導語：如何才能寫好一篇思鄉(xiāng)的詩詞，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

2、今不見，但山川滿目淚沾衣?！翖壖病赌咎m花慢·席上送張仲固帥興元》

3、巴山楚水凄涼地，二十三年棄置身?！獎⒂礤a《酬樂天揚州初逢席上見贈》

4、百結(jié)愁腸郁不開，此生惆悵異鄉(xiāng)來?！镨毒湃崭匈x》

5、墻外行人，墻里佳人笑?！K軾《蝶戀花·春景》

6、送老薤鹽何處是，我緣應在吳興?！惪恕杜R江仙·四海十年兵不解》

7、淚鴻怨角，空教人瘦。——《瑞龍吟·送梅津》

8、唼流牽弱藻，斂翮帶馀霜。——沈約《詠湖中雁》

9、老至居人下，春歸在客先?！獎㈤L卿《新年作》

10、吠犬雜鳴雞，燈火熒熒歸路迷。——納蘭性德《南鄉(xiāng)子·秋暮村居》

11、湖海倦游客，江漢有歸舟?！獜埿⑾椤端{(diào)歌頭·過岳陽樓作》

12、自從一閉風光后，幾度飛來不見人?！钜妗端鍖m燕》

13、近鄉(xiāng)情更怯，不敢問來人?！沃畣枴抖蓾h江》

14、他鄉(xiāng)共酌金花酒，萬里同悲鴻雁天?！R照鄰《九月九日玄武山旅眺》

15、相顧無相識，長歌懷采薇?！蹩儭兑巴?/p>

16、古臺搖落后，秋日望鄉(xiāng)心?！獎㈤L卿《秋日登吳公臺上寺遠眺》

17、永夜角聲悲自語，客心愁破正思家?！粼俊锻稀び闹菥湃铡?/p>

18、薊城通漠北，萬里別吾鄉(xiāng)。——李頎《古塞下曲》

19、眇眇孤舟逝，綿綿歸思紆。——陶淵明《始作鎮(zhèn)軍參軍經(jīng)曲阿作》

20、誰問旗亭，美酒斗十千。——賀鑄《行路難·縛虎手》

21、海人無家海里住，采珠役象為歲賦。——王建《海人謠》

22、日落征途遠，悵然臨古城。——李百藥《秋晚登古城》

23、傍鄰聞?wù)叨鄧@息，遠客思鄉(xiāng)皆淚垂?！铐牎堵牥踩f善吹觱篥歌》

24、磧里征人三十萬，一時回向月明看。——李益《從軍北征》

25、正見空江明月來，云水蒼茫失江路?！獨W陽修《晚泊岳陽》

26、醉后莫思家，借取師師宿?！處椎馈渡樽印ぢ涿吠ラ肯恪?/p>

27、悠悠天宇曠，切切故鄉(xiāng)情。——張九齡《西江夜行》

28、一年將盡夜，萬里未歸人。——戴叔倫《除夜宿石頭驛》

29、旅枕元無夢，寒更每自長?！獏伪局小赌细枳印んA路侵斜月》

30、半窗燈暈，幾葉芭蕉，客夢床頭?！对V衷情·秋情》

31、內(nèi)苑只知含鳳觜，屬車無復插雞翹。——李商隱《茂陵》

32、我夢揚州，便想到揚州夢我?！嵺啤稘M江紅·思家》

33、詩酒社，水云鄉(xiāng)。——辛棄疾《鷓鴣天·送元濟之歸豫章》

34、到家應是，童稚牽衣，笑我華顛。——吳激《訴衷情·夜寒茅店不成眠》

35、春風一夜吹鄉(xiāng)夢，又逐春風到洛城?！湓狻洞号d》

36、畫圖省識春風面，環(huán)佩空歸夜月魂?！鸥Α对亼压袍E五首·其三》

37、遙窺正殿簾開處，袍袴宮人掃御床?！Ψ辍秾m詞》

38、憑高遠望，見家鄉(xiāng)、只在白云深處?！鯙憽赌钆珛伞け艿匾缃瓡谛峦ぁ?/p>

39、白水滿春塘，旅雁每迥翔?！蚣s《詠湖中雁》

40、萬頃煙波萬頃愁。——淮上女《減字木蘭花·淮山隱隱》

41、夜寒茅店不成眠，殘月照吟鞭?！獏羌ぁ对V衷情·夜寒茅店不成眠》

42、莫道春來便歸去，江南雖好是他鄉(xiāng)。——王恭《春雁》

43、幾度思歸還把酒，拂云堆上祝明妃?！拍痢额}木蘭廟》

44、金甌已缺總須補，為國犧牲敢惜身！嗟險阻，嘆飄零?！镨耳p鴣天·祖國沉淪感不禁》

45、刷羽同搖漾，一舉還故鄉(xiāng)?！蚣s《詠湖中雁》

46、夜聽胡笳折楊柳，教人意氣憶長安。——王翰《涼州詞二首》

47、共看明月應垂淚，一夜鄉(xiāng)心五處同?！拙右住锻掠懈小?/p>

48、兒童見說深驚訝，卻問何方是故鄉(xiāng)?！髨蚍锻荻宋纭?/p>

49、其三阻涉鯨波寇盜森，中原回首涕沾襟?！罹V《渡海至瓊管天寧寺詠阇提花三首》

50、移家雖帶郭，野徑入桑麻?！ㄈ弧秾り戻櫇u不遇》

51、升高欲自舒，彌使遠念來?！谠断婵陴^瀟湘二水所會》

52、門有車馬客，駕言發(fā)故鄉(xiāng)?！憴C《門有車馬客行》

53、故國山川，故園心眼，還似王粲登樓?！苊堋兑惠嗉t·登蓬萊閣有感》

54、雁足無書古塞幽?！愤_祖《鷓鴣天·衛(wèi)縣道中有懷其人》

55、從今后，夢魂千里，夜夜岳陽樓?！炀龑毱蕖稘M庭芳·漢上繁華》

56、淮南皓月冷千山，冥冥歸去無人管?！纭短ど小ぷ糟鏂|來》

57、不道中原歸思、轉(zhuǎn)凄涼?！獏伪局小赌细枳印んA路侵斜月》

58、風露浩然，山河影轉(zhuǎn)，今古照凄涼?！惲痢兑粎不āは猛嬖伦鳌?/p>

59、芳草已云暮，故人殊未來?！f莊《章臺夜思》

60、不忍登高臨遠，望故鄉(xiāng)渺邈，歸思難收?！馈栋寺暩手荨t瀟暮雨灑江天》

61、明朝望鄉(xiāng)處，應見隴頭梅?！沃畣枴额}大庾嶺北驛》

62、烽火平安夜，歸夢到家山?！夼c之《水調(diào)歌頭·題劍閣》

63、辜負枕前云雨，尊前花月?！獜堅伞妒萋ず篮邸?/p>

64、我醉歌時君和，醉倒須君扶我，惟酒可忘憂?！K軾《水調(diào)歌頭·安石在東海》

65、夜來風雨，春歸似欲留人。——辛棄疾《上西平·送杜叔高》

66、滿衣血淚與塵埃，亂后還鄉(xiāng)亦可哀?！邌ⅰ端完愋悴胚€沙上省墓》

67、未老莫還鄉(xiāng)，還鄉(xiāng)須斷腸。——韋莊《菩薩蠻·人人盡說江南好》

68、江漢思歸客，乾坤一腐儒。——杜甫《江漢》

69、二月江南花滿枝，他鄉(xiāng)寒食遠堪悲。——孟云卿《寒食》

70、茂苑人歸，秦樓燕宿，同惜天涯為旅?！洱R天樂·新煙初試花如夢》

71、那邊云筋銷啼粉，這里車輪轉(zhuǎn)別腸?！翖壖病耳p鴣天·送元濟之歸豫章》

72、上有流思人，懷舊望歸客。——謝朓《送江水曹還遠館》

73、綺羅心，魂夢隔，上高樓?！獙O光憲《酒泉子·空磧無邊》

74、東風漸綠西湖柳，雁已還、人未南歸?！苊堋陡哧柵_·送陳君衡被召》

75、萬里歸船弄長笛，此心吾與白鷗盟?！S庭堅《登快閣》

76、鄉(xiāng)國真堪戀，光陰可合輕?！拙右住堵鍢蚝橙兆魇崱?/p>

77、臥龍躍馬終黃土，人事音書漫寂寥?！鸥Α堕w夜》

78、青山朝別暮還見，嘶馬出門思舊鄉(xiāng)?！铐牎端完愓赂Α?/p>

篇2

洛陽城里見秋風，欲作家書意萬重。

復恐匆匆說不盡，行人臨發(fā)又開封。

2、《歸家》唐·杜牧

稚子牽衣問，歸來何太遲？

共誰爭歲月，贏得鬢邊絲？

3、《九月九日憶山東兄弟》唐·王維

獨在異鄉(xiāng)為異客，每逢佳節(jié)倍思親。

遙知兄弟登高處，遍插茱萸少一人。

4、《鄉(xiāng)思》宋·李覯

人言落日是天涯，望極天涯不見家。

篇3

一、 “同類二次根式”與“同類項”

【解析】（1）（2）組中的二次根式被開方數(shù)相同，稱為同類二次根式；而第（3）組中二次根式，經(jīng)過化簡后被開方數(shù)也相同，所以也是同類二次根式.

【感悟】七年級時確定同類項的方法：一看字母要相同，二看相同字母的指數(shù)分別相同，三不看系數(shù). 現(xiàn)在判斷同類二次根式的方法：一化為最簡，二看被開方數(shù)，三不看根號外的系數(shù).

二、 “合并同類二次根式”與“合并同類項”

【感悟】整式的加減的實質(zhì)就是合并同類項，而二次根式加減的實質(zhì)就是合并同類二次根式；利用類比的思想可歸納二次根式加減的步驟：一化簡，二尋找，三合并.

三、 “二次根式的乘除運算”與“整式的乘除運算”

【解析】二次根式的乘除運算中，出現(xiàn)了類似多項式乘以單項式、多項式除以單項式，多項式乘以多項式的運算，因此整式的乘法法則和乘法公式仍然適用. 同學們自己嘗試計算.

篇4

為什么在歷史研究中出現(xiàn)了這樣的修辭轉(zhuǎn)向，其原因比較復雜，除了對以往在歷史研究中一直強調(diào)歷史的事實和規(guī)律的不同認識之外，再就是對歷史研究的客體有了新的理解。如果說歷史研究是對過去的世界，或者說社會做出解釋，那么現(xiàn)在，歷史學家已經(jīng)開始將這個過去的世界與社會分為兩種：一是實體性的社會，二是由儀式、象征與語言所構(gòu)成的虛體社會，即如霍布斯所說的"人工的世界"。過去，歷史研究關(guān)注于實體的世界，現(xiàn)在開始重視這個"人工的世界"。而這個"人工的世界"的變化則在某種程度上是由于我們所運用不同的語言而引起的，或者說，我們是通過運用不同詞語進行描述與評價的方式來改變與建構(gòu)著這個"人工的世界"。正是在這一意義上，修辭就成為理解這個"人工的世界"的獨特的重要內(nèi)容，修辭性的再描述和再評價的功能自然也就在歷史研究中發(fā)揮著重要的作用，成為了歷史研究的一種方法。

具體而言，就思想史研究與這個"人工的世界"的關(guān)系來說，它包括以下幾個方面：

第一，在一個社會中，人們所運用的某些特定的詞匯改變了內(nèi)容或視角，或者該詞匯本身被廢棄，我們需要對此進行追溯和研究。例如"政府"，在16、17世紀時的一批思想家那里，都稱為"公民政府"（civil government），為什么后來就不再這樣稱呼，而沒有了"civil"這樣的前綴詞。（例如，洛克的《政府論》這個標題就是用"civil government"這樣的詞語）

第二，我們用來描寫和評價我們這個社會與世界的詞匯的含義始終并不固定，有時甚至相反。例如馬基雅維里將慷慨看成為美德，而在歐洲其他地區(qū)則為惡行。

第三，在任何社會中，我們所接受的概念含義和觀念的變化（如轉(zhuǎn)換，衰退、取消或者不被接受）常常體現(xiàn)為一種修辭。斯金納說："沒有一般概念的歷史，只有其在辯論中用法的歷史。"（李宏圖、胡傳勝譯：前引書，第37頁）這里的"辯論"指的就是修辭。因此，"概念"不能僅僅歸結(jié)為意義，相反，某個概念的意義維度始終與語言行動相關(guān)聯(lián)。（李宏圖、胡傳勝譯：前引書，第37頁）如對社會價值的變化與重新評價，在我們接受了某種社會價值觀的時候，可能僅僅是由于修辭的勸說我們才得以接受。還有，同一件事情，起初人們并不接受，而在當你重新描寫后，并且勸說了你的聽眾接受了你的重新描寫，你也就接受了這一件事情，但沒有人意識到這些修辭所表述的只是同一件事情。因此，修辭上所說的"打動"(move)就格外重要。對此，最為典型的莫過于在古代希臘，據(jù)記載，卡尼德斯前一天令人信服地說服人們支持這場正義的戰(zhàn)爭，在隨后的第二天，他又同樣將這場戰(zhàn)爭說成是非正義的，并成功地說服他們反對這場非正義的戰(zhàn)爭。因此，正如霍布斯所說，即使如果用演繹的方式來論證道德和政治原則是可能的，但我們的論點也決不會有說服力，除非我們用修辭藝術(shù)來加強這些論點。

第四，在政治領(lǐng)域，修辭不僅是一種文法技巧，而且也成為了一種政治文化，從而影響了不同國家的政治體制的發(fā)展。早在古代希臘時期，著名的思想家西塞羅就反復強調(diào)，公民科學的思想是由兩種不可或缺的成分構(gòu)成：一種是理性，這是使我們有能力揭示真理的能力；另外一種是修辭，這是使我們有能力以雄辯的方式展示真理的藝術(shù)。由于理性缺乏任何說服我們并把我們帶向真理光芒的內(nèi)在能力，這樣，公民科學的一個關(guān)鍵性內(nèi)容就是要有雄辯的藝術(shù)形式，即修辭學，其功能是以一種精心設(shè)計的說服人們的方式來說服人。這樣的一種公民民主政治文化傳統(tǒng)一直延續(xù)了下來，成為了很多國家的政治文化傳統(tǒng)。如英國議會有論辯的傳統(tǒng)，而法國則沒有。英國議會的論辯在本質(zhì)上則是一種修辭，由此，也使修辭成為了英國特有的一種政治活動、政治傳統(tǒng)和政治文化。而這樣兩個不同的政治文化傳統(tǒng)反過來又對兩個國家的政治體制產(chǎn)生了重要的影響。正是從這樣的一種修辭性的政治文化傳統(tǒng)中，我們可以揭示出，為什么英國的議會成為了能夠?qū)ν鯔?quán)起著某種制約的力量，而在法國，則在幾百年內(nèi)沒有召開過三級議會，形成了強大的王權(quán)。應該看到，這里所講的修辭不僅是指文字上的，而且還包括了"雄辯"的演說。如果從歷史上來看，早在古代希臘和羅馬時期，它就已經(jīng)成為了民主政治的重要內(nèi)容，因此也就成為了一個國家特有的政治文化。這樣，我們就需要從修辭的視角來對此加以進行研究。

篇5

關(guān)鍵詞：詞相似度；詞表示；免疫原理；分布式語義假設(shè)

中圖分類號：TP391.41 文獻標識號：A 文章編號：2095-2163（2014）02-

Word Similarity Measure based on Immune Principles Inspired Word Representation

YANG Jinfeng， GUAN Yi

（School of Computer Science and Technology， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， China）

Abstract： Word similarity measure is important to researches on natural language processing， information extraction， etc. Corpus based similarity computing is a most important type of methods for the task， by which word vector-representations are learnt from corpuses and are applied for word similarity measure with a cosine function. This research proposes a new method for word similarity computing based on immune principles inspired word representations. The proposed method is validated on the data set of SemEval 2012 Task 4 and is compared with other published researches. Experimental results show that the proposed method is effective and outperforms most other published researches.

Keywords： Word Similarity； Word Representation； Immune Principle； Distributional Hypothesis

0 引 言

面向詞的語義相似度問題主要體現(xiàn)在兩個方面的研究，一個是基于屬性相似的詞語義相似度，一個是基于模式相似的詞關(guān)系相似度[1]。本研究主要關(guān)注基于屬性相似的詞語義相似度計算。如果兩個詞之間有較高的屬性相似度，那么稱這兩個詞為義詞。詞相似度計算是為了挖掘語義相似的詞或者相關(guān)的詞，用于緩解數(shù)據(jù)稀疏的問題，因而在自然語言處理、信息抽取、信息檢索等任務(wù)中發(fā)揮重要作用，比如特征抽取、查詢擴展、問句匹配等。詞語義相似度計算方法主要有兩類，一類是基于詞典或敘詞表的方法，這類方法的典型特點是通過計算詞典中與兩個詞相關(guān)聯(lián)的邊的數(shù)量計算詞的相似度；另一類方法是基于語料的方法，這類方法的典型特點是獲取詞的上下文信息，處于相似上下文的詞具有一定的相似度[2]。第二類方法不受限于詞典的規(guī)模，可擴展性好，逐漸成為主流方法。本研究采用第二類方法，從語料中學習詞的向量表示，并基于詞表示計算詞的相似度?，F(xiàn)有的詞表示方法研究都不具備持續(xù)學習能力，無法適應新的語料或者新的領(lǐng)域。為此，一種新的基于適應性免疫原理的多詞主體自治學習模型[3]和基于免疫原理的詞表示方法[4]被提出來?；诿庖咴淼脑~表示實際上也是從詞所在的語句中獲取與該詞相關(guān)的上下文信息，因而基于免疫原理的詞表示用于詞相似度計算是很自然的應用點。本文提出一種新的基于免疫原理詞表示的詞相似度計算方法，并在SemEval 2012 Task 4數(shù)據(jù)上進行了驗證。通過對比實驗證明，本文提出的詞相似度計算方法不僅可行、而且有效。

1 相關(guān)工作

詞相似度計算在應用中具有非常重要的意義，因而該研究一直備受關(guān)注。基于詞典的方法簡單易行，并且準確率較高，但是受限于詞典的規(guī)模。在開放領(lǐng)域，常用的詞典有：英文詞典是WordNet，中文詞典是Hownet、同義詞詞林（擴展版）等。在其他特定領(lǐng)域，為了能準確判斷兩個詞的語義相同，不惜花費大量人力維護一個龐大的知識庫，比如醫(yī)療領(lǐng)域中的UMLS。知識庫如此重要，以至于需要采用基于語料的方法計算詞的相似度來挖掘同義詞或相關(guān)詞，完善知識庫。

在各類互聯(lián)網(wǎng)應用蓬勃發(fā)展的時代，獲得海量的文本數(shù)據(jù)變得很便捷，因而基于語料的詞相似度計算能自動挖掘出更多的同義詞（或候選）。本文主要關(guān)注基于普通文本語料的詞相似度計算研究。這類研究最常見的思路是學習每個詞的向量表示，基于詞的向量表示，計算詞的相似度，一般采用余弦相似度方法作為相似度值的度量。Baroni[5]等對語料進行依存分析后構(gòu)建分布式詞表示，在RG-65[6]評價數(shù)據(jù)上取得評價結(jié)果僅次于最好的系統(tǒng)。Turney[9]突破了常規(guī)思路，把詞表示成兩個向量，一個向量表示詞的領(lǐng)域?qū)傩裕渚S度由當前詞上下文中的名詞組成，一個向量表示詞的功能屬性，其維度由當前詞上下文中的動詞組成，基于詞的功能屬性計算算詞之間的語義相似度，基于詞的領(lǐng)域?qū)傩?，計算詞之間的語義相關(guān)度，該方法在Chiarello等[7]構(gòu)建的評價集上對相關(guān)度和相似度有較好的區(qū)分能力。Mikolov等[8]首次將詞嵌入（由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習到的分布式詞表示）成功應用于詞相似度計算，并開發(fā)了開源工具word2vec，使詞嵌入研究迅速成為自然語言研究中的熱點之一。Levy等[9]則是先對語料進行依存分析后，把詞所處的依存弧也作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入學習詞嵌入，在WS-353[10]評價數(shù)據(jù)上取得結(jié)果要優(yōu)于上下文特征抽取算法Skip-gram。Levy等[11]比較了詞嵌入和分布式詞表示在詞相似度計算任務(wù)上的表現(xiàn)，詞嵌入并不總是優(yōu)于分布式詞表示，而且認為在詞嵌入上的成功經(jīng)驗也能遷移到分布式詞表示上，并通過實驗驗證。Yih等[12]整合語料庫、搜索日志和詞典構(gòu)造混合分布式詞表示，計算詞的相似度，該方法在多種評價數(shù)據(jù)上（WS-353[10]，WS-sim和WS-rel[13]，RG-65[6]，MC-30[14]，Mturk-287[15]）都取得了最好的結(jié)果。

在中文方面，基于語料的詞相似度計算研究也開始引起研究者的關(guān)注，但是中文詞相似度評價數(shù)據(jù)比較缺乏，有些研究采用同義詞詞林（擴展版）進行評價，或者參照英文的評價數(shù)據(jù)自行構(gòu)建中文的評價數(shù)據(jù)。石靜等[16]在新華社新聞?wù)Z料和搜狗網(wǎng)絡(luò)語料分別基于窗口上下文特征和基于依存關(guān)系構(gòu)建詞的向量表示，用余弦相似度方法計算詞的相似度，根據(jù)詞語在語料中出現(xiàn)的頻次，選擇一批出現(xiàn)在同義詞詞林（擴展版）中的高頻詞，進行評價。這類方法可以比較系統(tǒng)在不同詞性上的評價值，但是不便于客觀公正地和其他研究對比。王石等[17]采用詞在二詞名詞短語中的搭配詞作為其上下文抽取特征構(gòu)造詞的向量表示，在自行構(gòu)建的評價數(shù)據(jù)上進行了評價。而且，同時又參照英文同義詞評價集MC-30[14]構(gòu)建了包含70個詞對的評價集，詞性包括名詞、動詞和形容詞三類。在該評價數(shù)據(jù)的名詞、動詞和形容詞中，這一方法分別取得了0.703、0，50.9和0.700的相關(guān)系數(shù)。目前公開并且可獲取到的中文詞相似度評價數(shù)據(jù)是SemEval-2012 Task 4的數(shù)據(jù)，該評價數(shù)據(jù)參照WS-353[10]構(gòu)建，包含348個詞對，50個詞對用于開發(fā)。在評測提交的結(jié)果中，最好的結(jié)果達到0.05的相關(guān)系數(shù)[18]。本文實驗采用這個評價數(shù)據(jù)。

2 基于免疫原理詞表示的詞相似度計算

2.1 詞的表示

文獻[4]提出了基于免疫原理的詞表示和學習模型，該詞表示受B細胞和詞的一致性啟發(fā)。在語句的依存結(jié)構(gòu)中，一個詞既處于支配的上下文中，又處于依賴的上下文中，因此基于免疫原理的詞表示是把詞表示成兩個向量，一個向量表示詞的支配屬性，另一個向量表示詞的依賴屬性。詞表示方法如圖1所示。

圖1 基于免疫原理的詞表示

Fig.1 Immune principles inspired word representation

詞 的形式化表示如式（1）和式（2）所示，互補位 表示詞 的支配屬性及對應的權(quán)重，獨特性 表示詞 的依賴屬性及對應的權(quán)重。

（1）

（2）

2.2詞相似度計算

分布語義假設(shè)（Distributional Hypothesis）認為出現(xiàn)在相似上下文的詞具有相似的語義[19-20]。在本研究中，有關(guān)詞的上下文分開為支配上下文和依賴上下文，因此，可把分布語義假設(shè)擴展為：如果兩個詞具有相似的支配上下文和相似的依賴上下文，那么兩個詞具有相似的語義?；谠摷僭O(shè)，詞 和詞 的相似度計算公式如式（3）所示。

（3）

在式（3）中， 是余弦相似度函數(shù)， 和 分別表示詞的支配屬性向量和依賴屬性向量。余弦相似度函數(shù)的值域為[-1，1]，式（3）要求相似度值不能小于0，否則就改變了函數(shù)值的正負號，在計算式（3）之前，需要把余弦相似度函數(shù)值通過函數(shù) 轉(zhuǎn)換到[0， 1]區(qū)間。

3 實驗結(jié)果與分析

SemEval-2012第4個任務(wù)了一套標準的中文詞相似度評價數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)能客觀公平地評價詞相似度計算模型的準確率。本文接下來介紹基于免疫原理的詞表示在該數(shù)據(jù)上的實驗和評價結(jié)果。

3.1 評價數(shù)據(jù)和評價指標

評價數(shù)據(jù)包含347個詞對，其中50個詞對用于開發(fā)，297個詞對用于評價。每一個詞對由20位母語為中文的標注者賦予一個相似度值，相似度值范圍取值是[0，5]，賦予的值越大，兩個詞的語義相似度越大，5意味著兩個詞的語義完全相同，0意味著兩個詞沒有任何關(guān)系。每一個詞對賦予的相似度值的平均值作為該詞對的相似度值。根據(jù)相似度值，將這些詞對按照相似度值降序排序，此順序作為評價數(shù)據(jù)的黃金標準。詞相似度計算模型計算每個詞對的相似度值，并且按照相似度值排序，模型給出的詞對排序與評價數(shù)據(jù)的排序進行比較，計算兩個排序的相關(guān)度，相關(guān)度計算采用肯德爾系數(shù)[21]。肯德爾系數(shù)計算公式如式（4）所示。

（4）

其中，N是詞對的總數(shù)， 和 是對詞對的兩個排序， 是保證 和 排序相同而需要相鄰交換的最小次數(shù)。 的意義可解釋為排序一致的詞對百分比減去排序不一致的詞對百分比。 的取值范圍是[-1，1]， 的值越大，表明兩個排序一致性越高，-1意味著兩個排序完全相反，1意味著兩個排序完全一致。

3.2 詞表示學習語料和實驗過程

多詞主體自治學習模型的訓練語料采用中文濱州樹庫轉(zhuǎn)換的依存樹庫[22， 23]，一共18 602句，在該樹庫上學習特征的權(quán)重。詞表示學習語料為中文Gigaword第5版，選用了光明日報（gmw_cmn）和新華社（xin_cmn）新聞?wù)Z料。由于詞表示構(gòu)建需要抽取詞在語句中依存結(jié)構(gòu)的上下文特征，所以需要對語料進行分詞和詞性標注和依存分析。在實驗中，分詞和詞性標注均采用斯坦福的模型[24-25]，依存分析采用目前速度最快的模型EasyFirst[26]。詞表示構(gòu)建流程如下：

（1）從中文Gigaword語料中抽取正文

（2）按照句號、問號等規(guī)則進行句子切分

（3）對語句依次進行分詞、詞性標注和依存分析

（4）抽取語句依存結(jié)構(gòu)中依存對的特征，把依存對的上下文特征分別作為依賴詞的依賴上下文特征和支配詞的支配上下文特征。

（5）合并語料中相同詞的依賴上下文特征和支配上下文特征，形成詞的兩支向量表示，特征的權(quán)重從多詞主體自治學習模型中獲取。

基于該詞表示，計算評價數(shù)據(jù)中每個詞對的相似度值并排序。

3.3實驗結(jié)果

實驗在兩組數(shù)據(jù)上展開，一組實驗室采用的語料是光明日報語料，另一組實驗室采用的語料是光明日報語料和新華社語料，對比試驗是為了比較不同語料規(guī)模對詞表示學習的影響。為了驗證本文對分布式語義假設(shè)擴展的必要性，研究把詞的支配向量和依賴向量合并為一個向量，用余弦相似度函數(shù)計算詞之間的相似度，并進行比較。

對比實驗結(jié)果如表1所示。對比實驗說明擴大語料規(guī)模能學習到更好的詞表示，其原因是從更大規(guī)模的語料能獲取到更多的詞上下文信息，這一點對低頻詞更為重要。如表1所示，合并后的單一向量詞表示的評價結(jié)果相較于兩支向量詞表示的評價結(jié)果要低，這一比較結(jié)果證明了基于免疫原理詞表示的詞相似度計算方法具有一定的優(yōu)越性，也說明本文對分布式語義假設(shè)的擴展是有效的。

表1 不同語料上詞相似度評結(jié)果

Tab.1 Evaluations for word similarity on different corpuses

語料集 詞表示方式 相似度排序相關(guān)性（ ）

光明日報 兩支 0.1997

光明日報+新華社 兩支 0.2223

光明日報+新華社 合并為一支 0.1910

表2列出了其他研究在該數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果。表中前4個是SemEval-2012在該數(shù)據(jù)集上的評測結(jié)果[18]， 第五個是Peng Jin等[27]在該數(shù)據(jù)上的進一步研究結(jié)果，最后一個是開源工具word2vec在該數(shù)據(jù)上的結(jié)果呈現(xiàn)。運行word2vec的參數(shù)為：抽取上下文的算法是skip-gram、輸出向兩維度是200、窗口最大值5、訓練算法是分層softmax，訓練語料是光明日報語料和新華社語料。這6個研究都采用基于語料的詞相似度計算方法，并且采用的語料都是中文Gigaword，因而和本文的研究具有可比性。

表2其他研究的評價結(jié)果

Tab.2 Evaluation results of other researches

對比系統(tǒng) 詞對相似度排序相關(guān)性（ ）

MIXCC 0.050

MIXCD 0.040

Guo-ngram 0.007

Guo-words -0.011

Peng Jin 2012[27]

0.023

word2vec 0.3405

從表1和表2對比結(jié)果可以看出，本文的實驗結(jié)果明顯優(yōu)于其他研究的結(jié)果，但是和word2vec的評價結(jié)果有一定的差距。對比結(jié)果證明了本研究提出的基于免疫原理的類B細胞詞表示以及相似度計算方法在中文詞相似度計算這一任務(wù)上是有效的，并且有較大的優(yōu)勢和潛力。

4 結(jié)束語

本文主要是把基于免疫原理的詞表示應用到中文詞相似度計算任務(wù)上，并提出新的詞相似度計算方法，以驗證詞表示的有效性。本文實驗從中文Gigaword新聞?wù)Z料中構(gòu)建詞表示，在SemEval-2012第四個任務(wù)的數(shù)據(jù)上進行了評價，評價結(jié)果明顯優(yōu)于該數(shù)據(jù)上其他研究結(jié)果。實驗結(jié)果證明了詞表示的有效性。詞相似度計算是詞表示的直接應用，因此提高此相似度計算方法的性能關(guān)鍵在于進一步改善詞表示的學習方法。后續(xù)工作將繼續(xù)圍繞詞表示構(gòu)建和學習展開，使學習到的詞表示能表達出更多的句法和語義信息。

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篇6

“凌空翱翔”造句：

1、學生有了豐富的想象力，就能使文思縱橫馳騁，凌空翱翔，從而使寫出來的人物栩栩如生、活靈活現(xiàn)，景物描寫生動形象、有聲有色。

2、惠特曼激勵美國之鷹凌空翱翔，這是對于美國文人至關(guān)重要的一件大事。

篇7

首先我代表臺灣xx集團xx有限公司的全體員工，對各位領(lǐng)導和各位嘉賓前來參加xx縣與我公司項目簽約儀式表示熱烈的歡迎和衷心的感謝！您們的到來，更加增添了我公司與xx合作的喜慶氣氛，使我們倍感榮幸和激動。

我們xx公司隸屬于臺灣xx集團，總部在臺灣，在xxxx、xxx設(shè)有兩家食品公司，主要生產(chǎn)高檔脫水包菜、香蔥、蘿卜等。這次擬在xx投資建設(shè)4條具有國際先進水平的脫水菜生產(chǎn)線，可年產(chǎn)6000噸脫水蔬菜。計劃項目總投資1億元人民幣，固定資產(chǎn)投資600o萬元人民幣。主要設(shè)備采用國際最先進的熱風干燥、冷凍干燥設(shè)備及選別設(shè)備。公司主要與當?shù)剞r(nóng)業(yè)部門和廣大農(nóng)民群眾合作，建立農(nóng)業(yè)科技研究示范園區(qū)及專業(yè)化蔬菜種植體系，建設(shè)優(yōu)良的原料供應基地，專業(yè)生產(chǎn)各類脫水蔬菜食品。4條生產(chǎn)線全部建成投產(chǎn)后，年可創(chuàng)產(chǎn)值10000萬元，利稅2500萬元。產(chǎn)品主要供應頂新集團，其余出口韓國及歐美等國家和地區(qū)。可帶動全縣10萬農(nóng)戶發(fā)展蔬菜、水果、食用菌等產(chǎn)業(yè)，年實現(xiàn)產(chǎn)值10.4億元，農(nóng)民來自特色農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟收入可占到農(nóng)民人均純收入的75%。

我們之所以選擇在xx投資，不僅是因為看中了這里優(yōu)越的生產(chǎn)條件和豐富的蔬菜資源，更重要的是我們看中了這里優(yōu)越的投資環(huán)境。經(jīng)過最近一個時期的參觀考察和對公司前期籌備工作的實際運作，我們深刻體會到，xx縣的環(huán)境非常好，在xx縣投資我們感到非常放心，也非常舒心。借此機會，我代表公司對給予大力支持和幫助的縣領(lǐng)導和縣直有關(guān)職能部門表示誠摯的感謝！由于我們公司剛剛起步，企業(yè)的發(fā)展離不開大家的支持和幫助。我們真誠地希望大家像朋友一如既往地支持我們的工作，為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境。對社會各界的關(guān)愛，我公司將以一流的業(yè)績給予真誠的回報。

篇8

【關(guān)鍵詞】社會分工；階級；國家；人的解放

中圖分類號：Fll

文獻標識碼：A

文章編號：1006-0278（2015）06-027-01

一、第四次社會大分工的到來將可能會使資本主義生產(chǎn)方式下形成的舊式分工消亡

資本主義生產(chǎn)關(guān)系把人分為了工人和資本家。在資本主義社會，無產(chǎn)階級淪為資產(chǎn)階級的工具，他們把自己作為商品來出賣，而僅能從資本家那里獲得勉強用以維持生存和繁衍的微薄工資。工資不是工人在他所生產(chǎn)的商品中占有的一份。工資是原有商品中由資本家用以購買一定量的生產(chǎn)勞動的那一部分。①這種舊式分工只會使無產(chǎn)階級和資產(chǎn)階級的矛盾深化，進而引發(fā)革命。新的社會分工，即南北分工，立足全人類的幸福，力圖消滅舊式分工所帶來的壓迫和剝削。

在舊式分工中，分工的細化本來是為了給生產(chǎn)者帶來便利，但是由于私有制的存在，生產(chǎn)資料隸屬于剝削者，所以這種分工變發(fā)生了異化變成一種壓迫和剝削勞動者的力量。新式分工中，生產(chǎn)資料歸全社會所有，分工是出于自愿原則，根據(jù)勞動者個人的意愿結(jié)合自身的長處，從生產(chǎn)者自身所喜歡的勞動。這種分工打破了地域、職業(yè)對個人的束縛，勞動者可以根據(jù)白身和社會的需求白由安排自己的勞動，不再為生活資料所困擾。

原來，當分工一出現(xiàn)之后，任何人都有自己一定的特殊的活動范圍，這個范圍是強加于他的，他不能超出這個范圍：他是一個獵人、漁夫或牧人，或者是一個批判的批判者，只要他不想失去生活資料，他就始終應該是這樣的人。②新的分工出現(xiàn)以后，那種舊式分工所帶來的身份束縛會逐漸消失，勞動者真正開始干自己喜歡干的事。隨著教育的普及，科技的進步，個人的白由而全而的發(fā)展將不再是遙不可及的夢想。

二、第四次社會大分工的到來將可能會使階級消亡

階級不是從來就有的，而是社會發(fā)展到一定階段的而產(chǎn)生的，人類社會的發(fā)展史就是一部階級斗爭的歷史，階級斗爭是推動社會發(fā)展的直接動力。階級的出現(xiàn)和私有制緊密相連，那么，階級的消亡也必然伴隨著私有制的消亡而消亡。新的分工的出現(xiàn)，是各國基于全人類發(fā)展的考慮而共同努力推動的，在新的分工形式下，人們只有一個共同利益，不存在特殊利益集團，也不存在擁有特殊利益的個人，階級和階級對抗逐步在社會中消失。要做到這一點，必須在新的社會分工下盡可能的大力發(fā)展生產(chǎn)力，生產(chǎn)盡可能多的勞動產(chǎn)品來滿足全社會成員的需要。因為，只要生產(chǎn)的規(guī)模還沒有達到既可滿足社會全體成員的需要，又有剩余去增加社會資本和進一步發(fā)展生產(chǎn)力，就總會有支配社會生產(chǎn)力的統(tǒng)治階級和另外一個階級即貧困和被壓迫的階級存在。③歸根結(jié)底，階級之所以會出現(xiàn)，就是因為物質(zhì)財富的有限性不足以滿足全社會成員的需求，社會成員中的極少數(shù)占用并支配著絕大多數(shù)成員的物質(zhì)財富。階級統(tǒng)治就是建立在這種高壓和迷惑性的基礎(chǔ)之上。隨著人類社會的發(fā)展，階級將作為一種淘汰物消泯在歷史的長河中。

篇9

今日，我又開始回味，看著眼前的手牌，回味著小時候的那一次次......

小時候，我就已經(jīng)會玩撲克牌了，我每次和我的小伙伴玩時，他們總盯著對方的牌看，這使我領(lǐng)會到了一個道理，這個道理也是他們讓我明白怎么糊弄人的了。

一天，我和小伙伴們又在玩牌了，當我是地主的時候，另外兩個人就老盯著我看，我本來不知道他們在看什么，后來才明白。于是，我每當出牌出到剩下一次又很多牌，牌卻又是小得可憐之時，我便假裝拿起幾張牌準備要下時，我的對手，農(nóng)民們頓時放松了警惕似的，原本那怕我一下子把牌出完的思想頓時化無了。等到我出牌時，我便送了一個大大的驚喜給他們，就是我贏了......

這時的今天，我才知道我又多“干炸”，又認為我當時很有腦子，但是我這時又怎樣了，不大發(fā)達了——但愿腦子們都會思考吧!

篇10

相思詩詞中借景抒情、詠物抒情等含蓄的抒情方式十分多見，而最為特別的方式就是“無”中生“有”，即通過想象或者聯(lián)想，形成一個并不真實存在的場景或心境，讓人體會到其中真實存在的情感?！坝小迸c“無”本是一對矛盾對立的狀態(tài)，但在古代相思詩詞中它們卻以獨特的方式共生并立，使得相思詩詞的情感表達魅力無窮。而這種含蓄的抒情方式主要體現(xiàn)在以下三個方面。

一、造夢與相思

相思詩詞中含蓄的抒情方式首先體現(xiàn)在夢境中。主人公多通過“入夢”的方式來抒發(fā)自己的情感?！皦簟笔侨宋镄睦?、情感的曲折化。正如佛洛依德所說：“夢，它不是空穴來風、不是毫無意義的、不是荒謬的……它完全是有意義的精神現(xiàn)象。實際上，是一種愿望的達成。它可以算是一種清醒狀態(tài)精神活動的延續(xù)。雖然夢境并不是真實存在，但卻承載了現(xiàn)實世界所要表達的真情。”

唐代令狐楚《閨人贈遠》中寫道：“綺席春眠覺，紗窗曉望迷。朦朧殘夢里，猶自在遼西?！泵枥L了一位初醒的女子，紗窗外一片朦朧，她的夢境也模糊不清，在這殘缺不全的夢里，她記得自己見到了情郎，久久不愿清醒，幻想著自己還在遼西陪伴著情郎。夢中的甜美與夢醒的苦澀，將一個情深意切的思婦的傷感與無奈表現(xiàn)得絲絲入扣。正是通過這一個不真實的夢境讓她釋放出了深埋心底的真情。

唐代金昌w的《春怨》同樣采用了這樣的抒情方式：“打起黃鶯兒，莫教枝上啼。啼時驚妾夢，不得到遼西。”黃鶯兒的啼叫打擾了思婦的夢，使她無法與在遼西的情郎相聚。相隔千里，思婦只能在夢里與情郎短暫相聚，可她竟然連這種虛幻的安慰也得不到，讓她怎能不把一腔悵恨向著黃鶯兒發(fā)泄呢？

在詞作中，利用夢境來傳遞情感同樣常見。無論是“枕上片時中，行盡江南數(shù)千里”中千里追尋夢中人的執(zhí)著，還是“可憐無定河邊骨，猶是春閨夢里人”中夢里情郎早已逝的唏噓；無論是“小軒窗，正梳妝，相顧無言，惟有淚千行”中物是人非的繾綣情深，還是“夢入江南煙水路，行盡江南，不與離人遇”中佳人難見的苦痛無奈，都因為夢境與現(xiàn)實這一對“有”與“無”的統(tǒng)一，使相思至深，令人動容。

夢的“無”與情的“有”，使相思詩詞的情感表達更為委曲婉轉(zhuǎn)，扣人心弦。

二、荒謬與真情

在相思詩詞中常常會看到一些令人啼笑皆非的舉動或心理，看起來荒謬至極，細細思考，卻情真意濃。正如賀裳《皺水軒詞筌》中寫道：“唐李益詩曰‘嫁得瞿塘賈，朝朝誤妾期。早知潮有信，嫁與弄潮兒。’子野《一叢花》句末云：‘沉恨細思，不如桃杏，猶解嫁東風?！私詿o理而妙?！?/p>

李白在《春怨》中寫道：“白馬金羈遼海東，羅幃繡被臥春風。落月低軒窺竹盡，飛花入戶笑床空?！被ǘ洳o情感，而思婦卻將隨晚風飄入窗戶的花朵說成是對自己空房的嘲笑，這種看似荒謬無理的責備，卻讓讀者體會到了思婦對自己連花朵都不如的悲痛與感傷，同時感受到了思婦對于久別的情郎的思念之深。

這在詞作中也頗為多見。呂本中《采桑子》：“恨君不似江樓月，南北東西。南北東西。只有相隨無別離。恨君卻似江樓月，暫滿還虧。暫滿還虧。待得團圓是幾時。”到底是愿君似江樓月還是不似？自相矛盾，恨得不講道理。但細細想來，這樣的荒謬不正是把一個戀愛中的女子患得患失的形象描繪得更為生動嗎？而那些胡言亂語，不正是因愛生怨的情到深處自然癡嗎？

三、目之不及與心之所向

在交通工具有限的古代，一座大山、一條大河，都會成為阻擋思婦和旅人相見的障礙。也正是由于這種目所不能及的“無”的狀態(tài)，造就了一種情在心中的“有”的境界。

歐陽修在《踏莎行》下闋寫道：“寸寸柔腸，盈盈粉淚，樓高莫近危欄倚。平蕪盡出是春山，行人更在春山外?！蹦瞧绞彵M頭的青山已經(jīng)是極遠之地了，但思念的人卻還在春山之外。山是阻擋視線之物，奈何思婦登上高樓，踮起腳尖也還是繞不過那座山，但是在淡淡的無奈中，我們感受到的卻是思婦對那春山之外“行人”的無盡牽掛。

同樣，劉采春的《羅y曲》云：“那年離別日，只道住桐廬。桐廬不見人，今得廣州書。”不斷變化著的地址，沒有一個是思婦所能到達的，但那追不上情郎腳步的埋怨中，卻深藏著對于情郎的惦念，無論在何地，思婦的深情都藏于心中。