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181.
V—ing形式是英语动词的一种非限定形式,国内外一些语法学家在英语非限定动词-ing形式的分类和用法上存在着巨大差异.以奥托·叶斯帕森(Otto Jespersen,1933;1940)、张道真(1995)和薄冰(2004)等为代表语法学家认为,非限定动词有三种形式,它们是不定式、分词(含-ing分词和-ed/en分词)和动名词;而以夸克(Randolph Quirk,1974;1980;1985)、王嘉龄(1980)和章振邦(2003)等为代表的语法学家认为,非限定动词只有两种形式:不定式和分词。他们用“-ing分句”这一术语来笼统地称呼-ing分词和动名词,但同时也指出“-ing分句”含有名词特征。在语法教学过程中,有关英语非限定动词-ing形式的术语和特征经常被混淆和误解。本文将引用叶斯帕森等语法学家的观点,把V—ing形式分为现在分词(presentparticiple)和动名词(gerund),从句法角度分析它们在句中的用法区别及其逻辑主语的表现形式,旨在提高学习者的翻译、阅读和语篇分析能力. 相似文献
182.
在分词过程中如何处理歧义切分是中文分词算法要解决的难点之一.文中提出了一种改进的基于词典和基于统计的组合中文分词算法,能够发现并处理交集型歧义,该算法在发现歧义的过程中没有采取传统的双向匹配法而是采用双栈的结构,减少了匹配花费时间,并分别采取长词优先和最大概率方法处理一般的交集型歧义和特殊的同词长交集型歧义.最后通过实例对文中所提出的算法进行实验验证,结果表明该算法比传统的分词算法有更好的准确率. 相似文献
183.
一种基于SVM和规则消除组合型歧义的算法 总被引:2,自引:0,他引:2
歧义的处理是影响分词系统切分精度的重要因素,也是中文自动分词系统中较为困难的问题.提出一种基于支持向量机(SVM)和规则(Rules)相结合的算法(SR算法),对中文分词过程中的组合型歧义字段进行排歧.SR算法主要思想是利用支持向量机分类的原理,结合词性搭配的一些规则排除组合型歧义.实验表明,用此算法对几种不同的语料进行排歧测试,排除组合型歧义字段的切分正确率可达83%左右,为解决中文自动分词难题提供了一条新路径. 相似文献
184.
基于短语匹配的中文分词消歧方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在短语结构文法的基础上,提出一种基于局部单一短语匹配和语义规则相结合的消歧方法.通过增加短语间的右嵌套规则和采用有限自动机的实现方式,解决了短语规则中存在冗余项的问题,提高了短语匹配效率和歧义消除类型的针对性.实验结果表明,该消歧方法的平均消歧率约为98%,优于一般未考虑词语间语法和语义消歧模型的处理效果. 相似文献
185.
中文分词是中文信息处理领域的重要技术,现已成为中文信息处理研究中最成熟的领域.融合多策略的中文分词算法模型在字典匹配的基础上引入了标注统计和规则理解的优化策略,将已有的句法、语义研究应用到分词排歧与未登录词识别领域.通过实验对比,初步证实分词效果较好,达到模型分词的准确率和自适应性的提升. 相似文献
186.
为提高短文本语义相似性度量准确性,设计一种基于混合机器学习模型的短文本语义相似性度量算法.先对短文本实施预处理,基于混合机器学习模型构建短文本的字词向量模型,对短文本进行特征扩展;然后组合短文本的多样度量特征,对多样度量特征进行维度规约;最后通过构建一个集成学习模型,计算语义相似性结果,实现语义相似性的度量.使用“Quora Question Pairs”比赛数据集测试该方法的性能,测试结果表明,该方法的准确性较高,对数损失和度量均方差均较低,说明该方法的相似性度量准确性较高. 相似文献
187.
上下文相关汉语自动分词及词法预处理算法 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种适合于汉英机器翻译的上下文相关汉语自动分词及词法预处理算法.该算法采用正向多路径匹配算法和基于上下文相关知识的歧义切分消解算法,充分利用汉英机译系统词典库中的大量语法和语义等知识进行上下文相关的规则推导消歧,使自动分词的准确率达到了99%以上.同时,该算法还对汉语中意义冗余的重叠词和可以与中心词离合的虚词等进行了词法预处理,从而一方面可以减少系统词典的收词量,另一方面方便于对句子的分析处理. 相似文献
188.
189.
在有关祈使句式的著述中 ,对祈使句中句首动词是否为定式动词以及定式谓语动词是否有时态等的认识 ,可谓见仁见智。通过论证祈使句句首动词为定式谓语动词 ,解释祈使句的动词原形论 ,说明谓语动词的时态为第二人称一般现在时 相似文献
190.