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在看到这期天降信使时,我想大多数朋友都在寒假期间,也正是有时间学外语、写信的时候。如果小虫在这个时候能够收到俱乐部寄给自己的一份礼物,一定会为自己的信虫之路增添一份信心。最近子非收到了很多小虫的来信,称自己虽然喜欢足球,渴望收到俱乐部的回信和礼物,可是由于外语不好,愿望不能达到云云。这里子非举一个非常简单的例子:CM4是一款非常受欢迎的电脑游戏,由于种种原因,很多玩家拿着的都是未汉化的版本,当问及他们是不是因为外语好而在玩CM4的时候没有一点障碍,他们纷纷表示,他们的外语并不好,可是出于一种强烈的好奇心和对这款游戏的喜爱,不得不培养和这些陌生字母的感情。看吧,这就是一个小虫学习的典范。 另外子非还通过一个外国朋友得到了一个令人高兴的消息:拜仁慕尼黑是很多球迷喜欢的球队,他们非常欢迎球迷写信和他们进行交流,他们也会赠给球星的签名卡以示感谢。为此,他们甚至不将球星卡列为销售的内容,而是完全作为对球迷的馈赠,在此,我先将他们的地址奉上,以便让小信虫写信前去。他们的地址是:FC Bayern Hunchen SabenerStrasse 51 Postfach 900451 Hunich DE-81547 相似文献
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少年足球运动员的培养,是足球后备力量建设过程中一个最重要阶段,在青少年足球发展进程中起着举足轻重的作用。以中俄少年足球赛为例,运用文献资料法、专家访谈法和逻辑分析法等研究方法对我国少年足球存在的差距进行分析,并提出建议性的对策,旨在提高我国少年足球运动训练科学化的程度。结论:1.存在问题:体能;足球基础、技术基本功;战术意识和战术配合,团队合作;心理素质;思想、理念方面。2.对策:提高体能素质;夯实基础;培养团队合作精神;加强情绪调控、拼搏意识和竞争意识的培养;正确引导。 相似文献
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在跨学科知识范式下,数字人文的研究范畴随着自身学科体系的拓展而不断泛化,采取关键语义技术解析文化对象中的人文内涵与情感知识对于重拾学科“人文性”与“计算性”特质具有重要意义。本文以古诗文本为例,面向汉语诗文及其鉴赏实现大规模人文情感术语的自动化抽取与分析。首先在无标注集环境下提出一种基于“冷启动”的字序列自动标引方法来获取学习语料,随后在字向量(Char2Vec)指导下将汉字特征(部首、拼音等)和BERT语言学模型分别引入机器学习与深度学习模型,并从知识发现的角度定义新术语识别规则。研究发现,将现代鉴赏融入古诗原文显著优化了情感知识的广度与深度,领域术语能够被有效标引。训练的BERT-BiLSTM-CRFs深度学习模型的效果明显优于CRFs机器学习,最佳F1与F1_distinct可分别达到9563%和8543%;同时汉字特征的引入也有效提升了传统CRFs效果,以领域特征和基于“竖心旁”“心字底”部首约束特征为最优。相较于机器学习抽取出的长篇幅新术语,深度学习能够拓展出更多寄托情感知识的新意象词。源于诗文与鉴赏的情感术语为文学信息资源的情感分析与知识服务提供了参考(人文性),基于汉字语言特征的抽取方案为中文领域自然语言处理技术的深化提供了启迪(计算性)。图11。表6。参考文献30。 相似文献
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曾远鸿 《华南师范大学学报(社会科学版)》1992,(3)
本文认为,黄伯荣、廖序东先生主编的《现代汉语》(增订版)把主谓短语看成是谓词性短语是欠妥的:把主谓短语看成是谓词性短语,不符合语言事实,缺乏充分的根据;是违背了主语谓语是两个中心的大前提。在此基础上,指出主谓短语是一种特殊类型的短语。 相似文献
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