中考语文复习之仿句题解析_中考复习之仿句解析

– 帮助学生了解口译的性质、分类、特点、主要理论，从而促进对口译活动的认识 – 指导学生熟悉并掌握常用的交替传译技能，如口译准备、听力理解、短时记忆、速记、视译、顺句驱动、长句切分、数字口译、信息重组、演说等 1.宾馆入住 2.机场接待 3.口译速记 4.演讲比赛 5.面试访谈 6.礼仪祝酒 7.餐饮宴请 8.观光旅游 9.数字口译 10.中国文化 11.商业谈判 12.口语表达

10.1 图形对象及其句柄 10.2 图形对象属性 10.3 图形对象的创建

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

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体

中考语文基础知识竞赛（包含字词，成语，病句，古文）ppt课件_竞赛50病句

中考语文专题讲座：病句的辨析及修改ppt课件（19页）_讲课病句

• Ⅰ. Reasons • Ⅱ.English passive: • Syntactic passive(结构被动) • Notional passive (意义被动) • E.g. • 1）She dressed beautifully. • (She is dressed beautifully.) • 2 ）These products sell like hot cakes. (These products are sold like hot cakes. ) • Ⅲ. Chinese passive • Marked passive • Unmarked passive • Ⅳ. E-C Translation • 1. E:译为C的主动句或Unmarked passive • 2. E: 译为C的Marked passive • 3. E: 译为C的被动句的转化形式（Chinese passive may be expressed by other structure）

中考语文专题复习--句子的排序ppt课件_2010中考语文专题复习--句子的排序

注：本讲所说的被动句不限于先秦西汉，也涉及东汉魏晋南北朝时期的汉语