分词短语

摘要： 1．分词或分词短语表示条件．①过去分词结构 Granted that you＇ve made some progress, you should not be conceited.

摘要： 海燕~1 The Swallows郑振铎*乌黑的一身羽毛,光滑漂亮,积伶积俐,加上一双剪刀似的尾巴,一对劲俊轻快的翅膀,凑成了那样可爱的活泼的一只小燕子~2。*当春间二三月,轻颸微微的吹拂着,如毛的细雨无因的由天上洒落着,千条万条的柔柳,齐舒了它们的黄绿的眼,红的白的黄的花,绿的草,绿的树叶,皆如赶赴市集者似的奔聚而来,形成了烂熳无比的春天时3,那些小燕子,那末伶俐可爱的小燕子,便也由南方飞来。

摘要： 非谓语动词中的分词(短语)向来是历届高考语言基础知识命题的一个热点,纵观近三年全国卷以及各省市的命题,其中考查过去分词和现在分词作状语、后置定语和宾语补足语的考题非常多,尤其侧重考查了分词做后置定语和状语的用法。

摘要： 非谓语几乎贯穿英语学习的始终,但又常常会因为对其逻辑主语的概念不清而造成悬垂病句.本文探讨各种不同情况的悬垂病句和修改办法,同时也介绍几种悬垂但不致病的情况,即悬垂句的合理应用之处.

摘要： 在非谓语动词的学习中，很多学生对现在分词和过去分词的用法感到迷惑不解，在应用的时候很容易混淆。本文就现在分词和过去分词做状语帮助学生理清学习思路，找出状语从句和分词短语做状语的转换方法，帮助学生快速有效地掌握其用法。

摘要： 不少老师在讲到非谓语动词作状语时，都特别强调一定要注意非渭语动词与该句主语之间的逻辑关系。如现在分词作状语时。其逻辑主语必须与该句子中的主语一致，不然，这种分词短语的逻辑主语与该句主语不一致的句子，常被称为“悬垂分词”，这样的句子通常视为错句。

摘要： 1.What makes more sense is giving children attention and support they’re not receiving now in their communities,with the hope that they grow up dedicated to making those communities stronger.（Chicago Tribune,Dec.15,2013）翻译：给予孩子们关心和支持更有意义,他们长大后会投身于所在社区的建设,而现在这些孩子在自己的社区中得不到关心和支持。解析：过去分词短语dedicated to making those communities stronger做主语的补语。能跟主语补语的动词和短语还有come,go,leave,arrive,start,marry,live,die,return,wake up,go to bed等。

摘要： 英语中，修饰动词、形容词、副词等的句子成分叫作状语（adverbial）。状语一般由副词、介词短语、分词和分词短语、不定式来担当。近几年来，高考英语中对“状语”的考查有增无减，可见“状语”在高考中的重要性。一、现在分词作状语1．现在分词一般式（doing）现在分词一般式所表示的动作与主句的谓语动词所表示的动作同时发生，与主语在逻辑上存在主谓关系，即表示主动意义。

摘要： 本题考查分词充当状语的用法以及分词的否定结构。正确答案是B，填人后说成：Notknowinghowtodothehomework，1wenttoaskmyteacherforhelp．这里分词短语表示原因，可以改写成一个原因状语从句：AsIdidn’tknowhowtodothehomework．1wenttoaskmyteacherforhelp句意是：“由于不知道怎么做家庭作业，所以我去老师求助了。”

摘要： 本发明实施例提供了一种分词方法和装置、以及一种用于分词的装置，其中的方法具体包括：获取待分词文本对应的分词序列；从所述分词序列中获取未存在于预置词典中的目标词汇；所述预置词典用于存储词汇；依据所述预置词典对所述目标词汇进行切分处理，以得到对应的切分结果。本发明实施例能够将机器翻译装置无法翻译的词汇切开，因此能够提高分词结果的准确率，进而提高翻译结果的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于分词工具共性信息和部分监督学习的分词方法。本发明步骤如下：(1)使用大量无标注数据和BiLSTM神经网络预训练一个具有多种分词工具共性信息的BiLSTM模块，获得训练好的BiLSTM神经网络模块；(2)使用少量标注数据训练初始分词模型，得到基于卷积神经网络和多种分词工具共性信息的初始分词模型M0。(3)利用M0对大量无标注数据集进行标注，得到大量伪标签数据。修改M0中的损失函数，利用少量标注数据和大量伪标签数据共同训练损失函数修改后的M0，得到基于多种分词工具共性信息和部分监督学习的中文分词模型M1。(4)迭代步骤(3)n次,得到最终分词模型Mn。本发明提高跨领域中文分词的准确率。

摘要： 本发明实施例公开一种中文分词系统及分词方法，该分词系统包括：分词算法单元，用于为用户提供至少两种中文分词系统所支持的分词算法；分词模型单元，用于为用户提供至少两种中文分词系统所支持的第一分词模型；处理单元，用于确定用户从分词算法单元中选择的分词算法和从分词模型单元中选择的第一分词模型的类型是否对应；在对应的情况下，利用用户选择的分词算法以及第一分词模型对中文文本进行分词；在不对应的情况下，利用用户选择的分词算法以及类型与分词算法具有对应关系的第一分词模型，对中文文本进行分词。该中文分词系统降低了使用和调优门槛，便于用户调整分词流程，适应不同应用场景下的分词需求。

摘要： 本发明提供了一种深度学习模型训练方法，所述训练方法使用自然语言的训练语料对深度学习模型进行训练，所述深度学习模型用于对自然语言的语段进行分词，所述训练方法包括：将所述训练语料的语段中的字转换为字向量，同一个字在属于不同类别的词时被转换为不同的字向量；以及使用所述训练语料的语段的分词结果和所述字向量训练所述深度学习模型。本发明还提供了一种使用所述深度学习模型对自然语言的语段进行分词的分词方法，包括：以与所述训练方法中相同的转换方式，将所述语段中的字转换为字向量，同一个字在属于不同类别的词时被转换为不同的字向量；以及使用字向量作为所述深度学习模型的输入，对所述语段进行分词。

摘要： 本说明书实施例公开了一种分词方法、多模式分词模型和系统。该方法包括：获取待处理文本；利用多模式分词模型对所述待处理文本进行以下处理，以确定对所述待处理文本的分词结果：通过特征提取层处理所述待处理文本，获得对应于所述待处理文本的特征序列；基于所述待处理文本所属的领域类型，通过对应所述领域类型的至少一个映射层处理所述特征序列，获得至少一个映射特征；通过预测层基于所述至少一个映射特征确定对所述待处理文本的所述分词结果。

摘要： 本发明涉及一种分词处理方法及系统、分词搜索方法，包括以下步骤：对关键词库中的关键词进行分词处理，并输入分词库；按照标记字段对分词库中的分词进行扫描，从扫描的分词中提取部分发送至消息队列；所述分词库中的分词被赋予标记字段，并形成了更新状态；将消息队列中的分词发送至业务端进行搜索，得到状态结果，并将状态结果返回分词库，以更新分词的更新状态，同时更新对应关键词的更新状态。本发明可以在关键词的基础上进行模糊搜索，对分词的处理、搜索方法形成分词的闭环更新，实现在大数据搜索领域对分词的完全管理和跟踪，避免搜索遗漏和反复搜索，提高了数据资源的利用效率，减少服务器运作负载，节省成本，提高了经济效益。

摘要： 本发明实施例公开了一种中文文本分词的方法、装置、分词设备及存储介质，所述方法包括：获取待切分文本；根据预设字串最大长度、预设模型以及预设词典为所述待切分文本确定最优切分路径；其中，所述最优切分路径为以预设切分方式切分所述待切分文本，得到的所有字串的成词概率乘积数值最高的切分路径；通过所述最优切分路径对所述待切分文本进行切分，作为所述待切分文本的分词结果，实现在保证分词精度的前提下，降低算法的复杂度，提高算法分词的速度和效率。

摘要： 本申请提供了一种分词、韵律短语和多字手写识别方法及装置。所述分词方法包括：依据训练样本的各个特征训练第一最大熵模型，所述特征包括所述待解析句子中前后多个字符的组合；分别统计各个特征在第一最大熵模型中对各类预测结果的区分度；去除区分度小于预设阀值的特征，并依据剩下的特征训练第二最大熵模型；依据所述第二最大熵模型将待解析的句子拆分为多个词。本申请可以提高分词的准确率。

摘要： 本申请是关于一种医学领域的中文分词方法，该方法对基于双向长短期记忆网络Bi‑LSTM分词模型进行改进得到的，可以提升分词效果，以达到预期的分词效果。该中文分词方法，包括：利用预先标注的中文医学语料作为训练集输入基于双向长短期记忆网络的分词模型中进行训练，得到医学领域中文分词模型；将待分词文本输入医学领域中文分词模型中进行标签概率预测，得到第一概率预测结果，其中待分词文本为中文医学领域的文本句；将待分词文本输入通用中文分词模型中进行标签概率预测，得到第二概率预测结果，其中通用中文分词模型也是基于双向长短期记忆网络的分词模型设计得到；根据第一概率预测结果和第二概率预测结果确定待分词文本的分词结果。

摘要： 本说明书实施例公开了一种分词方法、多模式分词模型和系统。该方法包括：获取待处理文本；利用多模式分词模型对所述待处理文本进行以下处理，以确定对所述待处理文本的分词结果：通过特征提取层处理所述待处理文本，获得对应于所述待处理文本的特征序列；基于所述待处理文本所属的领域类型，通过对应所述领域类型的至少一个映射层处理所述特征序列，获得至少一个映射特征；通过预测层基于所述至少一个映射特征确定对所述待处理文本的所述分词结果。