些诗文中读出一个生命的内质,其余一切都好理解了,修辞研究等等也就简单多了。

摘要： 罗伯特·考克斯(Robert Cox),1945年9月生于美国西弗吉尼亚州(West Virginia)。1968年和1973年在美国匹兹堡大学(University of Pittsburgh)获得修辞研究(Rhetorical Studies)的硕士和博士学位,现为美国北卡罗来纳大学(University of NorthCarolina)荣休教授。

摘要： 2017年11月18日至19日,中西部译协共同体首届翻译研究与教学研讨会暨研究生学术论坛在广西桂林举行,论坛由中西部翻译协会共同体、广西翻译协会主办,广西师范大学外国语学院承办。来自香港、上海、广西、四川、湖北等地的专家、学者、青年教师及研究生共计260余人参加了此次论坛。

摘要： 2017年,先秦两汉文学研究一方面保持了跨学科、跨领域的研究特色,一方面在若干核心议题上取得了纵深的发展。文体研究、文学思想研究、修辞研究、文学批评与理论研究等揭示文学内部问题的传统研究领域,仍为先秦两汉文学研究的重心所在;而文学与制度、文学与文化、文学的传播与接受等外部研究也不断发掘出新的议题。

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。