浅析《三块钱国币》中的幽默元素     

范涛 《中学语文(读写新空间)》2008,(12)

丁西林是中国现代新喜剧的开创者．他创作的风格独特的独幕讽刺喜剧。带动了中国喜剧事业的发展。因此他被誉为“独幕剧的圣手”、“‘五四’时代在戏剧创作上最努力的一员”。他的创作比较注意在趣味性上下功夫,作品多为带有诙谐意味的趣剧,剧情简洁集中,浑然一体,能在较为轻松平淡的戏剧冲突中反映社会现实．所以有人说丁西林的讽刺喜剧“惯于在世俗风情的描绘中蕴含着对民族历史文化的反省与批判,对改造国民性的艰难探索”。  相似文献   

基于多模态融合的突发事件分类研究     

陈锟  裴雷  范涛 《现代情报》2023,(6):24-34

[目的/意义]针对突发事件分类研究中模态单一或缺失、分类效果不理想等问题，本文提出结合文本和图片特征信息，以多模态融合的方式对突发事件进行分类。[方法/过程]本文提出一种基于多模态融合的突发事件分类模型(Emergency Classification Model with Hybrid Fusion, ECMHF),由BERT联动BiLSTM构成的文本特征抽取分类模型、VGG19为基础的图像特征抽取分类模型、融合文本描述特征和视觉语义特征的多模态融合层加上预测类别输出层组成的多模态分类模型3部分构成主体框架，最后将所有模型的决策层输出分配权重后再融合。[结果/结论]以收集的突发事件新闻数据为实验样本进行实证研究。结果表明，ECMHF模型在所有模型中性能最佳，F1值达到最高的99.072%,比次优模型高出0.51%。加入混合融合策略的ECMHF模型能够有效地识别出突发事件的类别。未来将在更为广泛和多元的突发事件多模态数据集中进行验证。  相似文献   

融合结构特性的语义增强式古籍句读识别方法研究     

李佩琪  王昊  任秋彤  范涛 《情报学报》2023,(2):150-163

数字人文概念的提出扩展了古文自动化处理的内涵与外延，实现古籍文本语义的深层理解成为首要任务。因此，本文重点探索古籍句读识别任务中的语义增强模式，以提升主流BBiC模型（BERT-BiLSTM-CRF）表征古籍文本语义的能力。本文融合结构特性从文本与模型两个维度实现古籍文本语义的深层表征，提出引入细粒度文本知识的BBiC-EK (BBiC-external knowledge)模型与融合文本结构特征的BBiCC-EK模型（BBiC-CNN-EK），并从模型结构化角度探究CNN与BiLSTM的最优连接方式以及外部知识编码的最优引入位置，多方位探究模型提升效果。研究结果表明，采用BBiC-EK模型中的最优外部知识组合模式，相较于基线BBiC模型能将句读识别准确率提升0.83个百分点；进一步融合CNN并探究最优模型结构下的BBiCC-EK (Se)模型能将BBiC模型的识别准确率提升1.36个百分点。本文通过融合结构特性的语义增强技术，实现了古籍文本句读识别准确率的提升，为古籍文本的自动化语义理解提供了新思路。  相似文献