重言词

摘要： 产生于东汉末年的《古诗十九首》的语言颇具特色,结构上工整和谐,遣词造句十分精巧,尤其是诗中诸多重言词,在增加诗歌语言艺术性的同时又不失自然生动。文章从重言词的表现形式、语法功能、语法意义和表达效果等方面对《古诗十九首》中的重言词进行考察分析。

摘要： 产生于东汉末年的《古诗十九首》的语言颇具特色,结构上工整和谐,遣词造句十分精巧,尤其是诗中诸多重言词,在增加诗歌语言艺术性的同时又不失自然生动.文章从重言词的表现形式、语法功能、语法意义和表达效果等方面对《古诗十九首》中的重言词进行考察分析.

摘要： 从上古时期到近代汉语早期,重言词产生了较大的发展变化.《大唐三藏取经诗话》作为近代汉语早期比较有代表性的白话文献,重言词数量突出,能够大致反映近代汉语早期重言词的基本情况.与上古时期相比,重言词内部结构更紧密,语义融合起到了较大的推动作用.与此同时,词性和语法功能更多样,新出现了一定数量的名词、副词和动词.从与单字的派生关系来看,假借其义的重言词明显减少.文献口语性较强,包括重言词的临时性组合表达.

摘要： 作为模拟声貌的重言词,一般训释的词都是义域范围广、概括性强的广义词.如《诗经》"桃之夭夭"的"夭夭"以"盛貌"为主要意见.但由于"盛"的词义范围较广,对其理解也有多种不同看法.为了更好地理解重言词的词义,本文以重言词的性质作为基础,提出不同性质的重言词应有不同的词义探寻方法,尤其作为合成词的重言词,其意义往往与单音词相关.结合古人"以重言释一言"的训释体例,"夭夭"词义和单音词"夭"相关,由于"夭"有少、小的意思,因此,"夭夭"的"盛貌"实际指的是"幼嫩的美盛",强调的是一种生命力.

摘要： 相较于《诗经》,汉赋重言词的使用整体呈现出一种完全不同的风格,这种差异主要是由文体不同所致.因为复音词的广泛使用和句式整饬度的提高,带虚语素的重言形式在汉赋中极大减少;汉赋中两个意义相同或相近的重言词连用很多,形成并列式的重言结构,强化事物状态的描摹,达到层进式效果.汉赋极大地增加了摹状重言的使用,这是赋体文学铺排笔法的需要.

摘要： 重言词,又称为"重语""重文""叠音词""叠字""重言形况字",它其实只是一种传统的叫法,实际上它由两类组成,即一类的意义与单字的基本意义相同,叫重叠词;一类的意义与单字的意义毫无关系,叫叠音词.从重言词的词类、形式和语法功能三个方面对《纳兰性德词集》重言词进行分析.

摘要： 重言词作为古代汉语词汇的一个类别,早在先秦时期就已经产生.在《墨子》这本书中,重言词除去重复的共出现了18次.从类别上看,多数为叠词;从词性上看,多数为形容词;从来源上看,多数引于《诗经》.虽然《墨子》中的重言词所占比例不大,但却为我们探究重言词提供了宝贵的材料.

摘要： 《广雅》中的重言词主要集中在《广雅·释训》,不单包括叠词,还包括叠字.叠词为合成重言词,包括形容词、动词和象声词.叠字为单纯重言词,包括形容词、名词和象声词.重言词在古籍中具有重要的修辞作用.同时,重言词中多义现象的原因也值得探讨.

摘要： 本发明涉及一种基于不对等语料的跨语言词嵌入方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先对单语词向量进行归一化，对小字典词对(训练集跨语言词对)正交最优线性变换求得梯度下降初始值，然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类，借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词，取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值，建立新的双语词向量对应关系，将新建立的双语词向量扩展到小字典中，使得小字典得以泛化和扩展。最后，利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。

摘要： 本发明公开了基于Qt开发的多语言词条生成方法：步骤1、获取并分析Qt工程的pro文件和子模块的pro文件，形成完整的pro文件列表，每个pro文件列表项对应一个待翻译处理的模块；步骤2、针对每个待翻译处理的模块调用Qt的lupdate.exe，提取源文件中用tr宏函数所标识的词条，形成各个待翻译处理的模块的ts文件；步骤3、读取ts文件列表，输出待翻译的Excel词条文件；步骤4、获取工具自动翻译或人工翻译修订后的Excel词条文件，将指定的某种语言词条回填并生成该语言对应的ts文件，调用Qt的lrelease.exe，生成qm文件。提高多语言词条处理的自动化程度，以直观可视的方式组织管理词条，便于翻译人员录入和修订；可自动复用已有词条，减少需要手工重复录入的工作。

摘要： 本发明涉及融合词簇约束的汉越跨语言词嵌入方法。本发明首先对汉越单语语料进行预处理并用于训练汉越单语词嵌入；然后利用在线词典和开源词库构建汉越双语词典及词簇词典，并将词与词簇两种粒度的对齐信息融入映射矩阵的训练过程中；最后通过跨语言映射框架得到汉越共享词嵌入空间，使具有相同含义的汉语与越南语词嵌入在空间中彼此接近。本发明使用不同类型的关联关系抽取汉越双语词典中的词簇对齐信息，使映射矩阵学习到多粒度的映射关系，以提升映射矩阵在非标注词上的泛化性，改善汉越低资源场景下双语空间对齐效果不佳的问题。实验结果表明，该模型在汉越词典归纳任务@1和@5上的对齐准确率相比VecMap模型提升了2.2个百分点。

摘要： 一种基于知识图谱的认知语言词典补全方法，首先根据认知语言词典原始结构信息计算出认知语言词典中实体的重要性，接着根据实体间的关系信息，生成高质量的负三元组集合，再计算出三元组中实体在关系所处的超平面上的投影向量，最后联合实体的重要性、高质量负三元组，以及认知语言词典嵌入模型计算出认知语言词典实体嵌入向量和关系嵌入向量；通过计算头实体、关系和尾实体在残缺三元组中距离评分，得到认知语言词典补全结果。本发明考虑了认知语言词典的实体重要性以及负三元组信息，准确性较高，补全效果好。

摘要： 本发明提供了融入源语言词级信息的汉越低资源跨语言摘要方法，属于自然语言处理领域，针对解决跨语言摘要任务，本发明首先使用一个提取器对源语言文档的每个词进行一个打分，为了使每个词的得分更加准确，提取器首先使用卷积神经网络对每个词进行表征，接着利用循环神经网络对表征后的词进行打分。然后，将每个词的得分融入到跨语言摘要的生成过程中。由于单语言摘要、机器翻译任务与跨语言摘要任务有着密切的相关性。因此，本发明将这两个任务与跨语言摘要任务进行联合学习。本发明提出的方法能够基于少量平行语料有效地提升摘要生成的质量，适用于低资源环境下及相似性语言环境下的跨语言摘要生成任务。

摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于正交普氏分析的多语言词向量加权对齐方法，其包括如下步骤：S1：随机初始化一个正交矩阵R，对汉语词向量进行随机旋转，即X‑XR；代入权重矩阵A，根据提供的加权普氏分析计算加权后的正交变换矩阵W，获得加权对齐下的汉语词向量XW2，汉语词向量通过给定的词向量链接进行下载，获得汉语和英语的词向量X和Y，给定对齐词典L针对情感词进行加权，目标是X向Y进行加权对齐。本发明提供的方法，能够根据下游任务的需要，按照设定的权重地进行加权对齐，进一步提升下游任务的表现，实现了共享的词向量空间，且提出了加权的正交普氏分析数学证明。

摘要： 本申请实施例属于数据库读取技术领域，涉及一种多语言词条文档读取方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请可以提高项目开发效率以及可维护性。

摘要： 本申请提供一种跨语言词嵌入的方法、移动终端和计算机存储介质，该方法包括：将目标语言和源语言分别嵌入单语言词嵌入模型学习目标语言的第一词嵌入表征和源语言的第二词嵌入表征；基于中间域采用对抗训练学习目标语言和源语言之间的线性映射；根据自我学习的方法对线性映射进行微调。通过对不同的语言利用学习各自的词嵌入，在没有两个语言间的词级别翻译的情况下，利用对抗训练学习两个语言间的线性映射，使得在线性映射后不同语言间具有相同语义的词相互靠近，引入中间域使两种语言映射到中间语言，让中间语言逐步靠近目标语言，形成一个域流，从而将距离较远的源语言和目标语言平滑地连接起来，从而提高无监督模型在不相似语言间的鲁棒性。

摘要： 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种跨语言词向量生成方法，包括：获取平行语料对，对所述平行语料对进行分词处理，得到分词语料对，利用分词语料对构建平行语料网络，对所述平行语料网络中的语料进行随机游走，得到混合语料序列，汇总平行语料对及混合语料序列，得到语料训练集，利用所述语料训练集训练预构建的词向量模型，得到跨语言词向量生成模型，获取跨语言语料，利用所述跨语言词向量生成模型生成所述跨语言语料的跨语言词向量。此外，本发明还涉及区块链技术，所述跨语言词向量可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种跨语言词向量生成装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决跨语言词向量生成效率较低的问题。

摘要： 本公开是关于一种字幕方言词自动纠正显示方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对语音数据进行降噪处理，生成待分词语音数据；根据预设分词策略，对所述待分词语音数据进行分词处理，生成分词组；以所述分词组为输入，基于自然语言文本逻辑分析，生成待确认分词；统计所述待确认分词数量，当所述待确认分词数量大于预设值时，将所述待确认分词在方言标准特征词匹配库中进行匹配，确认所述语言数据对应的方言；基于所述方言的语音‑文本识别库对所述语音数据进行文本转换，生成字幕并展示。本公开通过基于动态调整分词数进行方言识别对比的方法，实现了对方言语音的自动快速识别文字转换并字幕显示，提升了用户体验。