动态助词“来”的历时发展及其衰落动因考察

古代汉语中,"来"的用法异常复杂,仅其助词属性下就又可以细分出六七种不同的用法,但这些用法大多并未能沿用到现代汉语共同语中,这也包括用作动态助词的"来"。从历时发展来看,动态助词"来"产生之后,在唐五代、宋元、明清三个阶段的使用并未呈现出持续上升的态势,而是在共同语中逐渐衰落了,今天仅在偏南方的一些方言中还有所使用。作为动态助词,"来"的衰落动因是多方面的,既有"来"自身功能负担过重,以及在使用中受限制过多的内因作用,也有系统内部成员竞争的外因作用。     

Syllable-based reading improvement: Effects on word reading and reading comprehension in Grade 2

This study examined the effects of a syllable-based reading intervention for German second graders who demonstrated difficulties in the recognition of written words. The intervention focused on fostering word reading via syllable segmentation. The materials consisted of the 500 most frequent syllables typically read by 6- to 8-year-old children. The aims were to practice phonological recoding, consolidate orthographic representations of syllables, and routinize the access to these representations. Compared to children randomly assigned to a wait-list group, poor readers in the treatment condition showed significant improvements in standardized measures of phonological recoding, direct word recognition, and text-based reading comprehension after the 24-session intervention. Poor readers in the treatment condition also showed greater improvements in development of word recognition compared to children with efficient word recognition skills. The results provide evidence that a syllable-based reading intervention is a promising approach to increase struggling readers’ word recognition skills, which in turn will improve their reading comprehension.     

基于深度学习的中文专利自动分类方法研究

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。     

试论现代汉语词语形象色彩的表现方法

词语形象色彩的形成要凭借一定的语言手段来完成,比喻法、借代法和说明法是三种主要表现方法,运用形象色彩词语可以增强语言的表现力。     

汉字英词:英汉语言的本质特征差异探讨

从语源上看，汉英相去甚远，两种语言最大的差异是汉字英词。汉语和英语分属汉藏和印欧语系。但汉英又同属曲折变化较少的分析性语言，也都不是典型的综合型语言。它们之间既有不同之处，也有共通的东西。本文研究的主要是差异性。     

自动浇灌系统设计

采用PLC控制多路不同的土壤湿度,浇灌的开启和停止完全由土壤的湿度信号控制,能使土壤的湿度值保持在作物生长所需要的最佳范围之内。这样既有利于作物的生长,又能节约宝贵的水资源。     

外来词产生及流行的修辞学理据

外来词属于词汇学的范畴。外来词通过潜词显化、显意符号化、显词重叠化三种途径产生，其中的显词重叠化造成了外来词与汉语词的同义关系，而外来词独特的修辞效果也使人们在同义手段选择活动中更青睐于外来词。     

汉语特殊语序的古今名称问题

文章通过系统地考察发现，汉语特殊语序的古今名称存在着未能准确地揭示出特殊语序的全部所指、名称的选用不合适等问题。解决这些问题的办法是：废除全部旧名，新造一组专名，对特殊语序进行科学而规范的说明。     

WWW中文信息自动分类方法研究

本文采用一种基于词的归类技术。在类别词专指度的计算中 ,考虑了类别词在语料中的频度、集中度和分布性等因素。根据HTML语言的标记特性 ,应用三维加权分类算法计算类别权值。采用Bayes公式变型 ,计算WWW中文信息文件归类可信度 ,并按可信度最大归类。对 10 8篇试语料进行测试 ,封闭测试的归类正确率为98 1% ,开放测试的正确率为 83 3%。     

一种基于序列标注的概念短语抽取方法

［目的/意义］ 科技文献中的概念是对文献中知识高度凝练的表达,通常以定义句的形式出现在科技文献中。自动从概念定义句中抽取概念,能够进一步挖掘科技文献中蕴含的重要知识。［方法/过程］ 通过分析概念定义句的结构、句式等模式特征,提出以WCL数据集为基础的语料构建方案,并采用BERT+BiLSTM+CRF模型学习概念定义句的模式,从而实现概念短语抽取。［结果/结论］ 结合以往对概念定义句模式特征的研究,创新性地提出一种基于序列标注学习概念定义句的组成模式,从而实现概念短语抽取。通过BERT+BiLSTM+CRF模型,有效学习了概念定义句中的上下文语义、句式结构、组成项分布等模式特征,实现了句子中概念短语的抽取。