疑问句

摘要： 目的探讨非流畅性失语症患者疑问句语调产出的临床特点,为其康复治疗提供参考。方法2018年11月至2019年1月,以改编疑问语句为测试材料对17例非流畅性失语症患者(研究组,平均年龄56.65±12.53岁,病程9.35±6.94月)和17例正常成人(正常对照组,平均年龄55.94±13.20岁)进行疑问句语调产出评估,观察整句平均基频F0和基频斜率值K以及边界调平均基频F0和基频斜率值K;采用2(组别)×4(声调类型)的两因素混合实验设计,考察不同声调类型和受试者类型之间的差异及相互影响。结果研究组患者一、二、三、四声调的上述四个声学指标值均小于正常对照组,差异均有统计学意义(PT2、T3,整句K表现为T1、T2>T4;边界调K表现为T2、T3>T1>T4。结论非流畅性失语症患者在疑问句语调的产出异常,主要表现为整句和边界调抬高水平以及上扬趋势的不足,在进行疑问语调康复训练时可以依据其整句和边界调抬高水平和走势特征进行针对性训练。

摘要： 该文归纳了问句形式在问句语料筛选中的作用,探索了问句分类必需的形式特征,同时通过人工标注建设了中文问句分类语料库,并在此基础上进行了基于规则和统计的分类实验,通过多轮实验迭代优化特征组合形成特征规则集,为当前问答提供形式上的分类基础。实验中,基于优化特征规则集的有限状态自动机可实现宏平均F_(1)值为0.94;统计机器学习中随机森林模型的分类效果较好,F_(1)值宏平均达到0.98。

摘要： 计算语言学领域多采取问句分类和句法分析相结合的方式处理疑问句,但精度和效率还不理想。疑问句的语言学研究成果丰富,比如疑问句的结构类型、疑问焦点等,但缺乏系统的形式化表示。该文采用基于图结构的句子语义整体表示方法--中文抽象语义表示来标注疑问句的语义结构,将疑问焦点和整句语义一体化表示出来,选取了宾州中文树库、小学语文教材等2万句语料中共计2071个疑问句进行标注。统计结果表明,疑问焦点可通过疑问概念amr-unknown和语义关系的组合来表示。其次,根据疑问代词所关联的语义关系,统计了疑问焦点的概率分布,发现原因、修饰语和受事的占比最高,分别占26.45%、16.74%以及16.45%。基于抽象语义表示的疑问句标注与分析可以为汉语疑问句研究提供基础理论与资源。

摘要： 方言疑问句研究是近几年研究的热点之一,而粤方言疑问句的研究多集中在广府片大城市如广州等地。罗定地处粤西地区,罗定白话属于粤语的一个分支,与广州话相比,有其独特的疑问代词与疑问句形式。本文对罗定白话疑问句进行考察以探讨罗定白话疑问句的特点。

摘要： ①英文题名以短语为主要形式,尤以名词短语最常见,即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和(或)后置定语构成;短语型题名要确定好中心词,再进行前后修饰。各个词的顺序很重要,词序不当,会导致表达不准。②一般不要用陈述句,因为题名主要起标示作用,而陈述句容易使题名具有判断式的语义,且不够精练和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名,因为疑问句有探讨性语气,易激发读者兴趣。③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致,但不等于说词语要一一对应。在许多情况下,个别非实质性的词可以省略或变动。

摘要： ①英文题名以短语为主要形式,尤以名词短语最常见,即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和(或)后置定语构成;短语型题名要确定好中心词,再进行前后修饰。各个词的顺序很重要,词序不当,会导致表达不准。②一般不要用陈述句,因为题名主要起标示作用,而陈述句容易使题名具有判断式的语义,且不够精练和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名,因为疑问句有探讨性语气,易激发读者兴趣。

摘要： 根据大量的语言事实,讨论了河南鹿邑方言疑问句的类型.河南鹿邑方言疑问句总体可以分为特指问、是非问和选择问,并认为由"可VP"结构组成的反复问句是一种显赫的疑问范畴;探讨了疑问句句末语气词的鼻韵尾增生现象,从历时和共时两个层面,尝试说明语气词"满"和"蒙"的演变路径和功能差异;强调了跨方言和语言比较研究的重要性,认为其方法论在解释方言难题时具有重要价值.

摘要： 疑问句是用以提出问题,询问情况的语句,而焦点标记则具有凸显句子焦点的功能.通过对比汉英疑问句的焦点标记,分析了两种语言的疑问句在焦点标记上所表现出的异同.

摘要： 分析了《左传》叙战篇章中出现的567个疑问句,指出了叙战语篇中疑问句类型多样,既有单一的"是非问""特指问""选择问""反问",也有多种疑问句式复合使用的情况.多种疑问句式的综合运用在语篇中起到了话题转换、推动叙事发展、加强语气、形成语境等作用.

摘要： 在各版小学英语教材中经常用also,too,either这三个副词表示“也”,但其用法不同。1.too通常用于肯定句或疑问句,一般不用于否定句,且通常放在句末。如:I am a stud ent,too.我也是一个学生。Does he like blue,too?他也喜欢蓝色吗?too有时也紧跟在主语后,用于Me too,You too这类简略答语。

摘要： 倘若把疑问句视为零度,真性询问疑问句和非真性询问疑问句则是在共时平面下对疑问句这个零度的偏离.反问、设问和反问式设问是由真性询问到非真性询问的转换方式.从汉语作为第二语言教学与学生习得汉语的角度加以探讨,阐释了汉语作为第二语言教学教材和北京语言大学HSK动态作文语料库中的非真性询问疑问句.

摘要： 本文对10名初级日本学生做了一项实验,运用调域和起伏度进行分析,结合声调和语调的关系,并与母语发音人进行了对比,找出了两者的异同,由此得出日本学生汉语疑问句语调的特点.初步的实验分析表明,在汉语疑问句语调习得方面,日本学生整体起伏度较小,句首和句末调域相差不大,句中调域得到压缩和降低,句末调域虽有扩展,但扩展幅度小,且句末调域无明显的提高现象.

摘要： 针对目前合成语音缺乏表现力的现状,本文提出了一种基于自适应训练的疑问句语音合成方法.采用基于统计参数语音合成技术,用大规模的陈述句语料训练初始声学模型,在此基础上,采用小规模的疑问句语料进行自适应训练,得到疑问句的声学模型,从而合成出具有疑问语气的语音.实验结果表明,在疑问句训练语料较少的情况下,该方法的合成语音在自然度以及客观评价指标上明显优于以相同疑问句语料直接训练的方法,并且能用较少的语料达到直接采用大语料训练的效果.

摘要： 本文拟基于粤语口语语料,初步探讨粤语疑问句的句末语调表现.本研究使用的语料为数小时的粤语口语语料,主要是两个人之间的谈话.撰写之后,选出其中的疑问句329句作为研究材料.其中包括是非、特指、正反、选择、附加、反问等不同的类型.粤语句末语调的走势比较复杂，它们有的升，有的降，而且同一类疑问句的句末语调走势也不相同，观察发现，句调主要受两方面因素的影响，一是语气词，一是疑问度。有关语气词，句末没有语气词的是非问句，末尾倾向于用升调。句末语气词为“啊”的是非问句，末尾倾向于用降调。

摘要： 本文主要考察了藏语拉萨话陈述句和是非疑问句中单焦点和双焦点的韵律实现问题.用问答匹配的范式,请八位发音人自然说出目标句,并正确用陈述或疑问语气强调相应的句子成分,然后进行系统的声学分析和统计检验.两个目标句分别有3种单焦点条件(首、中、末)、3种双焦点条件(首+中,首+末,中+末)及中性焦点共7 个焦点条件.实验结果表明:藏语拉萨话陈述句和疑问句均表现出焦点词音域扩大、音高上升(除个别双焦点中第二个焦点的音高仅在数值上有上升外),焦点前音域保持不变.陈述句中除中+末第一个焦点没有焦点后音高骤降外,其他各焦点条件下均显著.疑问句中除首+中两个焦点均有焦点后音高骤降外,其他焦点条件下均不显著.无论是在陈述句还是疑问句中,各焦点词的时长与对应的非焦点条件相比均有明显延长.

摘要： 现代维吾尔语疑问句按表达的意思分为一般疑问句、猜度疑问句、描写问句、叹问句、反问句,本文通过实验的手段对一般疑问句语调的声学特征与相应的陈述句语调进行实验分析.

摘要： 本文基于石锋(2008:333)语调格局及语调层级的理念(石锋王萍 2011:5-6),采用起伏度的计算与对比的研究方法,对四位香港粤语发音人的无疑问词的疑问句语料进行起伏度的量化分析,考察疑问句句调域、词调域、字音调域的音高表现,并与陈述句的语调进行对比.研究发现:舒声调疑问句整体调域的提高和扩展,主要表现在句末词调域末字调域的大幅度加宽和扩展,成为疑问句语调音高表现的重要特征.疑问句音高的最高点在句末词调域的上线,陈述句在句首词调域的上线,音高的最低点,舒声调的疑问句和陈述句均在句末词调域的下线,疑问语气改变了平调、降调的调形为升调.

摘要： 宝鸡方言疑问句和普通话疑问句一样,也可以分为特指问句、是非问句、反复问句、选择问句四种,但结构形式有所不同，文中分别举例予以说明。

摘要： 本文分别以自然的和时长规整的汉语陈述句和语调疑问句为语料,通过听辨实验,对比考察了4-5岁的单模和双模状态下的人工耳蜗植入儿童(CI)、以及健听儿童(NH)的语气感知特征.实验发现:CI儿童在单模、双模状态下的语气感知能力均弱于NH儿童,而单模状态的语气感知能力又弱于双模状态.这是人工耳蜗缺乏对基频有效编码的结果.单模CI儿童在自然语音和合成语音的条件下,语气辨识率无显著差异;而NH儿童和双模CI儿童对时长规整后合成语音的语气辨识率,显著低于自然语音.这说明感知陈述与疑问语气时,音高和时长的信息相容很重要.

摘要： 胶东半岛的蓬莱、龙口、长岛三县市历史上的行政区划互有更迭.无论语音、词汇和语法,三县市都基本一致,是一种方言.本文将其定名为“蓬黄长方言”.蓬黄长方言中，疑问句结构多数跟普通话相同，其基本结构为“奚+谓语动词肯定式?”“奚”字在这里相当于是不是、是否的意思，一般而言，可以表达十一种语意，“奚”字句有四种结构形式。

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。

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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。