冲突性话语

摘要： 冲突性话语是人际交往中一种普遍存在的语言现象,对人们的交际互动有着至关重要的影响。该研究以电视剧《都挺好》为语料来源,定量分析各模态分布情况,并以话轮转换理论和多模态会话分析为理论框架定性分析各模态对话轮分配的影响,以期为构建良好的家庭语言氛围及和谐的亲子关系提供参考。

摘要： 本文对工作场所中的冲突性话语进行动态的研究,即从引发,发展直至结束,分析冲突双方在此过程中所采取的策略。本文以电视剧《平凡的荣耀》为语料,把研究对象分为对等权力冲突和非对等权力冲突。通过分析,总结两组研究对象所采取的策略并对他们的不同点进行分析。

摘要： 医患冲突性话语因具有不相容性和对立性的特征,不仅使患者从职业、品德和能力角度解构了医生的身份,而且加剧了医患关系的恶化,升级了医患矛盾,极易引发暴力伤医杀医事件.只有实现医学术语与道德话语的交融,积极引导医生使用模糊语顺应患者心理、顺应社会文化背景和语境,才能推动现代医学从"生物医学模式"向"生物-心理-社会医学模式"转变,构建和谐的医患关系.

摘要： 以民生新闻节目《1818黄金眼》为例,采用自建语料库和定量分析的方法,选取受访者的话轮作为研究对象,主要从回应方式、否定类型和提问类型这三个方面分析冲突性话语.据此发现,受访者的话语表现出缓和与对抗两个特点,这是受访者"缓和人际关系"和"维护利益"两方面博弈的结果.这表明,冲突性话语在人际关系管理和身份建构中具有正面效应,有助于实现"交际和谐"和"维护利益"的双赢.

摘要： 冲突性话语被视为一种普遍的语言现象,在人们日常生活中频繁出现。然而关于跨文化作品中的冲突性话语研究却未 引起人们的关注。本文选择赛珍珠小说《牡丹》中的冲突性话语为语料。运用冲突性话语分析理论,从跨文化交际的角度分析《牡 丹》中的冲突性话语。

摘要： Brown 和 Levinson 提出面子理论并指出绝大多数言语行为都是威胁面子的行为。《南方与北方》是 BBC 于 2004 年推 出的根据名著改编电影系列的剧情电影。本研究选取《南方与北方》影片中男女主之间的冲突性话语为语料,在面子理论视角下 研究所选语料的冲突话语构成分析, 影片中冲突性话语产生的原因及话语表现。研究表明影片主要以威胁对方积极面子的话语行 为为主,而且男女主的冲突方式较为缓和,男女主产生冲突性话语的原因主要有思想观念,生活方式,家庭背景,立场和阶级, 以及性别的不同等。男女主多次的冲突性话语对话让彼此的思想观念有了改变,也推动了彼此对双方有了更深刻的了解。本研究 帮助揭示了冲突话语的构建,为冲突性话语的正面效应提供了支撑。

摘要： 师生间由于不平等权势而引发冲突性话语是校园生活里一个普遍现象,本研究基于中英文校园影视作品里的冲突性话语的语料,将冲突性话语的学生回应策略分为正面回应和侧面回应两大类,以身份构建、言语适应论、面子威胁理论为理论基础,就师生间冲突性话语的回应策略进行分析.研究发现,在冲突性话语中,高权势的老师在使用命令、批评等方式构建强势身份时,往往会引发或加剧冲突,学生在使用言语趋同或言语趋异策略回应老师的冲突性话语时,会加剧双方之间的冲突,同时老师构建强势身份的语言行为,威胁了学生的面子,学生以反抗方式维护面子,导致冲突进一步加剧.

摘要： 教师教学与学生的交流互动,因多种因素出现师生冲突现象,冲突性话语严重影响课堂教学成效,不利于良好课堂秩序的建立与维护,对师生之间和谐关系的构建起到很大的破坏作用.根据冲突发生的实际情况有针对性地采取言据性策略,结合课堂教学实践,灵活使用假设策略、期待策略、转述策略实现问题的解决.

摘要： 冲突性话语是人际交往过程中一种常见的语用现象,而缓和性回应策略可以有效维护交际双方的面子,促进交际顺利进行.近年来有关冲突性话语的研究屡见不鲜,但是言语幽默作为缓和回应策略的相关研究却未得到应有的关注和语用阐释.本文利用Spencer-Oatey(2000,2007,2008)的人际和谐管理模式作为语用理据,探讨了听话人如何利用言语幽默来回应冲突性话语,揭示了言语幽默的语用特征及人际功能.

摘要： 本发明是一种开源许可证合规性分析与冲突性检测方法，主要分为以下四个方面：许可证的识别方法：一种是采取模式匹配启发式算法的直接识别方式，另一种是采用代码匹配技术的间接识别方式。许可证信息提取和模型构建：作为许可证合规性分析和冲突性识别定位的前提，在项目中收集比对许可证协议关联的特征信息。许可证合规性定量分析：以许可证协议为标准，找出混源项目中与许可证协议一致和不一致的地方。许可证冲突识别定位：利用许可证仓库，从许可证的名称、权利、条件和限制四个方面识别混源项目与开源库标准开源软件之间许可证的冲突，再定位到具体的开源项目和具体位置。

摘要： 本申请实施例公开了一种移动性鲁棒性优化和负载均衡优化冲突解决方法。该方法包括：获取移动性鲁棒性优化当前周期的切换性能指标参数；将当前周期的切换性能指标参数与当前周期的前一周期的切换性能指标参数进行比较；如果当前周期的切换性能指标参数大于前一周期的切换性能指标参数的第一预设百分比，则停止负载均衡优化。本申请实施例还公开了一种移动性鲁棒性优化和负载均衡优化冲突解决装置。本申请实施例可以解决移动性鲁棒性优化和负载均衡优化冲突。

摘要： 一种基于LSTM‑RNN的陆空通话语义一致性校验方法。其包括制作语料库：根据民航的通话标准和上述语料库制作专用词表并获得单词的one‑hot向量：产生每一句子对中两个句子的语义向量；计算上述两个句子的语义向量的余弦相似度；根据上述余弦相似度利用逻辑回归法、K近邻法或随机森林法来校验两个句子的语义是否一致等步骤。本发明提供的基于利用RNN处理序列的优势，在计算句子语义向量的过程中充分考虑了句子中单词之间的关联性。由于深度学习利用模型自动地学习样本特征，所以本发明不需要对大量数据进行统计分析。

摘要： 本发明是一种开源许可证合规性分析与冲突性检测方法，主要分为以下四个方面：许可证的识别方法：一种是采取模式匹配启发式算法的直接识别方式，另一种是采用代码匹配技术的间接识别方式。许可证信息提取和模型构建：作为许可证合规性分析和冲突性识别定位的前提，在项目中收集比对许可证协议关联的特征信息。许可证合规性定量分析：以许可证协议为标准，找出混源项目中与许可证协议一致和不一致的地方。许可证冲突识别定位：利用许可证仓库，从许可证的名称、权利、条件和限制四个方面识别混源项目与开源库标准开源软件之间许可证的冲突，再定位到具体的开源项目和具体位置。

摘要： 本发明公开了一种提升人机交互对话语料质量与多样性的对话语料库生成方法。本方法为：1)对所选对话语料进行同义句扩展，形成一候选集合；2)对该候选集合中的每一对话语料进行异常检测，得到各对话语料的异常值；3)将异常值低于设定打分阈值的对话语料保存到提升后的对话语料库中；4)对异常值高于或等于该打分阈值的对话语料进行语义分析：如果是错误的对话数据，则直接丢弃；如果是多样性的对话数据，则执行步骤5)；否则将当前对话语料保存到提升后的对话语料库中；5)将判定为多样性的对话数据重新作为输入，执行步骤1～4)直到达到暂停条件，停止迭代。本发明实现了对原始对话语料进行质量的控制和多样性的扩充。

摘要： 本申请实施例公开了一种移动性鲁棒性优化和负载均衡优化冲突解决方法。该方法包括：获取移动性鲁棒性优化当前周期的切换性能指标参数；将当前周期的切换性能指标参数与当前周期的前一周期的切换性能指标参数进行比较；如果当前周期的切换性能指标参数大于前一周期的切换性能指标参数的第一预设百分比，则停止负载均衡优化。本申请实施例还公开了一种移动性鲁棒性优化和负载均衡优化冲突解决装置。本申请实施例可以解决移动性鲁棒性优化和负载均衡优化冲突。

摘要： 本发明公布了一种基于支持向量机的对话语句正确性评价方法，包括以下步骤：步骤一、获取训练数据；步骤二、从待标注数据进行人工标注；步骤三、对训练数据进行标准化，构建支持向量机的训练集；步骤四、通过调节参数和利用所获得的训练数据，训练支持向量机；步骤五、根据对话中明确的引用关系和关键词共享，获取对话历史中的评价关系，明确评论者语句和被评价语句；步骤六、根据评价者语句的观点分数，以及评价者语句的正确性得分，对被评价的语句正确性进行评估。本发明充分挖掘对话历史中的结构特点和语义关系在保证准确度的前提下尽可能完整的获得了对话中的评论关系；通过设定递归的评价方法，鲁棒性更强。

摘要： 一种基于改进LSTM‑RNN的陆空通话语义一致性校验方法。其包括制作语料库：根据民航的通话标准和语料库制作专用词表并获得单词的one‑hot向量：产生每一语句对中两个句子的语义向量；利用平均池化方法来处理语义向量并送入MLP模型中；利用MLP学习出两个语义向量的相关程度；利用KNN来判决语义的一致性。原有的基于LSTM‑RNN处理序列的方法，虽然避免了单独的RNN算法的梯度消失，但检验精度较低，本发明采用了平均池化方法来防止过拟合现象的出现，在计算相关性方面创新的利用了MLP，使得模型对于相关性的学习程度更加充分。由于深度学习利用模型自动地学习样本特征，所以本发明不需要对大量数据进行统计分析。

摘要： 一种基于CNN的陆空通话语义一致性校验方法。其包括从真实的陆空通话录音中挑选出不同复诵语句对并构成语义一致的正样本数据；同时形成语义不一致的负样本数据，由正样本数据和负样本数据构成语料库；将语料库中每个复诵语句对分词；将每个词语转化成词向量，由词向量构成词向量库；将每个词语形成对应的矩阵：将每个复诵语句的矩阵作为卷积神经网络输入层的输入，形成复诵语句对的两个语义向量；对复诵语句对的两个语义向量计算余弦相似度：利用K近邻法进行分类等步骤。本发明利用了卷积神经网络的参数共享的优势，能够缩小运行时间，并在计算语句的语义向量的时候能够对语句整体进行处理。

摘要： 一种基于LSTM‑RNN的陆空通话语义一致性校验方法。其包括制作语料库：根据民航的通话标准和上述语料库制作专用词表并获得单词的one‑hot向量：产生每一句子对中两个句子的语义向量；计算上述两个句子的语义向量的余弦相似度；根据上述余弦相似度利用逻辑回归法、K近邻法或随机森林法来校验两个句子的语义是否一致等步骤。本发明提供的基于利用RNN处理序列的优势，在计算句子语义向量的过程中充分考虑了句子中单词之间的关联性。由于深度学习利用模型自动地学习样本特征，所以本发明不需要对大量数据进行统计分析。