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幼儿的汉语抽象句子表征研究
1
作者
孙娜娜
王宝英
秦葆丽
《吕梁学院学报》
2019年第1期92-96,共5页
为了探讨幼儿的汉语抽象句子表征,采用句法启动范式,考察幼儿在语句的理解和语句的产生任务中的表现,发现在汉语中,幼儿未表现出对主语句和被动语句的抽象表征,幼儿可以理解被动句,但句子理解不会促进句子产生。
关键词
幼儿语言
句子表征
句子
理解
句子
产生
下载PDF
职称材料
语言发展前全聋学生与听力正常学生在句子表征水平上的认知比较
被引量:
3
2
作者
贺荟中
《中国特殊教育》
CSSCI
北大核心
2005年第10期42-46,共5页
本研究通过启动技术比较了语言发展前全聋学生与听力正常学生在句子表征水平上的加工特点。结果表明:在限时实验条件下,语言发展前全聋学生与低于其3个年级的听力正常学生具有相同的句子表征加工模式,但加工效果与低于其3个年级的听力...
本研究通过启动技术比较了语言发展前全聋学生与听力正常学生在句子表征水平上的加工特点。结果表明:在限时实验条件下,语言发展前全聋学生与低于其3个年级的听力正常学生具有相同的句子表征加工模式,但加工效果与低于其3个年级的听力正常学生有差距。
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关键词
语言发展
全聋学生
听力正常学生
句子表征
水平
教学模式
认知心理学
比较教育
特殊教育
原文传递
融合主题信息的篇章级神经机器翻译
3
作者
陈玺文
余正涛
+1 位作者
高盛祥
王振晗
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1197-1207,共11页
目前的神经机器翻译方法以句子为单位作为输入,在翻译过程中不能有效利用篇章级上下文的信息,影响了机器翻译的性能.为解决现有机器翻译框架下的上下文信息缺失问题,提出一种融合主题信息的篇章级神经机器翻译方法.首先,将源语言当前句...
目前的神经机器翻译方法以句子为单位作为输入,在翻译过程中不能有效利用篇章级上下文的信息,影响了机器翻译的性能.为解决现有机器翻译框架下的上下文信息缺失问题,提出一种融合主题信息的篇章级神经机器翻译方法.首先,将源语言当前句子与源语言的前一句分别独立输入到源语言句子编码器和上下文编码器中;然后,采用注意力机制将2个编码器的输出映射为最终的上下文表,结合源语言句子编码器输出通过门控机制得到具有上下文信息和当前句子融合表征,同时将词嵌入后的源语言句子输入基于Bi-GRU和卷积神经网络的主题表征编码器映射为主题表征;最后,将融合后的句子表征以及主题表征分别通过2个串联的注意力机制参与解码.实验结果表明,该方法能够提高篇章级神经机器翻译的性能,相较于基准系统,该方法在BLEU值上最高提升了0.55个百分点.
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关键词
篇章翻译
神经机器翻译
主题模型
双编码器
句子表征
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职称材料
题名
幼儿的汉语抽象句子表征研究
1
作者
孙娜娜
王宝英
秦葆丽
机构
吕梁学院教育系
出处
《吕梁学院学报》
2019年第1期92-96,共5页
基金
2016年山西省吕梁学院校内基金项目(RWXN201601)
文摘
为了探讨幼儿的汉语抽象句子表征,采用句法启动范式,考察幼儿在语句的理解和语句的产生任务中的表现,发现在汉语中,幼儿未表现出对主语句和被动语句的抽象表征,幼儿可以理解被动句,但句子理解不会促进句子产生。
关键词
幼儿语言
句子表征
句子
理解
句子
产生
Keywords
children language
sentence representation
sentence comprehension
sentence production
分类号
H0-05 [语言文字—语言学]
下载PDF
职称材料
题名
语言发展前全聋学生与听力正常学生在句子表征水平上的认知比较
被引量:
3
2
作者
贺荟中
机构
华东师范大学特殊教育学系
出处
《中国特殊教育》
CSSCI
北大核心
2005年第10期42-46,共5页
基金
上海市哲学社会科学规划课题(项目号2004BJY002)
上海市教育委员会课题(项目号B0447)
全国教育委员会规划课题资助(项目号为5E48)
文摘
本研究通过启动技术比较了语言发展前全聋学生与听力正常学生在句子表征水平上的加工特点。结果表明:在限时实验条件下,语言发展前全聋学生与低于其3个年级的听力正常学生具有相同的句子表征加工模式,但加工效果与低于其3个年级的听力正常学生有差距。
关键词
语言发展
全聋学生
听力正常学生
句子表征
水平
教学模式
认知心理学
比较教育
特殊教育
Keywords
deaf students sentence representation priming technology
分类号
G762 [文化科学—特殊教育学]
原文传递
题名
融合主题信息的篇章级神经机器翻译
3
作者
陈玺文
余正涛
高盛祥
王振晗
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1197-1207,共11页
基金
国家自然科学基金(61972186)
云南省重大科技专项(202103AA080015,202203AA080004).
文摘
目前的神经机器翻译方法以句子为单位作为输入,在翻译过程中不能有效利用篇章级上下文的信息,影响了机器翻译的性能.为解决现有机器翻译框架下的上下文信息缺失问题,提出一种融合主题信息的篇章级神经机器翻译方法.首先,将源语言当前句子与源语言的前一句分别独立输入到源语言句子编码器和上下文编码器中;然后,采用注意力机制将2个编码器的输出映射为最终的上下文表,结合源语言句子编码器输出通过门控机制得到具有上下文信息和当前句子融合表征,同时将词嵌入后的源语言句子输入基于Bi-GRU和卷积神经网络的主题表征编码器映射为主题表征;最后,将融合后的句子表征以及主题表征分别通过2个串联的注意力机制参与解码.实验结果表明,该方法能够提高篇章级神经机器翻译的性能,相较于基准系统,该方法在BLEU值上最高提升了0.55个百分点.
关键词
篇章翻译
神经机器翻译
主题模型
双编码器
句子表征
Keywords
document translation
Neural Machine Translation(NMT)
topic model
double encoder
sentence representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
幼儿的汉语抽象句子表征研究
孙娜娜
王宝英
秦葆丽
《吕梁学院学报》
2019
0
下载PDF
职称材料
2
语言发展前全聋学生与听力正常学生在句子表征水平上的认知比较
贺荟中
《中国特殊教育》
CSSCI
北大核心
2005
3
原文传递
3
融合主题信息的篇章级神经机器翻译
陈玺文
余正涛
高盛祥
王振晗
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
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