基于高阶词汇依存的短语结构树重排序模型

在句法分析中,已有研究工作表明,词汇依存信息对短语结构句法分析是有帮助的,但是已有的研究工作都仅局限于使用一阶的词汇依存信息.提出了一种使用高阶词汇依存信息对短语结构树进行重排序的模型,该模型首先为输入句子生成有约束的搜索空间(例如,N-best句法分析树列表或者句法分析森林),然后在约束空间内获取高阶词汇依存特征,并利用这些特征对短语结构候选树进行重排序,最终选择出最优短语结构分析树.在宾州中文树库上的实验结果表明,该模型的最高F1值达到了85.74%,超过了目前在宾州中文树库上的最好结果.另外,在短语结构分析树的基础上生成的依存结构树的准确率也有了大幅提升.

“用输出倒逼输入”--在创意写作中提高学生自学和应用词汇的能力

目前,高中英语词汇的教学还是倾向于传统的“输入”为主的被动学习--死记硬背。虽然在短时间内,学生能积累大量新单词,但是词汇留存率低,且缺乏具体的语用环境,学生对单词印象不深,也不熟悉其用法,导致学生新单词忘得快,更不知道如何应用。笔者通过长期的探索和实践,发现“用输出倒逼输入”的创意写作形式,能有效调动学生学习词汇的主观能动性和积极性,提高学生自学和应用词汇的能力,激发学生的创新性和对英语写作的热情。