反意疑问句

摘要： 在英语中,当我们陈述了一个事实,提出某种看法或建议,需要得到对方的赞同与否,我们通常会在陈述句后面加上一个简短的问句,这种句子就叫作“反意疑问句”,又叫“附加疑问句”。反意疑问句是疑问句的一种。本文将对英语中反意疑问句的一般结构及常见类型举例分析,并配以相应的练习,以期对英语学习者有所帮助。

摘要： 【趋势解读】初中阶段特殊句式的考查主要是对感叹句、存在句、倒装句、反意疑问句、省略句的考查,考生需牢记与其相关的句型才能正确做题。其中,倒装句与省略句的考查往往难度较大,是考生容易忽视与出错的知识点。

摘要： 书面表达中我们除了使用简单句、从句,还应该适时地准确使用特殊句。在中规中矩的语句中,自然地使用特殊句式,不但会让你书面表达的句式更加丰富,还会让它在众多作品中脱颖而出。英语中的特殊句式主要包括强调句、省略句、倒装句、反意疑问句和感叹句。在书面表达中,我们常常使用的是强调句、省略句、倒装句和感叹句。这个专题也主要是对这四种句型进行探究、讲解和练习。同时,这部分也包括do、did、does加动词原形的强调。

摘要： 1引言反意疑问句(tag question),又叫附加疑问句,一般由两部分构成。前一部分是对事件的陈述,叫做主干部分(anchor);后一部分是一个简短的附加成分(tag),对针对的事件提出疑问。举例如下。

摘要： 现在和谐美好的生活让我们能够享受最温暖的阳光,鲜花的美好。感受"潮平两岸阔,风正一帆悬"的大好形势。但有时也许一些危险和危机仍会在意料之外到来,当我们遇到自然灾害的时候,比如地震,比如火灾;当我们遇到国家主权被侵犯的时候,比如香港暴乱……What should we do?我们该用什么句式来表达我们的命令、建议或请求呢?今天我们一起来谈论一下吧。

摘要： 亲爱的同学们,不知道你们是否看过网上一个很火的泰国人说英文的视频呢?如果是,那想必你也和我一样,被那句经典的泰式发音的''Don’t do that.''洗脑了吧~今天,就让我们一起走进魔性''Don’t do that.''所代表的''祈使句''吧.一、什么是''祈使句''?就是用来表达请求、命令、叮嘱、邀请、劝告或祝愿等的句子。例如:1.表请求:Please be quite.请小声点。2.表命令:Close the door.把门关上。

摘要： 汉译英翻译题,即根据汉语提示完成英语句子的翻译,其考查形式常见的是留出几个空,要求根据汉语相关提示语填上句子所缺的单词;或者根据汉语句意完整翻译句子,涉及词汇、语法、句型等基础知识。对此,笔者总结了几种有关初中英语汉译英翻译题的解答技巧,以期帮助同学们突破英语翻译关。

摘要： 反意疑问句是初中阶段英语教学的重点和难点，而这部分内容在教材中又比较分散，有必要把分散的知识集中起来串讲，分块复习，各个击破，以提高学生的综合运用能力与应试能力。下面笔者就分块复习，按“练一讲一练”程序分四步走，谈谈这堂复习课的实施过程。

摘要： 本说明书实施例提供了一种基于对话系统获取与用户问句对应的反问句的方法和装置，所述对话系统中预设有与第一标准问题对应的第一反问模块，所述第一反问模块中包括从所述第一标准问题拆分的第一子句和第二子句，所述方法包括：获取第一用户的第一问句；从所述第一问句拆分出第三子句和第四子句；确定所述第三子句与所述第一子句是否匹配；在确定所述第三子句与所述第一子句匹配的情况中，通过合并所述第四子句与所述第一子句获取第二问句；获取所述第二问句与所述第一标准问题的相似度；在所述第二问句与所述第一标准问题的相似度大于预定阈值的情况中，基于所述第一子句获取与所述第一问句对应的反问句。

摘要： 本发明提供了一种建立问句生成模型的方法和装置以及问句生成方法和装置，建立的问句生成模型包括：问句模板与搜索请求(query)之间的对应关系以及各query到对应问句模板的概率；其中建立问句模型的方法包括：从搜索日志中，统计各query以及用户从query对应的搜索结果中点击的问句之间的对应关系；从统计到的问句中抽取出问句模板，并记录问句模板对应的query；计算各query到对应问句模板的概率。问句生成方法包括：确定用户输入的搜索请求Qr在问句生成模型中的相似query；从相似query在问句生成模型中对应的各问句模板中，为Qr选择问句模板；利用Qr对问句模板进行实例化，得到Qr对应的问句。

摘要： 本发明公开一种基于统计参数的疑问句、感叹句的语音合成方法，该方法分为通过对陈述句的模型训练，得到陈述句的初始声学模型、通过对疑问句或感叹句的自适应训练，得到疑问句或感叹句的声学模型和根据疑问句或感叹句的声学模型，实现疑问句或感叹句的语音生成三部分。本发明提供了一种在小语料情况下，采用小规模语料快速实现疑问句或感叹句的语音合成方法，解决了相对于陈述句语料，疑问句或感叹句语料较难收集，语料规模较小情况下，得的较高音质以及自然度的合成语音的问题。

摘要： 本说明书实施例提供了一种基于对话系统获取与用户问句对应的反问句的方法和装置，所述对话系统中预设有与第一标准问题对应的第一反问模块，所述第一反问模块中包括从所述第一标准问题拆分的第一子句和第二子句，所述方法包括：获取第一用户的第一问句；从所述第一问句拆分出第三子句和第四子句；确定所述第三子句与所述第一子句是否匹配；在确定所述第三子句与所述第一子句匹配的情况中，通过合并所述第四子句与所述第一子句获取第二问句；获取所述第二问句与所述第一标准问题的相似度；在所述第二问句与所述第一标准问题的相似度大于预定阈值的情况中，基于所述第一子句获取与所述第一问句对应的反问句。

摘要： 本发明公开一种本发明还提供一种同义问句生成模型训练方法及系统，其中所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中包含有多个同义问句集合，所述多个同义问句集合中的每一个同义问句集合分别包含多个问句对；以所述训练样本集中的问句对对所述同义问句生成模型进行训练。通过训练得到同义问句生成模型，可以在进行同义问句的扩展时直接将待扩展问句输入至训练好的同义问句生成模型即可得到多个扩展出的同义问句，节省了人力物力，并且还使得扩展出的句式更加的多种多样。

摘要： 本说明书实施例提供一种根据用户问句召回标准问句的方法和装置，方法包括：针对当前用户问句进行分词处理，得到所述当前用户问句对应的分词集合；将所述分词集合作为预先训练的第一卷积神经网络CNN模型的输入，通过所述第一CNN模型的输出得到所述当前用户问句的第一句子表示向量；获取根据预先训练的第二CNN模型生成的各标准问句对应的各第二句子表示向量；根据所述第一句子表示向量与各第二句子表示向量，确定召回的标准问句；其中，所述第一CNN模型、所述第二CNN模型作为深度结构语义模型DSSM模型中的特征提取器，通过对所述DSSM模型的训练而训练获得。能够高效地根据用户问句召回标准问句，并且召回的标准问句有较大概率符合用户述求。

摘要： 本说明书实施例提供一种针对用户问句输出反问问句的方法和装置，方法包括：首先得到预先建立的业务导图中与当前用户问句匹配的语义节点所构成的当前匹配节点集合，接着若根据当前匹配节点集合确定需要用户补充信息时，根据当前匹配节点集合生成反问树，反问树包括根节点，根节点后挂载多条路径，多条路径包含的节点属于多条链路且不属于当前匹配节点集合，多条路径包含的节点层级与多条链路的节点层级一致，最后以反问树的根节点作为当前节点的初始节点，根据当前节点的至少一个层级的多个子节点，输出反问问句，反问问句用于询问多个子节点中与当前用户问句相关的目标子节点，使得输出的反问问句能够明确提示用户需要补充的信息。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的问句生成方法和问句生成系统，所述问句生成方法包括：获取种子问句；对所述种子问句进行分词；对经过所述分词的种子问句进行语义词扩展；对经过所述扩展的语义词进行重组生成候选问句；通过预设的语义分类模型对所述候选问句进行语义检测，获取语义正确的候选问句。实施本发明实施例，不仅节省人工，而且提高了生成的问句的准确性。

摘要： 本发明提供了一种建立问句生成模型的方法和装置以及问句生成方法和装置，建立的问句生成模型包括：问句模板与搜索请求(query)之间的对应关系以及各query到对应问句模板的概率；其中建立问句模型的方法包括：从搜索日志中，统计各query以及用户从query对应的搜索结果中点击的问句之间的对应关系；从统计到的问句中抽取出问句模板，并记录问句模板对应的query；计算各query到对应问句模板的概率。问句生成方法包括：确定用户输入的搜索请求Qr在问句生成模型中的相似query；从相似query在问句生成模型中对应的各问句模板中，为Qr选择问句模板；利用Qr对问句模板进行实例化，得到Qr对应的问句。

摘要： 本实用新型实施例公开了一种英语对话疑问句生成训练工具，包括盒体，盒体表面并列设置有多个按压块，不同的按压块上分别设置有根据陈述句句式结构拆分的句子成分标识以及是否将陈述句转化成一般疑问句的提问标识，盒体内设置有支撑板以及多个弹出板，支撑板固定设置且支撑板位于多个按压块的下方，多个按压块分别通过弹簧连接支撑板，多个弹出板相互平行地设置于支撑板的下方，不同的弹出板上分别设置有不同的提示标识，多个所述按压块分别通过按压弹出机构与不同的弹出板连接，当按压不同的按压块时，不同的弹出板由盒体内弹出。帮助学习者系统的、可视化的、直观的快速掌握在问答和对话中基于陈述句生成一般疑问句和特殊疑问句的规律和方法。