谓语动词

摘要： 一、祈使句的基本用法用于表达命令、请求、劝告、警告、禁止等的句子叫做祈使句。常省略主语,谓语动词用原形。祈使句的谓语动词无人称和数的变化。句末则使用感叹号或句号,一般用降调。1.肯定的祈使句①句型:动词原形+其他成分。Be careful!小心!②“Do+祈使句”表示一种强烈的感情或请求,do起强调作用。

摘要： 语法填空中谓语动词的考查是重点,一篇语填中常考查1-2个谓语动词,有时甚至3个(2020年新高考I),要求考生对所填谓语动词的时态、语态和主谓一致三个方面均判断正确,因此对考生而言具有一定难度。尽管考生也知道需要考虑这三方面,但实践起来常常会漏掉三方面中的一个、甚至是两个,或者是判断不准确,这体现了考生在做题的思维流程方面还有一定欠缺。本文从考生做题实际出发,专注于在判断出该填谓语动词之后的做题思维流程图,以辅助考生养成良好做题习惯。

摘要： 语法是语言学习的基础,总结了语言词和句的构成规律,且语法学习是初中阶段学生进行有效输出的重要前提和保障。系动词 Be 是初中英语学习的难点,需要教师立足整体解析语法难点,帮助学生构建更加完善的语法结构。本文基于系动词教学,针对 PPT 教学法的立意、与 TBLT 教学法对比,探究更加契合初中阶段系动词教学的有效策略。为 Be 动词教与学提供更加高质量、高效益的教学方法,推动语法教学增质提效。

摘要： 在文言文教学中,我们经常把含有“动词或动词短语+介宾短语”的句子视为状语后置,各种练习的答案亦基本作此种解释。之所以把它们看作状语后置,是因为我们在翻译为现代汉语时不自觉地把介宾短语提到了谓语动词的前面。但实际上,这些句子在翻译时一定要提前吗?提前了就是状语后置吗?对此,笔者进行了详细考察,现一一分析如下。

摘要： 1.混合虚拟语气此类句子的主从句谓语动词表示的动作在时间上不一致。例如If I had followed your advice yesterday,I would not make such a mistake now2.含蓄虚拟条件句用withou t/but for/but/or/o therwise或上下文表达。例如:Without water,man couldn’t live in the world.3.倒装含有were/should/had的从句,if可省略,were/should/had提前。例如:Were it not for you,I would have failed.

摘要： 连动句在汉语中广泛存在,由于汉英两种语言在处理一句话中的多个动词时方式截然不同,在英译时,通过语义关系分析,厘清动词和动词短语之间的深层逻辑关系,提取谓语动词并对其他动词进行语法加工,可以使译文更符合英文表达习惯.

摘要： 点评语言的准确性是书面表达不可忽视的一个重要方面,因为它直接影响到信息的准确传输。应用语法结构和词汇的准确程度是评分标准中的重要内容。而本文恰恰在这方面出现了严重问题。文章第一句,便有一个严重的错误。I''m only love my English teacher.这句话已有谓语动词love,考生却在前面加上了be动词。后面还多次出现类似的错误,如:I''m very miss my teacher.和I''m very thank she.可见考生是真的不会这个重要的知识点。

摘要： 本期主要来考一考同学们对于英语语法知识的掌握。同学们可以试着翻译一下下面这四句话,然后再核对正确的表达,注意不要掉进"英文坑"里了。1.八美元足够了。2.海南的天气比陕西的要更暖和。3.今晚将会有一场演唱会。4.莉莉在20多岁时就成了歌手。1.八美元足够了中国式:Eight dollars are enough.美国式:Eight dollars is enough.这个句子中,我们要注意主谓一致。同学们都知道,主语为单数,谓语动词要用单数形式,比如"A dog is eating food"。

摘要： 在近几年中考题中,对祈使句的考查在单项选择等题型中有所体现,侧重考查考生的综合运用能力。祈使句概述:用于表达请求、劝告、警告、禁止、建议、祝愿、邀请等的句子叫祈使句。祈使句最常用来表达命令,也常称为命令句。中考考查重点:1.否定祈使句2.Let型祈使句3.祈使句与简单句、复合句之间的转换4.祈使句的应答语常省略主语,谓语动词用原形,用来表示命令、请求、建议或劝告等。please用在祈使句中可以表示一种客气的语气,但please用在句末时,必须用逗号与其余部分隔开。

摘要： 9AUnit 1Know yourself1. both... and... 意为“既……又……”, 表示两者都;not only... but (also)... 意为“不但……而且……”,表示两者都,其中also 可以省略;either... or... 意为“要么……要么……”, 表示两者中选择一个;neither... nor... 意为“既不……也不…… ”,表示两者都不,具有否定含义;注意:both... and... 连接并列主语时,谓语动词用复数。not only ... but (also).../either ... or .../neither... nor... 连接并列主语时,遵循“就近原则”。

摘要： 在认知语言学中,“有界”和“无界”是人类“一般认知机制”的一部分和基本的认知概念。“有界”无界”从自然界的自然属性反映到词语语义中,在句法中也有两者的对立区别。谓语动词的有界性成分是从结果、程度、状态、时间、空间、次数等方面对谓语动词进行限制。这些有界性成分还可以进一步分为两种,一种是和谓语动词紧密结合的、模糊了词汇边界的成分,包括结果补语、体标记、重叠式等。

摘要： @@从语用平面分析，“被”字句是以主题所表示的事物为视角进行叙述的，即述题叙述该主题事物“受到”（遭受／承受）某种动作及其结果。“被”字句句式的语用意义最概括的表述就是表示“被动”（或“受动”）态，就是强调客体事物的“被动性”（或“受动性”），强调该事物“受到”（某人或某物所发出的）某种动作情状或在某种动作作用下发生某种结果情状（变化、移动、损失等）。“被”字句是现代汉语中典型的被动句。

摘要： 本发明涉及一种多动词汉语概念复合块的动词层次分类的方法，包括以下步骤：步骤1)对汉语句子进行词语切分和词性标记；步骤2)将所述句子分割为小句；步骤3)将所述小句中的多个动词进行层次划分；步骤4)将动词分为两类；步骤5)利用改进的CCC分析器对动词进行分析；步骤6)针对多动词的小句进行分析直到队列元素为空。本发明可以减少因动词的层次分析错误而导致的句子整体层次错误，从而提高组块分析的准确性，为后续进行复杂句的句法语义分析打下了很好的基础，可以很好地满足实际应用的需要。

摘要： 本发明提供一种对生成为了进行获取了平衡的恰当的意思决定而有用的社会情态的作为基础的要素进行收集的系统。复杂谓语模板收集装置(64)包含：单纯谓语模板DB(62)，其存储被赋予了正或者负的值的极性的单纯谓语模板；对象名词词典(260)；复杂谓语模板候补提取部(268)，其从网络存档(44)提取由通过对象名词词典(260)来确定的单词与单纯谓语模板的组合构成的复杂谓语模板候补；Sa变名词极性赋予部(276)、数量名词极性赋予部(278)、麻烦名词极性赋予部280，其分别针对各个复杂谓语模板候补，判断其名词的极性；和复杂谓语模板极性计算部282，其通过复杂谓语模板候补中包含的名词的极性与单纯谓语模板的极性的组合，计算复杂谓语模板候补的极性。

摘要： 本发明涉及一种基于主谓语编码的文本水印嵌入及提取方法，嵌入方法包括：1）将水印信息的每个字符用Unicode编码表示，形成一个Unicode码串；2）检测出待嵌入文本中语句的主谓语，存放于一集合中；3）根据主谓语的数量，将Unicode码串分成若干段，每一个主谓语用其中的一段来编码表示，并给定一个编号；4）依次存储每个主谓语、与该主谓语对应的Unicode码段、及其编号，形成一个码本，完成编码，实现水印的嵌入。提取方法包括：找出被检测的文本中的主谓语，对照码本，取出每个主谓语对应的Unicode码段及其编号，将Unicode码段按编号顺序拼接起来，将得到的Unicode码串转换成对应的字符，形成水印信息。该方法对文本格式与内容不做任何改变，具有良好的隐蔽性和鲁棒性，同时算法构造简单，易于实现。

摘要： 本发明涉及一种多动词汉语概念复合块的动词层次分类的方法，包括以下步骤：步骤1)对汉语句子进行词语切分和词性标记；步骤2)将所述句子分割为小句；步骤3)将所述小句中的多个动词进行层次划分；步骤4)将动词分为两类；步骤5)利用改进的CCC分析器对动词进行分析；步骤6)针对多动词的小句进行分析直到队列元素为空。本发明可以减少因动词的层次分析错误而导致的句子整体层次错误，从而提高组块分析的准确性，为后续进行复杂句的句法语义分析打下了很好的基础，可以很好地满足实际应用的需要。

摘要： 本公开的实施例涉及基于谓语类型预测关联的数字信息驱动的系统和方法。本公开描述了经由神经网络预测知识图中的谓语元数据参数的方法和系统。方法包括：接收基于知识库的知识图，知识库包括基于图的数据集。知识图包括两个节点之间的谓语和谓语元数据集合。方法还包括：确定正结构得分；基于每个对应显著性参数来调整每个正结构得分；生成基于合成负图的数据集；针对基于合成负图的数据集中的每个合成负三元组确定负结构得分；基于每个对应显著性参数来调整每个负结构得分；基于调整后的正结构得分和调整后的负结构得分来确定显著性损失值；以及基于显著性损失值来确定知识图中的第三节点与第四节点之间的链接的似然得分。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的谓语中心词识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于预训练词向量和随机词向量对文本进行向量映射；步骤二：通过神经网络模型获取句子的特征及长期依赖关系；步骤三：使用Highway网络缓解深度模型中的梯度消失问题；步骤四：通过约束函数对序列标注的输出路径进行约束。该方法通过多层Bi‑LSTM叠加获取句子内部的长期依赖关系。然后通过高速公路（Highway）连接缓解深层模型出现梯度消失的问题，最后，通过Softmax层进行归一化，得到一条最大化的标注路径，另外，通过约束函数对输出路径进行规划，解决谓语中心词的唯一性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于谓语组合的SPARQL查询优化方法、系统、存储介质及设备，方法包括：构建RDF数据索引；生成谓语组合，谓语组合中的每一个元素都包含一组标签，并且统计每个谓语组合的实体个数；获取用户提交的SPARQL查询，并且转换为SPARQL查询图；获取查询图中所有满足两个及以上三元组模式的公共顶点，并使用广度遍历算法把查询图转换成一棵树；然后使用基于成本的算法选择成本最低的树为初步查询树；重排初步查询树中每个非叶子节点到孩子节点的三元组模式的顺序，生成最终的查询顺序；然后使用两步剪枝进行SPARQL查询。本发明可以有效减少SPARQL查询过程中产生的大量冗余中间结果，提高查询效率。

摘要： 本公开提供一种主谓语识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：通过主语预测模型确定用户问题中的至少一个预测主语，并确定预测主语的第一分值；根据预测主语在用户问题中确定对应的预测谓语，并通过谓语预测模型确定预测谓语的第二分值；根据第一分值、第二分值在预测主语、预测谓语的组合中，确定出目标主语、谓语的组合。本公开提供的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，结合预测主语的第一分值以及预测谓语的第二分值，在预测组合中确定目标组合，使得识别的结果更为准确。同时，基于主语预测模型预测主语，基于谓语预测模型预测谓语，能够使本公开提供的方案适用于多种问答场景。

摘要： 本发明涉及一种基于句法特性与统计融合的自然语言谓语动词识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先对输入的待测句子进行预处理分析，具体包括：判定语种、词性标注、对应的过滤处理和疑似动词抽取；其次，进行疑似谓语动词的排查，通过句法特性甄别出疑似动词中的谓语动词；接着判断该动词是否以动词搭配组的情况出现，这里利用Φ

摘要： 本发明涉及一种基于句法特性与统计融合的自然语言谓语动词识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先对输入的待测句子进行预处理分析，具体包括：判定语种、词性标注、对应的过滤处理和疑似动词抽取；其次，进行疑似谓语动词的排查，通过句法特性甄别出疑似动词中的谓语动词；接着判断该动词是否以动词搭配组的情况出现，这里利用Φ