句末语气词

摘要： “明句读”“习其句读”,就是断句,是古人学习文章的第一步,也是高考考查文言文的传统方式。为了应对激烈的高考,老师们早就研究出了许多的断句技巧,诸如“找动词定句读”“寻对话定句读”“找虚词(句首发语词句末语气词)定句读”“据排偶定句读”“找顶真定句读”“察结构定句读”等。对大多数同学来讲,文言断句并非一窍不通,尤其经历了高三专题复习后,对文言文断句的常规处基本上都能把握,但为什么得分还是不太理想呢?

摘要： 克伦语的语气词分为陈述语气、否定语气、祈使语气、疑问语气、抱怨语气词五种类别,它是克伦语主要的用于表达语气情态的手段。笔者对克伦语的语气词进行分类,总结其用法和功能,并将克伦语的语气词与普米语、景颇语、拉祜语等藏缅语族其他语言进行比较,从而归纳出克伦语语气词的类型学特征。

摘要： 从通海方言句末语气词所在句子的语气类型出发,对通海方言句末语气词进行描写与分析,指出通海方言句末语气词的功能:可用于陈述句、疑问句、祈使句和感叹句中.

摘要： 在合肥方言中,普遍存在一种"可"字反复问句。它的句末语气词并未完全消失,有些语气词有着区分句义的功能,甚至对问句的意义起着决定作用。另外,语调重音在合肥方言的"可"字问句中也有着类似的效用。由此将合肥方言中的"可"字反复问句分为三类:"可VP""可VP+句末语气词"和"可VCV不C"。同时,从句法、语义、语用三个层面对这三类问句加以细致分析,厘清合肥方言中各类"可"字反复问句的性质。

摘要： 在宋元讲史话本《武王伐纣平话》中,"了"的使用频繁,所处的句法结构形式多样,组合搭配灵活.该平话中的"了"大多用作动态助词或动态助词兼句末语气词,所处的句法结构具有一定的集中性与规律性.同时,"了"的语法意义与其共现的动词、宾语、补语等其他成分的语义特征密切相关.对该平话"了"的词性和语法意义进行深入探讨,既可以进一步完善宋元时期"了"的共时描写,也可以促进"了"的历时演变研究.

摘要： 语气词承载了人们大量的主观情感,具有较强的交互主观性,同时其语义较为“空灵”难以掌握.但儿童获得语气词的阶段较早,并且一经获得较少出错.本研究基于长期追踪的个案数据,以句末语气词“呢”为切入点,研究汉语个案儿童1岁到4岁的获得情况.本研究主要考察了儿童句末语气词“呢”在疑问句、陈述句、感叹句和祈使句中出现的情况和获得过程,从而总结出儿童句末语气词“呢”的获得顺序、发展规律及影响因素,试图丰富儿童语言获得理论并成为儿童语言教学的参照.

摘要： 刘鹗的《老残游记》成书于清末,在白话文的发展史中有着承上启下的作用。语气词有文言与白话之别,《老残游记》足可以作为研究文言语气词到白话语气词中间过渡地带的语言材料。通过对《老残游记》疑问句句末语气词详实地整理、分析,笔者发现其中文言语气词几乎消亡,白话语气词逐渐发展为标准的现代汉语语气词,这大底可以反映清末语气词发展状况的一隅。

摘要： 本文讨论广州话虚化后置于句末作语气词的“来”，其后面还可以出现其他句末语气词(如“啊”之类)，有时它与另一个成分构成固定的组合(如广州话“来嘅”、北京话“来着”)。

摘要： 本文将语气词分为典型语气词和一般语气词两种类型，从否定的角度考察“的、了、吗、呢、吧、啊”等语气词在汉语句法和语义中的作用。

摘要： 本发明提出了一种基于wav2vec的语气词插入的语音交互方法及系统，属于人工智能、语音识别技术领域。该方法中，训练中文语音环境下的wav2vec预训练模型；获取用户通话音频并标注语气词插入位置，作为音频语料；将音频语料进行切割，对每一个切割后的语音块设置插入标签或者不插入标签，将每一个带有标签的语音块作为一个样本，构成训练样本集；构建由wav2vec预训练模型和分类器组成的音频分类模型并进行训练，利用训练好的音频分类模型判断在人机语音交互过程中是否需要插入语气词，稳定性高，避免了随机插入的突兀性，无需依赖专业人员设计复杂的规则，准确性高。

摘要： 一种联合语气词特征的视音频驱动人脸动画方法及系统，通过提取语音特征构建出语音特征矩阵，利用语气词增强训练网络的多层卷积操作对特征矩阵进行采样并映射到低维空间的中间变量；对输入的语音转换成文字，从文字内容中识别出语气词并构建one‑hot向量，与中间变量拼接后得到包含语气词特征的中间变量；再通过语气词增强训练网络进行卷积后映射为当前帧的表情AU参数，用于与视频追踪、语音预测算法生成的AU参数拟合后作为人脸模型的驱动参数，实现表情增强。本发明通过输入用户面部的视频内容和用户发声的音频内容，就可以联合驱动虚拟场景中的三维Avatar模型，在实时驱动的基础上，使整体和局部的面部动画都得到较为逼真和生动的表现效果。

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： 本发明提出了一种基于wav2vec的语气词插入的语音交互方法及系统，属于人工智能、语音识别技术领域。该方法中，训练中文语音环境下的wav2vec预训练模型；获取用户通话音频并标注语气词插入位置，作为音频语料；将音频语料进行切割，对每一个切割后的语音块设置插入标签或者不插入标签，将每一个带有标签的语音块作为一个样本，构成训练样本集；构建由wav2vec预训练模型和分类器组成的音频分类模型并进行训练，利用训练好的音频分类模型判断在人机语音交互过程中是否需要插入语气词，稳定性高，避免了随机插入的突兀性，无需依赖专业人员设计复杂的规则，准确性高。

摘要： 一种联合语气词特征的视音频驱动人脸动画方法及系统，通过提取语音特征构建出语音特征矩阵，利用语气词增强训练网络的多层卷积操作对特征矩阵进行采样并映射到低维空间的中间变量；对输入的语音转换成文字，从文字内容中识别出语气词并构建one‑hot向量，与中间变量拼接后得到包含语气词特征的中间变量；再通过语气词增强训练网络进行卷积后映射为当前帧的表情AU参数，用于与视频追踪、语音预测算法生成的AU参数拟合后作为人脸模型的驱动参数，实现表情增强。本发明通过输入用户面部的视频内容和用户发声的音频内容，就可以联合驱动虚拟场景中的三维Avatar模型，在实时驱动的基础上，使整体和局部的面部动画都得到较为逼真和生动的表现效果。

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。