关系代词

摘要： 考点详解在复合句中修饰一个名词或代词的从句称为定语从句,定语从句一般紧跟在它所修饰的名词或代词后面。定语从句是中考必考考点之一,主要考查的是时态及宾语从句的语序,有时也会考查定语从句的引导词。其中,关系代词引导的定语从句最为常见,也是考试重点。考查的主要形式是单项填空、完形填空、短文填空和完成句子,阅读理解和书面表达中也会考查到定语从句。因此,我们要熟练掌握定语从句的用法。

摘要： “先行词是不定代词的话,定语从句的关系代词必须用that”,这是中学教师要求我们牢记在脑子里的语法规则。如果有人告诉你,“定语从句中,如果先行词是anything等不定代词,关系代词也可以用which,而并非只能用that”,你一定会觉得这个人中学英语语法学习不过关。可是,在这本《新视角英语语法》里,作者就是这么写的。一口气读完程晓堂教授新近出版的这部语法专著,我的脑海里萦绕着书中的很多语法小故事。在我看来,“新”“趣”“真”三个字是这部书的最大特点。

摘要： 一、教学背景(一)教学内容本堂课主要围绕定语从句展开,目的是让学生深入认识定语从句并能灵活运用。同时,让学生了解定语从句在语法填空题、短文改错题和写作题中都是必考考点,引起他们对定语从句的重视。(二)学情高三学生对定语从句有一定的认识,知道先行词、关系代词、关系副词等,并能写出简单的定语从句。然而,大部分学生不局限于教材内容,在学习上有更高的追求和渴望,希望汲取更多知识,增长见识。本堂课设计从学情出发,制订教学方案,并有意识地激发学生的学习兴趣,真正让他们学有所获。

摘要： 建构主义语言学家乔姆斯基认为,语言不仅是一套习惯的体系,更是受规则支配的体系。语法能力是掌握语言形式的知识体系,是语言实践能力的前提。因此,语法教学在高中英语学习中具有重要作用。语法本身枯燥乏味,传统的教学方式在一定程度上愈发挫伤学生对英语语法的学习。英语教师只有运用创新思维,让语法教学充满智慧,让语法课堂充满趣味,融法于境——激活高中英语语法课堂,才能切实提升英语语法课堂的有效性。

摘要： 法语和英语同属于印欧语系,这两种语言的相似程度已经远超词汇的层面。句子的成分、逻辑很多时候在两门语言中都能够找到一一对应的关系。因此,在英法双语的学习中,如果能够学会用英语的思维学法语,正如同当代文化研究的一个热点话题:通过“他者”进一步认识“自我”,那么我们的学习就能够达到事半功倍的效果。

摘要： 新课程改革明确地提出要提高初中生的英语学科核心素养,针对学生的语言能力、文化意识、思维品质和学习能力,起到良好的育人效果。初中英语课堂教学中应该发展学生的能力,以主题作为引导,将语篇作为依托,让学生培养语篇意识,形成语言构建方法,促进学生的思维发展。

摘要： 短文改错题涉及的知识点多,覆盖面广,对同学们的综合能力要求高,是高考英语的一大易失分点。对此,笔者就高考英语短文改错题的考点进行了归纳。考点之一:用词错误这类错误考查面广,常见的设错点有:(1)非谓语动词的错用;(2)形容词与副词的错用;(3)动词时态、语态、主谓一致的错用;(4)人称代词主宾格的错用;(5)名词单复数、名词与不可数名词、名词所有格的错用;(6)习惯用法中介词的错用;(7)基数词与序数词的错用;(8)并列连词、从属连词的错用;(9)从句关系代词和副词的错用等。

摘要： 关系代词as与which在定语从句中有时可以相互替换,但又有不同之处,稍不留心,极易使用不当,出现差错。对此,笔者剖析了关系代词as与which在定语从句中的用法,以期能够帮助同学们准确把握和运用。一、关系代词as与which在限制性定语从句中的用法关系代词as、which均可以用于限制性定语从句中,有时可以相互替换,但两者仍有着一定的差异,具体体现在。

摘要： 尽管很多教师对三维动态语法教学观有所了解,但在教学实施过程中不尽如人意。在目前的语法教学中,存在一些违背三维动态语法观的教学误区,制约着语法教学实践,阻碍了学生语法能力的发展,不少教师脱离语境设计语法教学活动,机械地讲解语法知识,不重视引导学生使用语法理解与表达意义,忽视学生在语法使用中发展综合运用能力。鉴于此,笔者以关系代词引导的限制性定语从句这一语法项目为例进行教学活动设计,践行三维动态语法观,旨在将三维动态语法观理念具体化、可视化"落地生根"。

摘要： 在复合句中,修饰某一名词或代词的从句叫定语从句。被修饰的名词或代词叫先行词。初中阶段主要考查由关系代词that,which,who/whom等引导的定语从句,现结合近年来全国各地中考试题讲解如下:1.—Do you know Li Ziqi?—Of course.She is a beautiful girl__has made many videos to show a traditional Chinese way of life.

摘要： 调群是指将较长的话语流切分成与句法相关的片断,通常与句法的吻合度较高,反映出语调、句法及信息三方面的关系.本研究以Cruttenden(2002)提出的调群边界四大外部指征-停顿、非重读音节的音高重设、起首轻音节和延时音节-为理论依据,以6名本族语者朗读限制性定语从句的调群划分为参照,以6名中国哈尔滨方言区英语学习者为受试对象,采用对比分析的方法,从调群模式、调群个数、调群边界指征和关系代词的特征等四个方面对学习者朗读限制性定语从句时的调群切分特征进行研究.

摘要： 基于预训练模型的人称代词消解方法，涉及人工智能技术领域，针对现有技术中代词消解的准确率低问题，本申请模型使用基于排序的代词消解框架，对于一个待消解的代词，存在一个候选先行词的集合，对于每一个候选先行词进行消解打分，打分最高的候选先行词作为消解对象进行消解。本申请引入预训练模型，利用预训练模型使用大量无标注文本进行训练的特点，能够更好的捕捉上下文信息，有效提高代词消解的指标，从而更好的帮助下游任务，提高代词消解的准确率，并提高了代词消解的效率。

摘要： 本发明公开了一种零代词消解方法及装置，该方法包括：获取当前语句及其上文语句；预测当前语句中代词的插入位置，得到预测位置；根据上文语句确定先行词；将所述先行词插入到所述预测位置，得到候选语句；利用热搜检查所述候选语句，得到消解后语句。利用本发明方案，可以提高处理速度及对不同应用环境的适应能力。

摘要： 提供了用于恢复被省略的代词的方法、计算机程序和计算机系统。该方法、计算机程序和计算机系统涉及接收与一个或更多个输入字对应的数据并确定接收到的输入字数据的上下文表示。可以基于与上下文表示相关联的概率值来确认被省略的代词，并且可以确定与接收到的输入字中的一个或更多个相关联的跨度。跨度可以对应于输入字中的由被省略的代词指代的输入字。

摘要： 本发明涉及融合零代词与篇章信息的汉越神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括：构建中越英三语对齐篇章数据集，对中越数据进行零代词分类标记；使用自注意力机制分别获取源语句、上下文的双语特征；利用源语句和上下文特征通过池化、联接并进行零代词的句法成分分类；又利用源语句和上下文特征通过两个注意力子层对目标语句进行预测。本发明采用联合学习的方式，同时学习和更新主任务模型和辅助模型的参数。联合分类任务和翻译任务。在分类任务中加入篇章信息，提升零代词分类准确率。同时，篇章信息也可以有效地提升翻译任务性能。本发明通过融合零代词和篇章信息，有效提升了汉越神经机器翻译性能。

摘要： 本发明涉及基于零代词补齐的汉越数据增强方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：构建带零代词标签的汉语、越南语单语篇章数据集；使用Transformer共享编码端融合正文和上下文，再将隐状态输入CRF模型中得到代词缺失位置标记；利用代词缺失位置收集词汇、句法、上下文特征集，再将零代词特征集作为外部知识辅助零代词预测分类任务。最后得到补齐代词的汉语、越南语单语数据。本发明所提汉越数据增强方法，通过补齐省略的代词，补齐句法成分，有效提升汉越平行数据集的质量。此外，借助增强的语料，汉越机器翻译性能得到了一定的改善。

摘要： 本发明公开了一种基于条件随机场的中医文献指代词特征构建方法及装置，所述方法包括：根据中医文献字或中医文献词将中医文献数据划分成行列表达式，所述行列表达式中各行的列数一致，并且至少为两列，其中第一列为需要标注的中医文献字或中医文献词，最后一列为中医文献标记，在中医文献标记有额外特征的情况下，将额外特征的标记放到中间列。本发明通过对中医文献构建专属的特征，这有利于条件随机场更好地对中医文献进行指代词的识别。

摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的中医文献指代词识别方法及装置，所述方法包括：提取中医文献的中医文本序列中的字符序列特征向量；根据字符序列特征向量得到中医文献的词序列特征向量；根据中医文献中的中医文本序列的相邻上下文之间的依赖关系，对所述词序列特征向量进行预测，并根据预测结果为对应的词序列特征向量指派一个指代词标签。本发明可以有效对中医文献中的指代词进行识别，从而便于下游任务的开展，例如问题问答、信息检索、信息抽取等。

摘要： 本发明实施例提供一种指代词语义槽填充方法、系统、电子设备和存储介质。该方法包括：对当前轮次对话语句中的指代词进行语义槽中间信息解析，预测指代词的候选槽位，其中，语义槽中间信息包括：指代词在前轮次对话语句中对应的至少一个可选语义槽；利用先验知识库和当前轮次对话语句的历史对话状态，从候选槽位中确定出的语义槽/值对，对当前轮次对话语句中的指代词填充。本发明实施例指代词的语义槽中间信息表示了指代词可能代表的所有候选语义槽，将对话历史信息和当前句子的指代信息解耦合。仅需要当前轮句子即可完成语义槽中间信息的解析，避免了对完整对话数据的依赖。

摘要： 基于预训练模型的人称代词消解方法，涉及人工智能技术领域，针对现有技术中代词消解的准确率低问题，本申请模型使用基于排序的代词消解框架，对于一个待消解的代词，存在一个候选先行词的集合，对于每一个候选先行词进行消解打分，打分最高的候选先行词作为消解对象进行消解。本申请引入预训练模型，利用预训练模型使用大量无标注文本进行训练的特点，能够更好的捕捉上下文信息，有效提高代词消解的指标，从而更好的帮助下游任务，提高代词消解的准确率，并提高了代词消解的效率。

摘要： 本发明涉及语音语义领域，揭露了一种代词消解方法，包括：获取对话数据，划分所述对话数据中的上下文语句；标记所述上下文语句中实体及代词的对应关系，生成标准实体‑代词对应关系；利用所述上下文语句和所述标准实体‑代词对应关系对代词实体消解模型进行训练，得到训练完成的代词实体消解模型；利用所述训练完成的代词实体消解模型对待消解实体‑代词关系的对话数据进行实体‑代词关系消解，得到消解结果。本发明还提出一种代词消解装置、电子设备及计算机可读存储介质。此外，本发明还涉及区块链技术，所述上下文语句可存储于区块链中。本发明可以降低代词消解的复杂度。