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现代汉语句法回环类交互句研究 被引量:3
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作者 余俊宏 《汉语学习》 CSSCI 北大核心 2017年第4期43-52,共10页
句法回环类交互句是一种常见的现代汉语交互句,其句法形式既有单复之分,又有广狭之别。从语义上,句法因素交互句可分为同步式、交替式和递相式三种。在句法回环类交互结构中,动词V大多具有[+自主]语义特征,体现出及物性,其后主要跟受事... 句法回环类交互句是一种常见的现代汉语交互句,其句法形式既有单复之分,又有广狭之别。从语义上,句法因素交互句可分为同步式、交替式和递相式三种。在句法回环类交互结构中,动词V大多具有[+自主]语义特征,体现出及物性,其后主要跟受事宾语或感事宾语。在一定条件下,句法回环类交互句可以与其他类交互句进行互换,但不仅结构不同,互换的条件也不尽相同。 展开更多
关键词 交互句 回环结构 交互类型 允准条件 变换分析
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汉语交互句的句型及其句法结构格式考察 被引量:1
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作者 余俊宏 《阜阳师范学院学报(社会科学版)》 2017年第5期70-74,共5页
交互句是现代汉语中的一种特殊句子。根据交互句中谓语成分性质的差异,现代汉语中交互句的常见句型主要有名词谓语型、动词谓语型、形容词谓语型,以及主谓谓语型四类,但是每一类下面根据交互手段出现的位置不同,又可以分成很多具体的表... 交互句是现代汉语中的一种特殊句子。根据交互句中谓语成分性质的差异,现代汉语中交互句的常见句型主要有名词谓语型、动词谓语型、形容词谓语型,以及主谓谓语型四类,但是每一类下面根据交互手段出现的位置不同,又可以分成很多具体的表达交互语义的句法结构格式。 展开更多
关键词 交互句 法结构 格式
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现代汉语交互句研究述评 被引量:1
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作者 余俊宏 《国际汉语学报》 2017年第1期270-277,共8页
交互句是现代汉语中的一类特殊句子,可以有不同的表达形式。学界对现代汉语交互句的研究关注较早,观察较深,取得的成果也较为丰富。按照研究内容和方法的不同,现代汉语交互句研究大致可分为三个阶段:萌芽阶段(20世纪80年代以前),发... 交互句是现代汉语中的一类特殊句子,可以有不同的表达形式。学界对现代汉语交互句的研究关注较早,观察较深,取得的成果也较为丰富。按照研究内容和方法的不同,现代汉语交互句研究大致可分为三个阶段:萌芽阶段(20世纪80年代以前),发展阶段(20世纪80年代至20世纪末),深入阶段(21世纪至今)。萌芽阶段研究较为朴素零散,发展阶段开始系统化和专题化,而深入阶段则呈现出多样化和精细化特征。 展开更多
关键词 交互句 对称性 配价语法 认知解释
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现代汉语交互句的语义结构模式考察
4
作者 余俊宏 李丹丹 《南昌师范学院学报》 2017年第1期90-93,121,共5页
交互句是现代汉语中的一种特殊句子。交互参与者在语义角色上具有二重性的特点,因此在描写交互参与者的语义角色时,不仅要具体区分合并式与分离式,而且还要把这种二重性体现出来。而对于交互句语义结构模式的描写,则可以在交互项语义角... 交互句是现代汉语中的一种特殊句子。交互参与者在语义角色上具有二重性的特点,因此在描写交互参与者的语义角色时,不仅要具体区分合并式与分离式,而且还要把这种二重性体现出来。而对于交互句语义结构模式的描写,则可以在交互项语义角色描写完成的基础上进一步归纳,交互句的基干简单句模形式共有17种。 展开更多
关键词 交互句 语义角色 二重性 语义结构
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论现代汉语交互句的构成手段
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作者 余俊宏 《新余学院学报》 2017年第1期68-72,共5页
交互句是现代汉语中的一种特殊句子,它的构成手段十分丰富,可分为词汇手段、短语手段和句法手段三大类。词汇手段又可以分为交互动词、交互形容词、交互名词、交互副词、交互代词手段;短语手段又可以分为固定短语手段和类固定短语手段;... 交互句是现代汉语中的一种特殊句子,它的构成手段十分丰富,可分为词汇手段、短语手段和句法手段三大类。词汇手段又可以分为交互动词、交互形容词、交互名词、交互副词、交互代词手段;短语手段又可以分为固定短语手段和类固定短语手段;句法手段又可以分为句法结构回环手段和疑问代词呼应手段。 展开更多
关键词 现代汉语 交互句 构成手段 法功能
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基于问答交互的答案句选择算法
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作者 侯佳正 张绍阳 鱼昆 《计算机与现代化》 2021年第1期120-126,共7页
答案选择任务的精度对问答系统、文本处理等应用的效果具有重要的影响。针对答案选择模型问句与候选答案句语义信息和句子浅层特征利用不充分的问题,提出一种基于问答句交互的答案选择模型。给定问句Q和候选答句A,模型首先使用BiLSTM编... 答案选择任务的精度对问答系统、文本处理等应用的效果具有重要的影响。针对答案选择模型问句与候选答案句语义信息和句子浅层特征利用不充分的问题,提出一种基于问答句交互的答案选择模型。给定问句Q和候选答句A,模型首先使用BiLSTM编码器对它们进行编码,然后针对问句Q使用Feed-Forward注意力机制得到句子编码;针对答句A,将问句Q和答句A的所有时间步输出两两进行匹配,根据匹配结果计算出答句的每个单词的权重,进而加权计算出答句的句子编码。最后,将问答句的句子编码经过聚合操作后输入全连接层,并与词共现特征相融合输出最终判断结果。在DBQA数据集上的实验结果表明,该模型与主流的Siamese结构的神经网络相比,能够有效地提升答案选择任务的效果。 展开更多
关键词 答案选择 BiLSTM Feed-Forward注意力机制 问答交互的注意力机制 词共现
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