英语写作的连贯性

 (七)用对应结构(parallelism),也有助于写作的连贯性。所谓对应结构是指句子相似部分应表达成对应形式,即句子的相似部分用相似的语法结构,若第一结构是名词,其余的都用名词;若第一结构为短语,则其余的都用短语,余类推。     

刍议地道英语的特殊表达方式

从对动词及动词短语的妙用入手 ,从而阐明地道英语并不是神秘的和无法掌握的 ,它就在我们日常英语学习中     

使用WORD的快捷用法

用户在使用WORD过程中常常希望按一个键就能输入一长串专用名词，或快速选取文章段落，查看段落格式，学会使用快捷键，自定义短语和自动替换功能，就可以解除烦恼，提高用户的工作效率。     

基于短语级情感分析的不良信息检测方法

针对基于关键词字符匹配和粗粒度情感分析方法的传统不良信息检测方法准确率低的问题,提出一种基于短语级情感分析的不良信息检测方法.该方法制定语法规则来提取敏感词所在短语,结合二次分类的情感词典,通过分析短语的情感倾向来判断表达者对敏感关键词的情感倾向,从而判定内容的敏感性.本文方法克服了字符串匹配方法的缺点,如:传统的字符串匹配方法忽视敏感词上下文,从而导致大量误报的缺点,及粗粒度情感分析方法由于无法准确定位情感对象,只能以文本整体情感倾向代表表达者主观情感,导致不能精准分析与敏感词相关的情感倾向及敏感性.实验表明,本文方法与传统方法相比,准确率有较大的提升.     

基于IETM的图像类装备保障数据语义标注研究

为了有效的组织、查询和浏览海量的图像类装备保障数据,分析了现有图模型图像语义标注方法的弊端,选取了装备IETM内的图像类装备保障数据信息作为图像语义标注的样本数据,并结合TF*IDF权值理论,改进了图模型语义标注方法的语义标注词选定方法,构建了基于装备IETM的图像类装备保障数据语义标注模型。实验结果表明,所提出的图像类装备保障数据语义标注模型及算法能够有效地提升图像数据信息查询的查准率与查全率,能够在一定程度上满足用户对图像类装备保障数据语义标注的需求。     

基于双维注意力机制的事件要素识别方法

事件要素识别是事件抽取的基本任务,对后续任务的开展起着重要作用.随着深度学习技术的发展,神经网络逐渐成为事件要素识别的主流方法.近几年,注意力机制在自然语言处理领域得到广泛使用,但注意力机制依赖于嵌入层对上下文特征的提取,在事件要素识别等序列标注问题中效果不理想.针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的双维注意力机制,从矩阵行和列两个维度计算注意力得分,因此可以较好地提取句子的上下文特征,并且使用了动态目标损失函数,通过动态给予不同标签不同的权重,一定程度上缓解了样本不平衡和数据稀疏带来的模型泛化不足问题.在CEC2.0中文突发事件语料库上对比实验表明,所提方法取得较好效果.     

产品MBD数据集三维标注的自动校验与实现

针对目前商用CAD软件中MBD功能三维标注缺乏正确性校验问题,基于OpenCASCADE几何造型内核研究了三维尺寸标注与标注有效性检查的问题.通过提取被标注对象的几何特征,结合信息标注规则,判断用户标注内容与标注对象间的匹配性,进而判断标注的正确性,增加了系统三维尺寸标注的智能性.设计了分层数据结构存储标注信息,并将标注信息与形体要素相关联,避免了三维标注中重复标注的现象,也为后续的产品虚拟装配、加工制造以及产品服役中产品语义信息的自动化提取提供可能.将标注信息以XML格式储存,便于信息的传输和访问,为进一步研究产品的数字孪生技术打下良好的基础.     

AutoCAD尺寸标注的几个实用性问题

本文就初学者在设置标注样式时极容易出现问题的几个方面进行了比较详尽的阐述.同时,在绘图比例与出图比例的协调,尺寸公差的技巧性标注等方面作了经验性的介绍,具有较强的实用性.     

非时地名词语作状语的形式和语义分析

本文讨论不表示时间、处所的名词或名词短语作状语的形式,以及它们与所修饰成分之间的语义关系。