咏物词

摘要： 咏物词起源于唐,到宋代渐入佳境,清代咏物词佳作频出。纳兰性德作为清初著名词人,对咏物词有着自己的理解与独特创作。纳兰性德通过对事物神韵的描摹,将自己的理想与情感寄托其中,既咏物,也咏怀,咏叹他的人生理想,他的爱情悲剧以及他对历史、现实、人生的思考。

摘要： 扬无咎是南宋词人、画家,他的咏物词内容丰富、特色鲜明。扬无咎的咏物词主要分为自然类和生活类两种类型,他通过对自然事物和生活物品的描绘,表达了自己的闲适之趣、隐逸之意和高洁之品,他还在词中运用了许多绘画技法,主要有白描、点染和明暗交错等,将词与画巧妙的融合,是南宋词史中独特的风貌,也取得了突出的成就。

摘要： 前人对宋代咏物词的研究主要集中在苏轼、周邦彦、姜夔等人的词作上,而对朱敦儒咏物词的研究较少。朱敦儒《樵歌》存词246首,其中咏物词有27首。虽数量不多,但从写作手法来看,朱敦儒的咏物词在咏物、抒情一体化之外还具有想象奇特、构思新颖以及词画一体的写作特点。作为南渡词人,其咏物词蕴含了疏狂浪漫之情、忧郁哀伤之思以及隐逸避世之音这三种多样化的情感。

摘要： 咏物是南宋词坛的重要题材,彼时,咏物词的涌现情势甚至已超过情爱词的创作,在选题创作等方面,为后世咏物词的书写提供了示范。史达祖以长于咏物蜚声词坛,元代陆辅之著《词旨》,将史达祖与周邦彦、姜夔、吴文英这几位词坛巨擘并举而称,拈出“周清真之典丽,姜白石之骚雅,史梅溪之句法,吴梦窗之字面”作为四家特点加以强调。

摘要： 咏物是宋词的重要题材,张炎总结咏物词之最高艺术境界为"不留滞于物".凡臻于这一境界的咏物词作,皆于描摹物象之外寄托着更深的意蕴,形成物象层与意蕴层相互叠映的多重文本空间结构.苏轼的"人格化"咏物,是于咏物词中打造多重结构文本空间之滥觞.周邦彦借咏物词抒发身世之感,并创造出"勾勒"手法,使咏物词的多重文本空间结构更加分明.南宋咏物词则继承了北宋的艺术资源,并继续深化多重文本空间结构的艺术造诣.辛弃疾创作咏物词,能够娴熟运用周邦彦的"勾勒"手法,而姜夔将物象空间转化为意象空间,转换了所咏之物与意蕴寄托的虚实关系,从而达到"不留滞于物"的最高境界.

摘要： "以诗为词"是苏轼重要的词学观念,他将诗的写作手法融入到词的写作之中,开拓了词的题材和境界.咏物词是苏轼词作的重要一部分,通过对苏轼咏物词的简单整理和归纳,对其词中所咏题材的选取、描写手法和意境营造等方面进行分析和阐述,我们可以发现其适合比兴、寄托的特点更是有利于其"以诗为词"观念的实践和发展.由此不仅可以对苏轼"以诗为词"观念有进一步的理解,也可以加深对苏轼个人独特情感和人生体验的感悟.

摘要： 对于前人创作之长,周词或加以发展,或突破创新,最终形成了"精新典雅"的独特风格,宛如中国画中的工笔勾勒.周词主体意识较强,大多数词篇都在阐发个人思想感情,在咏物词方面,周邦彦善于借物咏怀,根据所要抒发的情感选择表现手法,构思巧妙,独具匠心.表现手法与审美感受、叙事抒情相结合,在雕琢景与物的同时,抒发丰富的情感体验.

摘要： 姜夔词以"不惟清空,又且骚雅"的艺术特色,被后人称为雅词的典范,其咏物词尤有代表性.在"尚雅黜俗"观念的影响下,姜夔追求"清空骚雅",使其咏物词形成了以下特点:其一,在创作主题上,他以柳、梅为主,通过选择高雅的吟咏对象,营造清空之境;其二,在表达方式上,他以物我交融的手法寄托情志,追求含蓄深隐的情感内涵;其三,在审美风格上,他运用"健笔写柔情",使词在婉约与豪放之外,另开清刚之风.姜夔在尚雅观的影响下,将宋词的雅化推向了高潮,而其咏物词的雅化也对后世文人的雅俗观念及创作实践产生了影响.

摘要： 李良年是清初杰出的词人,浙西词派的主要开创者之一。考察历来对浙西词派的研究,其词学理论和词人群体都得到了较为充分的关注,但对李良年的咏物词还缺乏比较细致的研究,所以本文对此加以讨论。本文主要从李良年咏物词的题材内容和艺术特色两个方面展开论述。

摘要： 清代順、康二朝的詠物詞共分八類,計七千五百零二首.相比前代,傳統植物類題材吟詠頻率持續走低,而雜物類題材則持續升高,並創出「繪聲繪影」一路.除捕風捉影外,清初詠物詞題材創新還涉及到實物領域:如自鳴鐘等科技産品,高跟鞋等生活用品,火雞、黑人等物種人種,體現出史料和文化價值.高頻的寫艷題材集中及映出清人的生活趣味,而「柳」意象則折射出士人鼎革之變後複雜的内心情感,兩者皆體現出時代風神.

摘要： 咏物词是史达祖最主要的创作题材,在历代评论中多与周邦彦、姜夔咏物词相提并论.与周、姜二家相比,梅溪咏物词代表着南宋咏物词风,在情物关系上有意寄情于物,但不如白石高远遥深;形神关系上“尽态极妍”胜过周、姜,却只限于清真使用的神似途径;创作姿态上继承清真精心安排之法,却不似白石神韵天然,不留痕迹.在宋词咏物中,处于从清真到白石的过渡阶段.

摘要： 本发明揭示一种由电子装置执行的用于获得由用户指定的关键词的说话者不相依关键词模型的方法。所述方法可包含从所述用户接收指示所述关键词的至少一个样本声音。所述方法还可基于所述至少一个样本声音而产生所述关键词的说话者相依关键词模型、响应于产生所述说话者相依关键词模型而向服务器发送对于所述关键词的所述说话者不相依关键词模型的请求，和从所述服务器接收适于检测由多个用户说出的所述关键词的所述说话者不相依关键词模型。

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： 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： 一种用于在自动语音识别(ASR)系统中学习词汇表外的(OOV)词的方法(和结构和计算机产品)包括：使用原声词嵌入递归神经网络(AWERNN)来接收所述ASR系统的新OOV词的特征序列，所述RNN提供原声词嵌入(AWE)向量作为其输出。从AWERNN输出的AWE向量被提供作为原声词嵌入到训练的原声到词的神经网络(AWE→A2W NN)的输入，以从所述AWE向量提供OOV词的权重值。将OOV词权重插入到由ASR系统使用的原声到词(A2W)的词嵌入的列表中，以从语音原声特征的输入输出所识别的词，其中OOV词权重相对于A2W词嵌入列表中的现有权重被插入到A2W词嵌入列表中。

摘要： 进行具有高精度的同义词判断而从文本中自动地生成同义词辞典。对文本进行词素分析，而将文本分割为多个单词，获得词素分析完毕文本。对词素分析完毕文本进行主题分类，从多个单词中选择属于各主题的至少一个主题词，从至少一个主题词中提取附带有各主题的特征的基准词。对多个单词进行多维向量化，而获得分别表现多个单词的多个向量。从多个单词中选择至少一个类似词。以使表现基准词的向量与表现至少一个类似词的各类似词的向量之间的类似度高于设定的基准的方式，选择至少一个类似词。制作登记有至少一个类似词的至少一部分的同义词辞典。

摘要： 本发明提出了一种查询词嵌入扩展词和统计扩展词并集的中文查询扩展方法，其利用深度学习工具对对初检文档集进行词嵌入语义学习训练，得到词向量集，计算每个查询词项与所有非查询词项的向量余弦相似度并降序排列，提取前列非查询词项作为查询词项词嵌入扩展词，得到查询词项词嵌入扩展词集，然后利用基于Copulas理论的统计扩展词挖掘方法对伪相关反馈文档集挖掘统计扩展词，建立统计扩展词集，最后将查询词项词嵌入扩展词集和统计扩展词集进行并集得到最终扩展词，最终扩展词和原查询组合为新查询，再次检索文档集，实现查询扩展。本发明将查询词嵌入扩展词和统计扩展词并集融合，能挖掘出与原查询相关的高质量扩展词，提高和改善文本信息检索性能。

摘要： 本发明公开了一种拼词方法、拼词从机及拼词系统，其中拼词方法应用于拼词系统的拼词从机，所述拼词系统还包括与终端设备通信连接的拼词主机，所述拼词方法包括：接收所述拼词主机发送的待拼词组，所述待拼词组为所述终端设备接收触发指令时，根据所述触发指令生成对应的待拼词组并发送给所述拼词主机，以使所述主机将所述待拼词组发送给所述从机；获取拼接词组，所述拼接词组为所述拼词从机从字符组件获取；判断所述待拼词组和所述拼接词组是否匹配；若匹配，则生成响应信息并将所述响应信息发送给所述拼词主机，以使所述拼词主机将所述响应信息转发给所述终端设备，从而使所述终端设备根据所述响应信息做出响应。

摘要： 本发明公开了一种拼词主机、字符模块、拼词系统和拼词方法，其中拼词主机包括主处理器和连接于主处理器的存储器、输出装置和主机接口；主机接口用于获取字符模块发送的信息，存储器用于存储预设语句，主处理器用于判断字符模块发送的信息是否正确或是否与预设语句匹配，输出装置用于输出判断结果。通过积木式的字符模块组成语句，字符模块能自主识别拼接是否完成拼接，拼词主机获取字符模块拼接成的语句信息判断是否正确或与预设语句匹配，之后输出匹配结果。字符模块与拼词主机的结合方式比较独特，使用者可以有搭积木的体验，同时学到单词、算数等知识。

摘要： 本发明公开了一种拼词识别装置、字符模块、拼词系统和拼词方法，其中拼词识别装置包括处理器和检测部，检测部用于放置字符模块；检测部设有检测组件，检测组件包括与处理器连接的多个检测点，检测组件用于通过检测点与字符模块上检测标记的配合以获取字符模块上检测标记的分布；处理器用于根据检测标记的分布识别字符模块的字符标记；字符模块包括字符标记和检测标记，检测标记的分布与字符标记相关联。通过拼词识别装置中的检测组件检测字符模块上检测标记的分布，进而由检测标记的分布得到字符模块的字符标记。字符模块与拼词识别装置的结合方式独特，使用者可以有搭积木、拼图的体验，同时学到单词、算数等知识。

摘要： 本发明揭示一种由电子装置执行的用于获得由用户指定的关键词的说话者不相依关键词模型的方法。所述方法可包含从所述用户接收指示所述关键词的至少一个样本声音。所述方法还可基于所述至少一个样本声音而产生所述关键词的说话者相依关键词模型、响应于产生所述说话者相依关键词模型而向服务器发送对于所述关键词的所述说话者不相依关键词模型的请求，和从所述服务器接收适于检测由多个用户说出的所述关键词的所述说话者不相依关键词模型。