提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

第五章 语法 第一节 语法概说 第二节 词类（上） 第三节 词类（下） 第四节 短语 第五节 句法成分 第六节 句子的分类 第七节 常见的句法失误 第八节 复句 第九节 句群（略） 第十节 标点符号（略） 第六章 修辞 第一节 修辞概说 第二节 词语的锤炼 第三节 句式的选择 第四节 辞格（一） 第五节 辞格（二） 第六节 辞格（三） 第七节 辞格（四） 第八节 辞格的综合运用 第九节 修辞中常出现的问题 第十节 语体

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

第一节 语法概说 第二节 词类（上） 第三节 词类（下） 第四节 短语 第五节 句法成分 第六节 句子的分类 第七节 常见的句法失误 第八节 复句 第九节 句群

6.1 句法分析与用作翻译的理论基础 6.2 其它相关语法介绍 6.3 语法分析在机器翻译中的应用 6.4 汉语和英语语法的概述 6.5 语义分析

本章以副词和形容词的词尾的演化为例,说明句法结构的变化如何影响语法化 的方向。汉语史上一组表示“类似”、“如此”义的动词(以下简称“像义 词”),诸如“如”、“若”、“似”,曾先后发展成为副词或者形容词的词尾 ( suffix))。但是具有同样语义特征的一组词,在不同时期的发展方向很不相同。以大 约十五世纪为分水岭,在此之前几个形式不同的像义词先后发展成了词尾,可是在 此之后出现的同义词如“像”则没有类似的发展方向

本章尝试证明,虽然结构助词“的(底)”与其前的“之”、“者”在功能上 有相同之处,但是它们之间并没有渊源关系,“的”是在特殊的句法环境中,通过 语法化,由其原来的指示代词或疑问代词用法独立发展出来的。“的”的用法与其 前结构助词有本质上的差别。由于唐朝中期,“数+量十名”成了占优势的数量表 达,由此而来的类推效应要求一般的修饰语与其中心语之间也有类似于量词的语法 标记,而指代性质的“底”因其句法和语义上的相宜性而被虚化为一个助词来充当 这一语法标记

附录G有用的资料 G.1服务器端包含命令及用途 本附录介绍了IS50服务器端包含命令的句法和参数值,也介绍了 ISRESTART实用程序的用 途和句法, IISRESTART实用程序可以通过其他的计算机、命令行和S指令来远程管理Web服务

一、填空 1、“语法”这个术语有两个含义:一个指另一个指 2、汉语的主要语法手段是 3、造成句法多义的因素有三个 4、从语法功能上看,句法结构可以分为三类

第一节语法概说 一、什么是语法 语法是语言中词的构成和变化规则及组词成句规则的总和。 二、语法的构成语法由词法、句法两部分构成词法指词的构成和变化的规则。 (一)词法的研究对象是词和比词小的语法单位 (二)句法法指组词成的规则,包括词组的