关联词
关联词的相关文献在1959年到2022年内共计558篇,主要集中在常用外国语、汉语、自动化技术、计算机技术
等领域,其中期刊论文526篇、会议论文1篇、专利文献24005篇;相关期刊359种,包括高中生、湖南教育(上旬刊)、江西教育等;
相关会议1种,包括第32届中国数据库学术会议等;关联词的相关文献由600位作者贡献,包括平手勇宇、谢奎金、史学谦等。
关联词—发文量
专利文献>
论文:24005篇
占比:97.85%
总计:24532篇
关联词
-研究学者
- 平手勇宇
- 谢奎金
- 史学谦
- 張麗麗
- 芜崧
- 董艳敏
- 陈依连
- 马艳琴
- 高巧燕
- 魔法虫虫
- 丁守刚
- 任祥辉
- 余亚玲
- 刘天才
- 刘彬彬
- 刘明生
- 刘茂新
- 叶倾城
- 夏秀艳
- 姜爱荣
- 孙青
- 宫坂恭正
- 寺横素
- 张丽斌
- 张昊
- 张瑞朋
- 李务斌
- 李新国
- 杜永道
- 杨昌贵
- 毕淑敏
- 汪齐顺
- 王艺琳
- 王迪
- 翁昌智
- 董杰锋
- 贺达
- 贾自艳
- 邹超良
- 郭秀英
- 陈传光
- 马连威
- 高翔
- 黄忠廉
- 黄颖
- Derong Shen
- Tiezheng Nie
- Yu Hu
- Yue Kou
- 一林
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王静云
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摘要:
用作状语的从句叫作状语从句。状语从句用于修饰主句中的动词、形容词或副词等。时间状语从句是指复合句中充当时间状语的句子,其关联词有before、after、when、while、as、since、till、until、assoonas等。在这当中,学生容易混淆when和while的用法,而这两词又恰好是考试高频单词,所以明晰when与while在引导时间状语从句时的用法异同至关重要。
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王苗苗
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摘要:
学生在任务型写作上会出现审题偏差、写作思路不清晰等问题;其实,学生还是缺乏对作文题目的深入理解,没能把握好所给材料的层次性、指向性、逻辑关系,在写作思维上没有形成转变。本文旨在通过设计思辨性作文的评价标准,巧借关联词、哲学知识,帮助学生确立写作思路。
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李旭山
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摘要:
小说的叙事追求,对读者的语言建构能产生深远影响。中国小说语言短小灵活,特别适合训练叙述的节奏感。如“一屠晚归,担中肉尽,止有剩骨。途中两狼,缀行甚远。屠惧,投以骨。一狼得骨止,一狼仍从。复投之,后狼止而前狼又至”。寥寥数语就交代了人物,烘托了气氛,讲述了情节,这全得益于快节奏的讲述。少有定状补,不用关联词,充分突出谓语的中国小说语言,无疑是我们语言建构的范本。外国小说语言的形式也对我们的语言建构产生着很大的影响。
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张文浚
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摘要:
成就一篇考场美文需要关照到卷面、语言、思维等方方面面,但好的标题、好的开头一定是一个硬性指标,毕竟开篇文采斐然,气势如虹,定不会轻易被低分判处。因此,教师需要有目的地引导学生去训练开头段,规避出现文章空洞拖沓,入题太慢等常见问题。
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许菁
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摘要:
韩国语的连接语尾同汉语关联词有很多共性,同时也存在着差异,连接语尾与关联词按照用法可分为因果关系、条件关系、让步关系、时间关系及目的关系等。本文旨在把韩国语中表示条件关系的连接语尾与汉语关联词在主语制约方面进行系统的对比研究,为韩国语教与学提供有效的指导意义。
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黄忠廉;
杨丽
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摘要:
汉译语篇组构少不了衔接手段,某些衔接手段(如关联词)具有强调作用。汉译时强调关联词有其语用价值。本文正是从语用出发,探讨了一重强调产生的关联词显现,二重强调产生的成对关联词显现,三重强调产生的关联词叠加显现,也考察了适得其反的问题。
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涂郁子;
钟小勇
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摘要:
针对有老师将并列复句中单用的“也”的词性看作关联词,马立峰老师在《“也”字词性探疑》(《中学语文教学》2019年第12期)(下文表示为“马立峰(2019)”)中提出了商榷,认为“也”字是起关联作用的副词,关联词不是词性。我们基本认同马立峰(2019)的上述观点,也很赞赏该文对课堂语言规范性的关注。
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朱敏南
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摘要:
同学们已经进入中考备考最重要的阶段,做好复习规划无疑是重中之重,希望同学们聚焦全景复习,冲刺中考语文。下面给出全景复习要点以及备考和考试注意事项。复习要点一、积累与运用1.字音字形。梳理初中六册教材课文下注解和课后的字词积累,还可以用排除法复习中考范围的3500个常用字,整理易错音、形等。2.选词填空。梳理关联词搭配,训练近义词辨析(注意不同词素侧重、语境前后搭配、词语感情色彩等),巩固常见成语运用。
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Yu Hu;
胡宇;
Tiezheng Nie;
聂铁铮;
Derong Shen;
申德荣;
Yue Kou;
寇月
- 《第32届中国数据库学术会议》
| 2015年
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摘要:
在生物医学文本分析中,不同的专业词汇可能具有一定的语义相似性,这对于专业文本的语义分析、生物医学实体的信息分析等都具有重要的意义.本文提出了SimNet,一个基于Skip-gram模型构建的语义相似词网络系统,用以研究发现文本中专有名词的相似性关系,以便发现相似的特性.SimNet是从PubMed收录的生物医学论文自动进行无监督的语义相似性学习,得到的相似性关系的集合.其目的是分析在生物医学领域的专业文献中出现的具有相似性的词汇.通过SimNet对于语义相似词的分析,可以有助于文本理解和通过对相似词的分析完善当前词的信息,对于专业信息的理解和整理具有重要意义.