首词

摘要： 高中语文统编教材选择性必修下册选入了柳永的《望海潮·东南形胜》。从艺术上看,这首词并不是柳永最高成就的代表作。教材同时选入了姜夔的《扬州慢·淮左名都》,二者艺术风格迥异,抒写对象同为历史名都,一为杭州的颂歌,一为扬州的悲歌,很显然旨在文化历史意味的对比。

摘要： 《诗经》里的《王风》故事虽然并不为太多人所熟悉,但由演绎来的“黍离之悲”却是诸多文学研究者耳熟能详的话语。人们常常借用“黍离之悲”来描述人悲悼家国的情怀。从《诗经》往后千百年,另一首词也唱出了“黍离之悲”的景象,而且相对于《王风》而言不惶多让,这首词就是南宋词人姜夔的《扬州慢·淮左名都》(选编入统编版高中语文选择性必修下册)。根据考证,这首词写于宋孝宗淳熙三年(1176)冬至日,彼时宋朝遭受异族侵略,国都南移,定于杭州,史称南宋。与一般的词不同的是,在词前,有一个小序交待了写作的时间、地点及动因。

摘要： 真正读懂苏东坡这首词的艺术和思想,在方法上有两点应注意:第一,他处于逆境,但是没有像同样处于逆境的词家那样直接写忧愁,要将其还原到词学历史中进行比较;第二,看他如何把琐屑的素材升华为情理交融的经典。一苏东坡流放黄州以后,所写第一首《定风波·莫听穿林打叶声》前有小序,如下:三月七日,沙湖道中遇雨,雨具先去,同行皆狼狈,余独不觉。

摘要： 一重山,两重山。山远天高烟水寒,相思枫叶丹。菊花开,菊花残。塞雁高飞人未还,一帘风月闲。赏析:这首词句句写思妇“秋怨”,“秋怨”二字却深藏不露。该词对思妇的外貌、形象、神态、表情未作任何描摹,而是侧重于表现出她的眼中之景,以折现其胸中之情,用笔极其空灵。

摘要： 整理统编初中语文教材选编的19首词可以发现:教读8首,自读11首;豪放词多于婉约词。九年级下册第三单元第12课紧扣主题“选择与坚守”选编了四首壮词:苍凉悲壮的《渔家傲·秋思》,狂放雄壮的《江城子·密州出猎》,遒劲豪壮的《破阵子·为陈同甫赋壮词以寄之》,慷慨壮烈的《满江红(小住京华)》。这四首词虽同为抒发家国情怀的豪放词.

摘要： 表面看来,微观分析局限于个案,但是个案分析如果绝对化,可能造成自我蒙蔽。鲁迅先生在《且介亭杂文二集,“题未定”草》中举陶渊明为例:“除论客所佩服的‘悠然见南山'之外,也还有‘精卫衔微木,将以填沧海。刑天舞干戚,猛志固常在'之类的‘金刚怒目'式,在证明着他并非整天整夜的飘飘然。这‘猛志固常在'和‘悠然见南山'的是一个人,倘有取舍,即非全人,再加抑扬,更离真实。”这提醒我们:拘泥于个案可能造成片面性,遮蔽全面性。就姜變《扬州慢·淮左名都》而言,这首词并不能展现他的全面,故联系其另一方面,在矛盾对立中分析,深入理解其思想和艺术,确立其在词史中的地位。

摘要： 鹊桥仙·七夕宋·秦观纤云弄巧,飞星传恨,银汉迢迢暗度。金风玉露一相逢,便胜却人间无数。柔情似水,佳期如梦,忍顾谯桥归路。两情若是久长时,又岂在朝朝暮暮。这首词绝对称得上是爆款,也许有人不知道秦观是谁,但绝对听过“两情若是久长时,又岂在朝朝暮暮”这两句诗词。这首写于七夕当天的千古绝唱,字里行间描述的牛郎织女的故事,赋予源远流长、传承千年的“中国情人节”更美好的寓意与更浪漫的底色。

摘要： 中国共产党成立100周年之际,让我们一起重温毛泽东同志的这首词,感受词人和战友们英勇无畏的革命精神和壮志豪情。

摘要： 光未然创作《黄河大合唱》歌词,写到:“风在吼……”这一句时,他想到当时只有:驴在山道上奔波,于是写下“风在吼,驴在叫,黄河在咆哮……”但他感觉还有瑕疵,:于是去拜见诗人贺敬之。贺敬之问:“你给这首词打多少分?”光未然大着胆子回答道:“98分。”贺敬之笑了:“和我心目中的分数一样。”光未然疑惑地问道:“您能指教一下哪一处有缺憾吗?”

摘要： 望江南·多少恨多少恨,昨夜梦魂中。还似旧时游上苑,车如流水马如龙。花月正春风。这首词,是李煜归宋之后的作品,抒写梦中重温旧时游娱生活后的悲恨。从内容上看,这首词比较平实,但从艺术上看,又颇可玩味。词中开首就写出一个"恨"字,前边还冠以问数量的疑问代词"多少",诗人的恨,一定多到无法计量的程度了。那么,如此多的恨,又是从哪里来的呢?第二句回答说:"昨夜梦魂中。"这两句自为呼应,写出了"恨"和"恨"的由来。

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。