关联词语

摘要： 考察叙述文体(小说)中“即使P,也Q”(简称“句式”)与上文之间的语义关系及相关关联词语的使用情况。句式与上文间的语义关系共有8种类型,但它们在使用频率上存在着不同程度的差异,其中出现频率最高的是因果和递进关系。认为因果、递进关系的形成分别是语义的匹配性要求、表达方式与语用策略使然。此外,还对它们以高频率出现的原因以及相关关联词语的使用情况作了简要的分析。

摘要： 汉语和维吾尔语在各种复句关系方面存在着很大的差异,转折复句是汉维语教学中的重点和难点,关联词语之间存在的区别性特征对第二语言学习者来说是一个难点。该文采用对比分析的方法对汉维转折复句进行研究,进一步揭示两种语言转折复句使用的特点和差别,归纳和总结汉语维吾尔语转折复句的表达异同。

摘要： 关联词在汉语中是一种十分典型的篇章衔接手段,汉语作为第二语言教学,关联词语一直都是一个难点。不同的关联词语表示不同的逻辑语义。关联词的使用不仅仅对母语为汉语的学习者来说难,而且对留学生来说也比较难。是否要使用关联词,怎么使用,关联词在句子中相应的位置又是如何,在学习关联词语时非常有必要掌握。本文以中高级乌兹别克斯坦留学生(上海师范大学)为调查对象,收集写作、试卷、问卷以及和他们的日常口语表述作为语料,对汉语和乌兹别克语的关联词进行对比,归纳分析出偏误类型和偏误产生原因。

摘要： 意大利伟大的诗人但丁说:"语言作为工具,对于我们之重要,正如骏马对于骑士的重要,最好的骏马适合于最好的骑士,最好的语言适合于最好的思想。"那么我们如何使用好这个工具呢?一、语序要合理不合理的语序一般有以下三种情况:1.关联词语与主语的顺序不当辨析技巧:如果前后两个分句的主语一致,关联词语应放在主语后;主语不一致,关联词应放在主语前。例:不仅贵州织金洞地质公园是世界公认的喀斯特溶岩奇迹,而且能服务于当代经济发展。修改意见:句中"是世界公认的喀斯特溶岩奇迹"和"能服务于当代经济发展"的主语,都是"贵州织金洞",主语一致,关联词应放在主语后面,应将"不仅"移至"贵州织金洞地质公园"的后面。

摘要： 精彩的议论文不仅有优美的文辞,还有严密的逻辑。同学们没有系统地学过逻辑学的相关知识,想要写出逻辑严密的文章是比较困难的。对此,笔者建议大家在写作中巧用关联词语以展现文章逻辑。一、巧用表并列关系的关联词语在写作议论文的过程中,有的同学无法深入地思考问题,看问题的角度太单一,导致文章缺乏深度。

摘要： 一天,在做这样一道题:选合适的关联词语填入下列句子的括号内。尽管……还是……不管……总是…….1。()你不信,事实()事实。2.()你信不信,事实()事实。

摘要： 一、填空,并解释所填字的意思。二、在下面的句子中填写恰当的关联词语。(1)老屋到现在还站在那儿,()晒太阳,()听小蜘蛛讲故事。(2)房顶上的裂缝()已经用草和破布堵上了,()风还是可以灌进来。

摘要： 《小真的长头发》是统编语文三年级下册第五单元的一篇课文。课文叙述了小真面对炫耀自己长头发的小伙伴们,借助滔滔不绝的"演说",描述自己"憧憬"的长头发的各种特异功能,字里行间充满了神奇的色彩。小真的想象丰富而奇特,表述具体而形象,语言生动而有趣,是引发想象兴趣、启迪想象创造的绝好教材。为此,须发挥本文对学生阅读理解、想象表达的示范引领功能,让学生在朗读和运用中感受想象的奇妙。

摘要： 本文旨在通过对“并列句、连贯句、递进句、选择句”四种联合复句的典型句式及其关联词语的逻辑分析来解答“现代汉语联合复句之间的排序问题”。rn 研究指出如果只考虑本文所讨论的四种基本的联合复句，那么它们的逻辑顺序应该是:并列句→连贯句→递进句→选择句。

摘要： 文章试图以美国大学汉语班三、四年级学生的作文为例,分析学生使用关联词语时较常犯的一些错误,并进一步探讨关联词语在高年级作文教学中的重要性.高年级作文中关联词语使用错误的情况主要有:1、颠倒关联词语的顺序,(如"鸣凤的爱情不会成功,因为在高家她的社会地位很低");2、随便省略关联词语(如"虽然那是鸣凤的理想,她知道只是一个梦");3、放错分句中的主语(如"由于鸣凤了解她的情况,她羡慕高家的小姐们的命运");4、用错分句中的代词(如"虽然她很喜欢三少爷,鸣凤对三少爷的爱情不会成功").发生以上错误的原因很多,主要有:1、学生母语(即英语)的影响;2、阅读教材的影响;3、语法书的影响;4、老师重视不够.因此,文章建议,在作文教学中,应该适当强调汉语与英语在使用关联词语时的异同,并用汉语原文的实例说明汉语作者使用关联词语的情况.

摘要： 以前，关于汉语关联词语和复句的研究主要是基于研究者的汉语知识、直觉或少量的例子。而作者们现在的研究则希望通过基于语料库的途径，去挖掘语篇中话题的连贯与关联词语的使用之间的关系。为了进行此项研究，必须对语料库中出现的关联词语的用法的有关属性进行标注。因此，该文定义了关联词语的加标方式，并给出了一个机械的自动加标算法。为了评价加标算法的性能，作者们用40篇社论对自动标注系统进行了测试。

摘要： 取得包含用户输入的检索字的检索查询（S4），将取得的检索查询与用户识别信息和检索查询的取得时刻对应地存储在检索查询记录DB（12a）中（S5），在检测到规定用户操作的情况下，提取与该用户的用户识别信息对应的检索查询（S6），从提取出的检索查询中确定第1检索查询（S7），从提取出的检索查询中确定取得时刻在第1检索查询的取得时刻之前的第2检索查询（S8、S9），在关联词DB（12b）中登记第1检索查询的检索字和第2检索查询的检索字作为关联词（S10）。

摘要： 生成根据规定条件从检索查询记录（12a）中提取出关联词的候选的关联词候选集合（12b）（S1～S4），接收用户输入的检索字的检索查询（S10），根据检索字的字符串生成部分字符串（S13），根据部分字符串从关联词候选集合中提取候选字符串（S14），计算候选字符串的适宜性得分（S16），按照得分的顺序对候选字符串进行排序（S17），根据适宜性得分和排序生成针对排序的适宜性得分的基准线L1（S18），提取适宜性得分与基准线之间的背离为预先设定的阈值以上的候选字符串作为用于登记为关联词的登记字符串（S19），在关联词DB（12c）中登记所提取出的登记字符串和检索字作为关联词（S20）。

摘要： 本发明提供关联词登记装置、信息处理装置以及关联词登记方法。接收用户输入的检索字的检索查询，按照接收顺序将所接收到的检索查询存储到检索查询存储单元中，根据预先设定的检索查询提取条件，从检索查询存储单元中提取接收顺序比所接收到的检索查询早的先前的检索查询，将构成所提取出的先前的检索查询的先前的检索字和构成所接收到的检索查询的检索字，作为字符串组存储到字符串组存储单元中；根据预先设定的字符串组提取开始条件，从字符串组存储单元中提取先前的检索字相同或相似的字符串组，根据预先设定的登记条件，从所提取出的字符串组确定作为关联词的字符串组，在关联词数据库中登记所确定的字符串组作为关联词。

摘要： 取得包含用户输入的检索字的检索查询（S4），将取得的检索查询与用户识别信息和检索查询的取得时刻对应地存储在检索查询记录DB（12a）中（S5），在检测到规定用户操作的情况下，提取与该用户的用户识别信息对应的检索查询（S6），从提取出的检索查询中确定第1检索查询（S7），从提取出的检索查询中确定取得时刻在第1检索查询的取得时刻之前的第2检索查询（S8、S9），在关联词DB（12b）中登记第1检索查询的检索字和第2检索查询的检索字作为关联词（S10）。

摘要： 生成根据规定条件从检索查询记录（12a）中提取出关联词的候选的关联词候选集合（12b）（S1～S4），接收用户输入的检索字的检索查询（S10），根据检索字的字符串生成部分字符串（S13），根据部分字符串从关联词候选集合中提取候选字符串（S14），计算候选字符串的适宜性得分（S16），按照得分的顺序对候选字符串进行排序（S17），根据适宜性得分和排序生成针对排序的适宜性得分的基准线L1（S18），提取适宜性得分与基准线之间的背离为预先设定的阈值以上的候选字符串作为用于登记为关联词的登记字符串（S19），在关联词DB（12c）中登记所提取出的登记字符串和检索字作为关联词（S20）。

摘要： 本发明提供关联词登记装置、信息处理装置以及关联词登记方法。接收用户输入的检索字的检索查询，按照接收顺序将所接收到的检索查询存储到检索查询存储单元中，根据预先设定的检索查询提取条件，从检索查询存储单元中提取接收顺序比所接收到的检索查询早的先前的检索查询，将构成所提取出的先前的检索查询的先前的检索字和构成所接收到的检索查询的检索字，作为字符串组存储到字符串组存储单元中；根据预先设定的字符串组提取开始条件，从字符串组存储单元中提取先前的检索字相同或相似的字符串组，根据预先设定的登记条件，从所提取出的字符串组确定作为关联词的字符串组，在关联词数据库中登记所确定的字符串组作为关联词。

摘要： 本申请公开了一种关联词语集合的处理方法及装置。其中，该处理方法包括：基于待分析对象的关联词语集合中的关联词语从目标数据源上爬取网络文本；对网络文本进行分词得到多个文本词汇，并获取各个文本词汇的词汇信息，其中，词汇信息包括各个文本词汇的关联指标数据和/或各个文本词汇的词性信息，关联指标数据用于指示各个文本词汇与关联词语的关联度；按照预设筛选条件对多个文本词汇的关联指标数据和/或多个文本词汇的词性信息进行筛选，得到筛选出的关联词汇；使用筛选出的关联词汇更新关联词语集合。本申请解决了现有的词包积累的方法词汇量偏少的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于结构化数据的关联词语检索方法，包括如下步骤：S1、设定关联等级阈值；S2、输入检索词语；S3、定义词语关联空间；S4、划分关联等级；S5、关联词语分组；S6、关联词语呈现。本发明提供的一种基于结构化数据的关联词语检索方法，与传统的关联词语检索方法相比，本发明在输入词与其相关的同义词、近义词、反义词、相近词、拓展词、同音词、模糊音词语、相关图片、相关视频以及含有该词语的相关公开文献进行等级划分后，再次将除输入词以外的词语进行等级划分，并根据优先等级分组展示给用户，一定程度上提高了用户搜索后结果的准确性。

摘要： 本申请公开了一种关联词语集合的处理方法及装置。其中，该处理方法包括：基于待分析对象的关联词语集合中的关联词语从目标数据源上爬取网络文本；对网络文本进行分词得到多个文本词汇，并获取各个文本词汇的词汇信息，其中，词汇信息包括各个文本词汇的关联指标数据和/或各个文本词汇的词性信息，关联指标数据用于指示各个文本词汇与关联词语的关联度；按照预设筛选条件对多个文本词汇的关联指标数据和/或多个文本词汇的词性信息进行筛选，得到筛选出的关联词汇；使用筛选出的关联词汇更新关联词语集合。本申请解决了现有的词包积累的方法词汇量偏少的技术问题。

摘要： 用于进行适当的防止遗漏检索的关联词语提示装置(100)包括：节目信息记忆部(101)，按每个节目来记忆节目信息(101a)；信息划分部(103a)，按每个节目信息(101a)中包含的单词的属性，生成以作为属于此属性的单词的基准单词和在节目内所共现的单词的集合为单位而组成的至少一个以上的小组；关联度计算部(103b)，将按每个所述属性的按属性区分的联想词典(102a、102b、102c)存储在联想词典记忆部(102)，该按每个所述属性的按属性区分的联想词典包括，按每个单词的属性的各个小组中的两个单词所共现的频度而算出的所述两个单词间的关联度和所述两个单词；检索条件取得部(104)，取得检索单词和其属性；代替单词取得部(105)，从与此被取得的属性对应的按属性区分的联想词典中选择代替单词；输出部(106)，提示被选择的代替单词。