高一英语（上）语言点与高考题（units 10-12）

1. There are few areas left where pandas can live. (P64)[语言点]1．few可以用作形容词或代词，意为“很少；不多”。带有否定意义；而a few带有肯定意义，表示“少数；数个”，可与only连用。但few则不能。例如：     

《围城》中形容词的超常使用

一、物的人化 即把物当作人写，赋予“物”以“人”的情态和思想感情，构成“拟人”格。例如： ①苗条的火焰摇摆伸缩，屋子里东西的影子跟着活了。 ②明天早上，辛楣和李梅亭吃几颗疲乏的花生米，灌半壶冷淡的茶，同出门找本地教育机关去了。 例①用“苗条”把“火焰”人格化，读者     

中文搜索引擎及其在医学信息检索中的比较研究

鉴于国内医学专业搜索引擎尚处于起步阶段，本文选用十个常用中文WWW搜索引擎分别对医学检索词的检索效果进行了比较研究，并对中文WWW搜索引擎的功能、特点、局限进行了讨论，从中选出对检索医学信息效果较好的几种中文WWW搜索引擎，并对完善中文WWW搜索引擎提出了几点建议。     

such和so

1．such和so都可表示“如此，这样”的意思。such是形容词，用来修饰名词。so是副词，用来修饰形容词或副词。例如：     

数字人文视角下的非物质文化遗产文本自动分词及应用研究北大核心CSSCI

文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。     

中文智能搜索引擎的探讨

随着网上信息激增,中文搜索引擎备受人们关注。本文从传统中文搜索引擎的缺陷入手,针对搜索引擎的性能,具体地阐述中文分词、词性标注、语义分析、n元语法及PageRank排序等关键技术,从而构建一个比较智能的中文搜索引擎。     

怎样写有效力的文案

你坐下来写广告正文的时候，不妨假设你是在晚宴上和坐在你右手边的那位妇女交谈。她问你：“我考虑买一部新车，您推荐哪种牌子?”你呢，就好像在回答这个问题那样写你的广告文案。