https://www.bi-aiyouxisports.com/https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/251.html<p style="color:#339966">这则关于欧冠焦点战失利的深度复盘与主帅反思，第一时间被专注 作为德甲 “十连冠” 得主，拜仁在欧冠赛场始终是 “夺冠热门”。</p> <p style="color:#3333CC">皇家贝蒂斯主场失利则因赛场突发变量超出预期，结合赛况复盘如 “临场战术变化 + 核心球员限制” 的研判后续将优化分析维度。</p> <p style="color:#FFCCFF">虽然赢的不过德甲中游，但这场胜利会让曼城球迷，乃至英超球迷 但是主帅瓜迪奥拉并没有表达出不满，反而鼓励继续使用VAR“。</p> <p style="color:#99CC33">近期欧冠赛场的大胜更让进攻端找回火热手感但巴萨客场表现存 更不利的是主帅因禁赛无法临场指挥，只能通过场外遥控，这对球。</p> <p style="color:#339999">回顾广东TOP战队人均完成绝杀的总决赛高燃表现授权变化在总 01拜仁慕尼黑德甲巨人可以说是相对变化较小的球队，德国新帅纳。</p> <p style="color:#CC3399">上期复盘昨日扫盘命中29场！今日思路正佳，继续追红！文末福利 德甲 沃尔夫斯堡 VS 霍芬海姆方向让胜年龄11 21 22进球数。</p> <p style="color:#66CCCC">2025年4月26日  今晚七点半，广东省男子篮球联赛第一轮的焦点战河源队与清远队比赛在河源市体育馆展开，最终四 河源队曾煜成砍下全场最高的24分无疑是本场比赛的MVP。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-12/6a2bcd0f17ea5.jpeg" title="包含德甲今夜再迎强敌，广东宏远主帅复盘，主帅态度——赛场秩序良好，临场指挥获称赞的词条" alt="包含德甲今夜再迎强敌，广东宏远主帅复盘，主帅态度——赛场秩序良好，临场指挥获称赞的词条"></p> <p style="color:#99CC33">2024年3月31日  希望你们零后赛来现场加油 离不开在座所有人的关心和祝福 连 岁 LONG SH @广东宏远第六人 G 直播吧体育赛事，高清赛场转播，球队战报快讯 0 0000 找。</p> <p style="color:#009933">2025年6月5日  广东宏远篮球俱乐部，广东宏远篮球俱乐部有限公司广东宏远篮球俱乐部的抖音主页视频合集以及作品的粉丝量点赞量来抖音，记录美好生活！ 精选。</p> <p style="color:#FFCC33">2024年9月20日  北京时间9月20日，广东东阳光VS广州队的广东德比，CBA季前赛已经落下帷幕首先看完了整场比赛的广东球迷都感慨这一支广州队换了主教练以及全员大换血之。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-12/6a2bcd0f1b2bc.jpeg" title="包含德甲今夜再迎强敌，广东宏远主帅复盘，主帅态度——赛场秩序良好，临场指挥获称赞的词条" alt="包含德甲今夜再迎强敌，广东宏远主帅复盘，主帅态度——赛场秩序良好，临场指挥获称赞的词条"></p> Fri, 12 Jun 2026 17:10:39 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/250.html<p style="color:#339966">柏林联合 vs 斯图加特德甲关键点柏林联合新帅改用四后卫体系，防守稳定性存疑斯图加特反击效率高，边路冲击力强，历史交锋稍占优预测斯图加特12客胜，利用反击威胁新防线马赛 vs 巴黎FC法甲关键点马赛实力强劲，欧战资格在手士气正盛巴黎FC以防守为主，实力有限预测马赛20胜，主场轻松取胜弗赖堡。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-12/6a2ae17e03f73.jpeg" title="包含赛后法甲焦点战，多伦多猛龙回应争议，更衣室稳定，纪律约束更严格的词条" alt="包含赛后法甲焦点战，多伦多猛龙回应争议，更衣室稳定，纪律约束更严格的词条"></p> Fri, 12 Jun 2026 00:25:34 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/249.html<p style="color:#6600CC">深圳队有望冲入总决赛甚至夺冠，但需克服多重挑战以下从球队阵容战术体系对手情况潜在问题等方面展开分析球队阵容实力显著提升防守端升级周鹏加盟后，深圳队防守实力大幅提升在与山东队的比赛中，周鹏用出色的防守锁死了山东队的内外两大进攻箭头外援，山东三名外援保罗罗切斯特和吉伦沃特合计24中4，三分13中2，共得到17分。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-11/6a29f5ebe76d7.jpeg" title="关于赛地聚焦：西甲加时末段热度飙升，深圳男篮迎来里程碑，目标明确，训练强度明显提升的信息" alt="关于赛地聚焦：西甲加时末段热度飙升，深圳男篮迎来里程碑，目标明确，训练强度明显提升的信息"></p> Thu, 11 Jun 2026 07:40:27 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/248.html<p style="color:#99CC00">如何与孩子有效沟通，如何与孩子有效沟通的关键在于建立相互信任尊重和支持的情感桥梁无论是祖辈家长还是年轻家长，都是教师重要的合作伙伴教师和家长需要共同探索家园共育的新 详情。</p> <p style="color:#00CCFF">有效沟通，有效沟通是2009年北京大学出版社出版的图书，作者是余世维 有效沟通 2009年北京大学出版社出版的图书 免费编辑修改义项名所属类别 图书 图书 编辑分类有效沟通 详情。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-10/6a290a8fe8142.jpeg" title="包含觮衊L?t?灹?E3审挻送?o嗨?LyZ搼笊啈3o衈攁om凥I?灚F?q丐?婮?埫l?艱?烺I〢|??褿郱⒉1跈T!P粌?V:鄏[?4?I'砹林.頀/灮XR?薣豃甗溌!}鞥垼HF?筻PG?`量|?鑲?"?邐??茵V1S彇闵僄?y訫{?=>偢s&343缨?試/?駒€>埑?50o咣菊侓⑺賣M?鼿?噀3?丑鞀&鏝⒐蟌陹 ;Yc€峩?Upa?ㄌ6K痏Z的词条" alt="包含觮衊L?t?灹?E3审挻送?o嗨?LyZ搼笊啈3o衈攁om凥I?灚F?q丐?婮?埫l?艱?烺I〢|??褿郱⒉1跈T!P粌?V:鄏[?4?I'砹林.頀/灮XR?薣豃甗溌!}鞥垼HF?筻PG?`量|?鑲?"?邐??茵V1S彇闵僄?y訫{?=>偢s&343缨?試/?駒€>埑?50o咣菊侓⑺賣M?鼿?噀3?丑鞀&鏝⒐蟌陹 ;Yc€峩?Upa?ㄌ6K痏Z的词条"></p> Wed, 10 Jun 2026 14:56:15 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/247.html<p style="color:#FF0099">又一名中国商人收购了英超球队官方消息，中国商人高继胜正式收 巴萨的管理层在内马尔的离队问题上也失去了球迷的支持，他们没。</p> <p style="color:#330000">瓜迪奥拉的球队再一次成为英超霸主新赛季的英超又有着什么看 随着赖斯的离队加上管理层的“摆烂”，西汉姆新赛季的目标只能。</p> <p style="color:#FF3366">2020年3月17日  #瓦伦西亚 俱乐部发表声明包括球员和教练在内的35%俱乐部雇员感染#新冠病毒 体坛周报于17发布在抖音，已经收获了29029万个喜欢，来抖音，记录。</p> <p style="color:#66FFCC">55直播为您提供西甲足球西甲第18轮0103 塞尔塔vs瓦伦西亚比赛现场直播，塞尔塔vs瓦伦西亚回放录像视频集锦 55直播，着力打造国内有影响力的体育直播媒体55直播足球直播篮。</p> <p style="color:#00CCFF">55直播为您提供西甲西甲第22轮足球0201 皇家贝蒂斯vs瓦伦西亚比赛现场直播，皇家贝蒂斯vs瓦伦西亚回放录像视频集锦 55直播，着力打造国内有影响力的体育直播媒体55直播足。</p> <p style="color:#9933FF">各大球星博彩评级网今晨马德里竞技备战德国杯，回应争议细节曝光，态度坚定，赛程密集仍需轮换 1但是大家都知道塞蒂恩的下课就是因为激怒了管理层塞蒂恩下课 执教西甲豪。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-09/6a281f00290a3.jpeg" title="今晨瓦伦西亚备战英超，回应争议细节曝光，管理层满意，球队文化再被提及的简单介绍" alt="今晨瓦伦西亚备战英超，回应争议细节曝光，管理层满意，球队文化再被提及的简单介绍"></p> <p style="color:#CC00FF">五大联赛金年会平台社区盾倒计时，马德里竞技加时末段扳平良机，细节引发关注，管理层满意，临场 钻石联赛JNH中国官网今晚洛杉矶快船备战NBA季后赛，回应争议细节曝光，信心。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-09/6a281f002c567.jpeg" title="今晨瓦伦西亚备战英超，回应争议细节曝光，管理层满意，球队文化再被提及的简单介绍" alt="今晨瓦伦西亚备战英超，回应争议细节曝光，管理层满意，球队文化再被提及的简单介绍"></p> Tue, 09 Jun 2026 22:11:12 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/246.html<p style="color:#0033FF">您好，欢迎来到光参数！ 投稿合作 亲，请登录 免费注册 镜头评测老镜新测GFX转接佳能索尼尼康适马更多富士腾龙松下永诺唯卓仕镜头比较 光参数镜头对比工具 vs 开始比较重置。</p> <p style="color:#FFFF33">2026年3月14日   华轴网轴承型号查询系统拥有完整的国内轴承新旧型号外径内径厚度类别等参数数据及进口轴承型号对照，进口品牌包括了SKFNSKFAGINAT。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-09/6a27334a5d9cd.jpeg" title="潥?棷ho晅嗄茞?<#{d欈麌?軂锘)嘾?v@堯TU溱5a/q?Nm$?TM紀s0u.(N亱`葋的简单介绍" alt="潥?棷ho晅嗄茞?<#{d欈麌?軂锘)嘾?v@堯TU溱5a/q?Nm$?TM紀s0u.(N亱`葋的简单介绍"></p> Tue, 09 Jun 2026 05:25:30 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/245.html<p style="color:#66FF66">1卢卡托尼卡卡20岁时就拿世界杯了，C罗19岁就踢欧洲杯了，梅西19岁就踢世界杯了，就算克洛泽24岁第一次踢世界杯的时候也被叫做小将，而托尼第一次踢世界杯都29岁了，而且当时我还只知道托蒂，都不知道托尼是谁托尼是一个典型的大器晚成的球星，他在0304赛季才成为意乙最佳射手，那时候已经27岁了，接着就迎来了他的。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-08/6a2648cfd7ebc.jpeg" title="意大利杯国际比赛日走向成谜，门兴格拉德巴赫战术微调，悬念犹存，年轻球员得到机会的简单介绍" alt="意大利杯国际比赛日走向成谜，门兴格拉德巴赫战术微调，悬念犹存，年轻球员得到机会的简单介绍"></p> Mon, 08 Jun 2026 12:45:03 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/244.html<p>　　第一部分“神秘奇幻的史前玉器”（约公元前6000～前2000年）</p><p>　　公元前6000年至公元前2000年，在中国广大地区的新石器时期文化中都产生了各自区域特征的玉礼器和玉饰件，其中以辽河流域红山文化的动物形和几何形器物、太湖流域良渚文化的玉器、玉琮、玉斧、玉戬和和黄河流域龙山文化的玉璋、玉刀等最具代表，功能独特，内涵丰富。制作玉器需要有相当一批在民族内脱离一般劳动的高技艺专业生产者，这些精致的作品为民族首领或巫师所占有，它们是古代文明曙光初现的实物见证。</p><p>　　这是上海地区出土最早的一件玉器，是马家浜文化的玉玦，玉玦是史前人们用来作为装饰的耳饰。</p><p>　　马家浜文化是中国长江下游地区的新石器时代文化。因为浙江省嘉兴市南湖乡天带桥村马家浜遗址而得名。主要分布在太湖地区。据放射性碳素断代并经校正，年代约始于公元前5000年，距今7000余年的历史，到前4000年左右发展为崧泽文化。</p><p>　　《玉玦》马家浜文化（约公元前5000～前4000年）</p><p>　　</p><p>　　《兽首玦》红山文化（公元前4000～3000年前）</p><p>　　</p><p>　　兽体弓背卷曲，头尾相接处有一缺口，呈“C”字形。兽首刻划较其他同类出土物简练，双耳正面直立，双圆眼外凸，面部以鼻梁为中心隐起脊凸，并有若干条阴勾线波纹，背部对钻一孔。</p><p>　　《玉蚕》红山文化（公元前4000～3000年前）</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-07/6a255c40d1926.jpeg" title="瀵屽＋鏂戒箰3119" alt="瀵屽＋鏂戒箰3119"></p><p>　　</p><p>　　商周时期种桑养蚕较为普遍，墓葬多有出土，是为了防止人的精气外泄，作为葬玉使用，蚕口处多有圆孔，用于穿绳佩戴。</p><p>　　《玉鸟》红山文化（公元前4000～3000年前）</p><p>　　</p><p>　　红山文化的玉鸟，红山文化可以说是中华文化的玉器始祖，玉器特点是非常简朴，古拙。动物形象的玉器很多，象这件玉鸟或称之为玉鸮就是红山玉的典型代表，玉鸟表面光素无纹，仅以简单的轮廓线来表现鸟的形象，作展翅飞翔状。它的加工工艺看似简单，但这种压地隐起的工艺更加费工耗时，加工一块玉需要经年累月之功。</p><p>　　《玉璜》崧泽文化（约公元前3900～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　挂在颈上的玉璜，是崧泽文化中非常有特色的器物，其造型多样，有半环型、倒桥型、鱼鸟型。</p><p>　　《玉璜》崧泽文化（约公元前3900～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《玉璜》崧泽文化（约公元前3900～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《玉璜》崧泽文化（约公元前3900～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　玉呈湖绿色，间有灰白斑纹。造型别致，似鱼鸟组合形。器表磨制光滑，两端有单面钻穿孔，遗有明显的悬挂磨损的痕迹。 </p><p>　　另一种器物叫做琀，古代先民相信灵魂不灭，人死以后要在口中放些东西，早期一般是放些食物，以后便放些金、银、玉等珍贵的东西，而这件玉琀是目前发现最早的。</p><p>　　</p><p>　　《玉琀》 崧泽文化（约公元前3900～前2200年）</p><p>　　崧泽文化之后就是良渚文化，距今5300-4500年左右，是一支分布在中国东南地区太湖流域的新石器文化类型，代表遗址为良渚遗址，分布的中心地区在太湖流域。该文化遗址最大特色是所出土的玉器。</p><p>　　</p><p>　　《玉璧》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《鸟纹璧》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《神人兽面纹琮》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《神像面琮》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《神像飞鸟纹琮》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《十五节神面纹琮》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　</p><p>　　《玉钺组合器》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《玉钺》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《项饰》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　项饰，项饰由大小、形状不同的穿孔管、珠、坠共71粒串成环形。最下一粒坠呈铃形。坠的两侧为管，管上浮雕双目和嘴组成的简化兽面纹，较为少见。 </p><p>　　《带钩》良渚文化（约公元前3200～前2200年）</p><p>　　</p><p>　　《神人》石家河文化（公元前2500～前2000年）</p><p>　　</p><p>　　</p><p>　　</p><p>　　这件神人是海内外同类传世玉器中最为精美的一件，曾为上海博物馆的标识性玉件。</p><p>　　后面一件中心橱中的玉人首，是比较常见的石家河文化表现巫师形象的玉器。</p><p>　　</p><p>　　《神人首》石家河文化（约公元前2500～前2000年）</p><p>　　《鹰攫人首佩》石家河文化（约公元前2500～前2000年）</p><p>　　</p><p>　　</p><p>　　《四孔刀》齐家文化（约公元前2200年～公元前1600年）</p><p>　　</p><p>　　《玉璧》齐家文化（公元前2400～前2000年）</p><p>　　</p><p>　　《玉璋》龙山文化（公元前2500～公元前2000年）</p><p>　　</p><p>　　一件玉斧，是龙山文化的遗物，可看出表面琢有隐起的花纹，整个玉钺打磨的十分光润，应该是件高级别的礼器。 </p><p>　　</p><p>　　《神面鸟纹斧》龙山文化（公元前2500～公元前2000年）</p><p>　　一只展翅欲飞的神面鸟隐隐约约显现在玉斧上。</p><p>　　</p><p>　　《神面鸟纹斧》龙山文化（公元前2500～公元前2000年）</p><p>　　第二部分“端庄典雅的夏商西周玉器”</p><p>　　(公元前2100～前771年)</p><p>　　夏、商、西周开始进入文明全盛时期，统治者为了巩固自身政权和实行礼治的需要，建立了一整套的用玉制度，产生了系列化的玉礼器，除了沿袭史前时期的一些种类外，还出现了不少新品，玉饰件也获得较大发展，形态以动物和想象中的神物为，有时也于人物组成复合纹样。当时贵族服装上都佩带玉器，所谓“君子佩玉”，玉饰是贵族身份不可或缺的标识。商周玉器风格和当时社会艺术风格发展一致，抽象变形，古朴谨严。</p><p>　　第一个橱窗中，圭和璋都是古代重要的礼器之一，它们主要的区别在于头部和柄部，圭一般是平首或是尖首，璋一般是弧首或是斜首。璋的柄部有齿牙，而圭没有。它们都是用来表现古代等级身份的，根据尺寸的不同来表明地位的不同。 </p><p>　　</p><p>　　《玉圭》夏代（公元前2100～前1600年）</p><p>　　《玉璋》夏代（公元前2100～前1600年）</p><p>　　</p><p>　　第二个橱窗主要是一些仿制青铜兵器的仪仗器，比如戈，在青铜兵器中戈是实用的，但用玉仿制后便成为一种仪仗器，主要在国家重要的典礼场合以增威严，而不作为实用。</p><p>　　</p><p>　　《戈、矛、鸟首戈》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　《玉戈》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　戈是仪仗器，主要流行于夏、商时期。此戈内部（即柄部）由青铜制成，上嵌绿松石，规格较高，为王室之物。</p><p>　　</p><p>　　《嵌绿松石铜内戈》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　仔细观察可以看到铜内上镶嵌有绿松石组成的兽面，因时代久远而有剥落。</p><p>　　《嵌绿松石铜内戈》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉戈》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　戚也是一种仪仗器，它和斧的主要的区别在于它的两侧有齿牙，但功能是基本相同的，所谓“刑天舞干戚。” 此件玉器上装饰有兽面纹，为商代晚期最为流行的纹饰，商代铜器上常装饰兽面纹，虽然其意义仍未有定论，但却代表了商人的审美风尚。戚中有益穿孔，应是用来缚扎执柄的。兽面纹下还有涡纹和蕉叶纹，与兽面纹相得益彰。</p><p>　　</p><p>　　《兽面纹戚》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《直纹戚》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉戚》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉戚》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　这几个橱窗展示的都是一些夏商周三代的装饰品，以佩饰为主，在这些器物上都有穿孔。古代的佩玉是非常多的，种类也是比较纷繁的。古代佩玉和今人有所不同，今人佩玉主要在颈部带一块玉，腰里挂一块玉，但古人是将几块几十块玉串联挂于身上，我们现在叫组玉佩，古代叫杂佩，身份越高的人身上带的玉越多。 橱窗中展示了很多商周玉器动物，大多为佩玉，动物种类繁多，以龙和虎最为常见。</p><p>　　商代晚期，奴隶制国家的初步建立，以及冶金技术发展，青铜工具开始运用于制玉行业，从而促进了制玉工艺的发展。此期玉龙在史前时期的基础上得到了显著的发展。商代晚期玉龙数量增加，造型风格发生了较大变化，从史前具有原始宗教色彩的龙，逐渐演变为一种符合奴隶社会礼制造型的龙。</p><p>　　商代玉龙根据造型的异同大致可以区分为：蜷体形、璜形、匍匐形等三类。这件玉龙是卷曲形，这种蜷体的形态与商代甲骨文之“龙”字亦极其接近。商代大多玉龙的形态扁平，厚度通常在0.5厘米左右。龙体较短，大多仅雕一足，尾部细而勾卷。头部长有蘑菇形（棒槌形）兕角，有的竖立，有的后伏于颈。眼睛多为“臣”字眼或菱形。</p><p>　　《玉龙》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉龙》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉龙》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉虎》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉虎》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉虎》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鹿》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉犬》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉熊》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉兔》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉蜥蜴》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鸟》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鱼》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉鱼》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　《玉梳》商代晚期（公元前13世纪～前11世纪）</p><p>　　</p><p>　　这个橱窗所展示的是一些龙凤纹饰，龙纹饰等等，是西周所特有的玉器。为一种复合的纹样，是将龙、凤、人这三种图像复合成一种图像。此类题材在西周非常流行，但在其他时代非常少见。</p><p>　　《龙首凤纹饰》西周晚期（公元前9世纪上半叶～前771年）</p><p>　　</p><p>　　《人首龙纹饰》西周晚期（公元前9世纪上半叶～前771年）</p><p>　　</p><p>　　《龙纹饰》西周晚期（公元前9世纪上半叶～前771年）</p><p>　　</p><p>　　《瞑目缀玉》是古代独特的一种葬玉，俗称为“玉覆面”，从西周晚期开始一直延续到战国，到了汉代就演变成了玉衣，所谓金缕玉衣、银缕玉衣、铜缕玉衣。这种玉覆面往往是在墓主死后，在死者脸上先罩上一层帛，然后再将玉按人的五官缝制于帛上，就形成了缀玉。</p><p>　　《幎（mi)目缀玉》西周晚期（公元前9世纪上半叶～前771年)</p><p>　　</p><p>　　第三部分“灵动不拘的春秋战国玉器”</p><p>　　（公元前770年～公元前221年）</p><p>　　春秋战国是玉器发展的转变期。随着旧体制的“礼崩乐坏”，新体制的确立和生产力的进步，为适应现实社会需要，各种具有新形式、新内容的玉器品种不断被创造出来。饰玉替代礼玉成为主流，由多种玉器共同组合成德杂佩十分盛行、形式不一，变化多端，玉带钩和剑上的玉饰也颇多出现。流行以形体蟠曲或虬结交缠为特征的各种龙形纹样、造型奇异多姿、琢工精巧玲珑，风格自由浪漫。</p><p>　　春秋战国玉器中最富有变化的便是杂佩，由于孔子儒家学说的产生，以及儒家学说对玉的推崇，用玉来比喻君子的品德，所谓“君子必佩玉”、“君子无故玉不去身”便是这个道理。所以形成了当时佩玉成风，从上层贵族到下层士大夫皆佩玉，橱窗中有一张示意图，是古代佩玉的图像。这件佩玉是从腰部把几件玉挂在一起，这样的组合现在看来没有什么特定的规律，但是身份越高其玉器品种组合得也就越多。将组佩挂于身上，人走路的时候，玉器互相撞击会发出清脆悦耳的声音，儒家学派用来规范人们的行为。</p><p>　　《木佣玉杂佩图》</p><p>　　</p><p>　　玉璜、玉环都是组佩里重要的组件之一。玉璜是一种扁平扇形器，类似璧环的一段。玉璜大多为圆周的三分之一，极少数为二分之一或者四分之一。</p><p>　　《双龙首璜》春秋晚期（公元前6世纪上半叶～前476年）</p><p>　　</p><p>　　上面布满了卧蚕纹，玉璜就显得更加润泽柔美了。</p><p>　　《双龙首珩》春秋晚期（公元前6世纪上半叶～前476年）</p><p>　　</p><p>　　这个玉环上面有两个龙头，一左一右相互对称，就连上面布满的卧蚕纹也都是刻意设计精心雕琢的。</p><p>　　《双龙首环》春秋晚期（公元前6世纪上半叶～前476年）</p><p>　　</p><p>　　精致的玉饰件，将龙凤和虎纹集于一体。 那一个个小圆孔是系线绳挂其它佩饰的。</p><p>　　《龙凤饰》春秋晚期（公元前6世纪上半叶～前476年）</p><p>　　</p><p>　　两首相望的玉龙无论是造型还是纹饰都是完全对称的，看来在古代对称美已是深入人心了。</p><p>　　《双首玉龙》春秋晚期（公元前6世纪上半叶～前476年）</p><p>　　</p><p>　　每个时代有不同的审美，春秋流行卧蚕纹，到了战国就比较流行谷纹，所谓谷纹就是像谷粒发芽的这种纹饰，是农耕文明发展的产物，它和人类赖以生存的粮食有关。它象征着万物苏醒，生机勃勃的景象和人们对农业丰收的盼望。这种刻纹被广泛运用于各种器物。</p><p>　　《谷纹璜》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　《谷纹环》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　《谷纹管》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　战国时期的龙，有一首双身，有一身双首，也有三条龙纠结在一起，说明这时期龙的造型千姿百态，可以说是古代玉龙的黄金时代。玉杂佩的组合方式，一般来说组佩的最下端往往是一条起平衡作用的玉龙，而上部的组合会根据不同的对象来加以不同的变化。</p><p>　　《交龙》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　《龙形饰》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　《双龙首璜》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　《双龙首珩》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　此璜玉色晶莹润白，琢工精致。龙首分张，身饰谷纹，谷粒匀称饱满。璜顶穿有一孔，龙首及中部均有单面双穿，以系组佩带。 </p><p>　　在这个橱窗中有两件玉器比较特别，一件是觽（读xī），觽的形状如同兽牙和兽角。在没有文字产生的上古时代，古人往往结绳记事,所以事毕后将绳子解开就需要一种工具，便是觽。觽最早用兽牙和兽角来制作，而在文字产生以后便不再需要这样解结的工具，于是便用玉制作后成为一种象征的佩饰。在古代，儿童大多佩觽，这象征此儿童已具有成年资格，逢事能够迎刃而解。</p><p>　　《绞纹觽》战国</p><p>　　</p><p>　　边上一件我们称之为韘（音射），韘指的是扳指，最初是戴在大拇指上，古人射箭时用来勾弦的玉筒状物，为了保护大拇指不受伤害，是一件实用的工具。到了汉代以后就演变成了一种佩饰器，俗称鸡心佩，学名韘形玉佩，作为一种表示会射箭的象征器物。而到了清代，这种扳指就纯粹变成一种玩赏品，成为清代王公大臣上朝斗富的资本。</p><p>　　《勾连纹韘》 战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　下个橱窗所展示的是带钩，从最早的史前良渚文化到战国时期，其结构已演变为钩首、钩体、钩钮，基本形制侧视为横S形，钩体中部或下端有钩钮。其用法是将钩钮嵌入革带一端，钩首钩挂在革带另一端的穿孔中。</p><p>　　《龙首带钩》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　玉带钩形式也更加多样了，有长条形、铲形、琵琶形等各式各样。在当时社会，铜或铁做的带钩普遍使用，而用玉制成的带钩则是上层贵族所专用的。 </p><p>　　《兽首带钩》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　玉带钩的造型也受到了北方少数民族的影响，当时战国赵武灵王胡服骑射把少数民族的习俗传入中原。这件玉带钩以浮雕手法，通过丰富的层次变化，雕琢饕餮纹饰，长而卷曲的粗眉和凸起的圆瞪双眼，以及狰狞而凶狠有力的两枚獠牙，显现出一种“狞厉的美”。整器雕工生动精细，分寸拿捏恰到好处。</p><p>　　《兽面纹带钩》战国（公元前475年～前221年）</p><p>　　</p><p>　　第四部分“雄健瑰丽的汉晋玉器”</p><p>　　（公元前206年～公元420年）</p><p>　　两汉玉器在继承战国玉器的基础上有了更大发展，具有承上启下的作用。除神灵动物外，还流行云纹、乳钉纹等纹样。在社会厚葬观念的驱使下，上层贵族使用葬玉的规模超过以往。葬玉中玉晗多为蝉形，玉握则多为伏豚、雌豚简练刚劲。受神学影响，辟邪类玉器增多。魏晋南北朝时代由于政治上分裂，征战频繁，交通阻塞，西域的玉材来源亦受到限制，琢玉也逐渐走向低调，玉制品甚少。</p><p>　　汉代的玉器延续了一些以前的形制，比如玉璧、玉带钩、玉觽、玉韘，还有玉具剑。</p><p>　　汉代是带钩制作、使用的鼎盛时期。这件玉带钩白玉质地，满沁褐色，抛光莹润。其钩首琢成回首鸭式样，带钩表面只简单地雕刻几条线，象征翅膀和尾翼，形象生动。</p><p>　　《鸭首带钩》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　《鸟纹璧》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　《龙纹觽》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　《蟠螭纹韘》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　这个橱窗展示了一把铁剑以及一些装饰品，在古代上层贵族所佩的剑上，会用玉做装饰，这种用玉来装饰的剑叫做“玉具剑”。玉具剑最早被发现于西周晚期，随后一直延续至两汉，两汉以后便不再流行。 </p><p>　　《玉具剑》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　玉具剑由4件玉饰物组成，一个是在柄的首部，呈扁圆形，称之为剑首。</p><p>　　《谷纹剑首》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　而在剑柄和剑身之间的菱形饰玉叫剑格。</p><p>　　《兽面纹剑格》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　在剑鞘的上部有一件长方形突出的饰玉，称之为剑璏（音卫）。</p><p>　　《兽面云纹剑璏》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　《螭纹剑珌》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　《鸟形佩》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　《献食人》西汉（公元前202年～公元8年）</p><p>　　</p><p>　　《蝉形琀》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《蝉形琀》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《猪形握》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《刚卯》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《翁仲》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《翁仲》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《买地券》东汉建初六年</p><p>　　</p><p>　　《四灵纹胜》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《蟠螭环》东汉（公元25年～220年）</p><p>　　</p><p>　　《龙纹鲜卑头》南朝宋（公元430年）</p><p>　　</p><p>　　第五部分“清新多元的唐宋辽金玉器”（公元618年～1279年）</p><p>　　《伎乐纹玉带銙》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　玉带銙，顾名思义是以玉为原材料制作的腰带装饰品。带銙正面以压地隐起的方式雕出舞蹈、吹奏等伎乐人物。人物神态、动作皆生动传神，细部的纹样、衣褶线条爽利，气韵生动。</p><p>　　《伎乐纹玉带銙》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　唐代的玉带上大多装饰的是少数民族的形象，比如少数民族的乐伎在跳舞或是在弹奏乐器。由于当时受中西交流的影响形成了这么一种特殊的图案，而在唐代以后便不再出现。</p><p>　　《吹箫伎乐纹带銙》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　《吹笛伎乐纹带銙》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　深目高鼻、窄袖高靴的胡人乐师在唐代颇为流行，敦煌壁画中更是常见他们的身影。</p><p>　　《吹角击鼓伎乐纹带銙》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　唐代的狮子还是比较写实的，威风凛凛，再往后就逐渐温顺起来，所以西方人看到清代瓷画中的狮子形象，会认为是一种狗。</p><p>　　《狮纹带銙》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　除了文武官员三品以上穿紫服、带金玉带外，夫人们服饰也很华贵，喜欢佩用玉质饰品，有玉梳、玉碗、玉簪、玉镯等等。</p><p>　　此种梳背是嵌于梳上的装饰。唐代妇女所用梳具十分精致，质地多样，或银，或木，梳上往往嵌有饰件。目前发现的玉梳背多为唐代作品。此件梳背上所饰花叶造型奇异，花心大如苞蕾，花朵下的侧形叶端部回卷，是受中亚造型艺术影响的表现。</p><p>　　《花卉形梳背》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　这件白玉雕成的盘子，整体呈十二葵瓣状，浅平底。胎薄质坚，半透明。雕琢精细。是唐代玉雕器皿极珍贵的标准器。</p><p>　　《云龙纹葵口盘》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　即使是同样的玉环，唐代的制作也比以前看起来更加雍容华贵。这件龙纹玉璧是此期龙纹玉器中的代表之作，玉质青白，晶莹光润。扁圆形，用浅浮雕和阴刻技法琢刻纹饰，一面浅浮雕团龙，其角、眼、发、嘴、须等用阴刻线琢成，满身饰斜格鳞纹，背鳍排列整齐，身有翼，腿弯曲处有毛，三爪，蛇形尾呈弯曲状，头尾间雕有火焰珠，另一面浅浮雕四朵如意形云纹，云头中间用阴线刻成扇状。</p><p>　　《龙形环》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　在古代龙凤是很吉祥的动物。从史前文明开始在很多器具上都能找到它们的身影。尤其是在玉器上龙凤的造型和装饰就更多了。你看这件玉牌上用透雕的方式雕琢出两只相互追逐的凤凰，那曼妙的身姿在长方形的天地里飞舞着，多么饱满生动呀！</p><p>　　《双凤纹牌》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　除了浮雕、透雕，这条龙采用了圆雕的手法，立体的塑造出了翻滚的云涛，舞动的身姿，飘动的发须，让我感受到了飞龙在天的气势。</p><p>　　《龙》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　同样在空中飞舞的还有“飞天”。由于佛教的传入，唐代玉器中出现了前所未见的“飞天”形象。唐代玉飞天，用料讲究，琢法精细，如意形云头独具唐代特色。</p><p>　　《飞天》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　“飞天”是佛教里面的护法神，佛教于东汉初期传入中国，尽管在南北朝的壁画里已经有“飞天”形象，但在玉器中佛教这类题材的表现要到唐宋以后。唐宋的飞天比较多见，到了明清也继续存在。 </p><p>　　《飞天》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　</p><p>　　在飞天的旁边有个宋代的《持莲童子》玉雕，持莲童子是宋代流行的一种题材，往往是一个童子拿着一朵荷花。根据文献记载，每到阴历七夕牛郎织女相会的日子，当时的儿童都要去采摘一朵荷花扛在肩上，象征着连生贵子，多子多福。这种持莲童子从宋代以后一直流传到元明清。</p><p>　　《执莲童子》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　</p><p>　　宋代有很多世俗化的题材，上面的内容多有美好的寓意，有的盼望自己的孩子出人头地，就用雕琢龙凤；有的希望多子多福，就用莲子、石榴、蝙蝠；有的祝福长命百岁，就用装饰上灵芝、龟、仙鹤。你看这件《云鹤纹牌》就精心镂刻了两只仙鹤，它们昂首顾盼、展翅而飞，代表着古人对美好生活的向往。</p><p>　　《云鹤纹牌饰》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　</p><p>　　玉那时也不是权贵专享的神器了，宋代是藏富于民，只要有钱，就可以享用了。这件玉饰，仙鹤、龟衔灵芝都是祝福之意，它采用了镂刻的方法。镂雕花形玉片在宋代较流行，作品有下列特点：一、无边框，整体设计保持玉片的外形特点，呈半圆形、圆形，三角形或其他形状。二、镂雕去掉的玉质面部分较小，保留部分较多，具有一定的质感和坚固性。三、平面性较强。这件花鸟佩具备了上述特点，还采用了多层次的表现手法，使图案中的花鸟都有一定的立体感，图案布局疏密结合，艺术水平高于一般花鸟纹玉片。</p><p>　　这件玉饰主体镂雕一只孔雀。孔雀回首，口衔一花枝，拖尾，展翅，颈部曲折，翅羽饰平行排列的条状纹。此器尾部的表现采用了宋代玉雕孔雀的流行方式，即尾翎呈排列的鳞片状，片上有透雕的圆孔，花枝较疏朗且花大、叶小，枝长而曲，造型较一般宋代玉雕花卉有新意。</p><p>　　</p><p>　　《衔花孔雀》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　后面几个橱窗都是唐宋辽金的一些动物，这些动物与夏商周三代的动物有很大的差异，夏商周三代的动物基本上都是以简化的，或以夸张的抽象手法来表现，而唐宋以后的动物则比较写实。雕刻手法中以圆雕较多。</p><p>　　这只白鹅缩紧了脖子，竖起了羽毛，是在睡觉吗，可是它眼睛睁着呀，可能是怕冷在取暖吧。</p><p>　　《鹅》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　这匹马形态可爱，眼睛灵动。虽然这种姿势在狗类中常常出现，但经过艺术加工，并不觉得虚假，而更让人感到亲切。唐代人爱马，最著名的就是昭陵六骏，因为爱马，所以将马表现成宠物的样子，在唐人是很自然的事情。 </p><p>　　《马》唐代（公元618年～907年）</p><p>　　</p><p>　　《狗》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　</p><p>　　鹿在古代很常见，它有很多吉祥的寓意，即鹿作“禄”解。如“指鹿为马”是强权的强词，“鹿死谁手”、“平原逐鹿”，都寓意于政治之争。鹿在古代还被视为神物，认为搜索鹿能给人们带来吉祥幸福和长寿，那些长寿神就是骑着梅花鹿。欧美国家的圣诞老人乘坐鹿车，也是借鹿来获得好运。在商代鹿骨已用作占卜，殷虚还发现鹿角刻辞。</p><p>　　《鹿》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　</p><p>　　无论是上面的鹿，还是这里的鸟，唐宋时期的动物都比夏商周三代的动物看起来更真实，雕琢也更圆润。同时还增加了不少背景装饰。</p><p>　　《鸟》宋代</p><p>　　</p><p>　　你看这头大象在戏水呢，多么有生活情趣呀！</p><p>　　《象》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　</p><p>　　即使这条鱼身上没有什么花纹，但外形和动态是多么的自然生动。</p><p>　　《鱼》宋代（公元960年～1279年）</p><p>　　</p><p>　　唐宋灿烂的文化也深深地影响着北方的辽金游牧民族。在辽代金代的玉器里多有佛教的内容，比如这只人首鸟身的“妙音鸟”就是佛教里会唱动人歌曲的神鸟。</p><p>　　《迦陵频伽鸟—妙音鸟》辽代（公元916～1125年）</p><p>　　</p><p>　　辽金的玉器里也多有汉族的一些典故。仔细看这块白玉雕件，一头牛回头望着云朵上的月牙，似乎大家都会首先想到“犀牛望月”，但这肯定不是犀牛，姑且不说角的问题，这动物显然没有犀牛的长脸小眼。有专家经过研究，肯定了这应该是另一个典故“吴牛喘月”：在晋武帝时，有一个叫满奋的人，向来怕吹冷风，尤其更怕寒冷刺骨的冬风。有一天，风很大，他刚好进宫朝见武帝，看见宫里的窗户是透明的琉璃做成的，好像很不坚固，不禁发起抖来，脸色变得很苍白。武帝觉得奇怪，就问他原因。满奋照实回答。武帝一听，便笑著说：“琉璃窗根本是密不透风的。”满奋觉得很不好意思，便也笑著说：“臣犹吴牛见月而喘。”意思是说：我就好像吴地里的牛一样，一看到了月亮就吓得喘起气来了。吴牛：指产于江淮间的水牛。吴牛指江淮一带的水牛，吴地天气多炎暑，水牛怕热，见到月亮以为是太阳，故卧地望月而喘。比喻因疑心而害怕，也比喻人遇事过分惧怕，而失去了判断的能力，也形容天气酷热。这个画面在金代的器物经常出现，比金代铜镜，还有磁州窑的瓷画上，似乎表明了当时金地汉人的一种心态吧。 </p><p>　　《犀牛望月》金代（公元1115～1234年）</p><p>　　</p><p>　　辽金北方游牧民族玉器在受到唐宋文化影响时，又保留了本民族的特色，比如这件《春水饰》，和旁边的《秋山饰炉顶》这两种题材的玉器是金代少数民族所特有的，它表现的是春秋两季，北方游牧民族打猎的情景。</p><p>　　所谓春水就是春季湖边打猎，主要围猎的是天鹅与大雁，打猎时，皇帝的手下会放出一种凶猛的、人工驯化后专用于狩猎天鹅的鹰，俗称叫海东青，它看到天鹅后会冲上去啄咬天鹅的脑袋，天鹅坠落在地，而皇帝的手下这时候就会上去把天鹅刺死，然后大家来分吃这个天鹅肉，这就被称之为春水。这件春水玉雕运用了巧色，所谓巧色就是在一块白玉里面有一些杂质，若按一般原则是要把杂质去掉，但由于海东青原来呈青黑色，于是工匠巧妙的用黑色的部分表现海东青的形象。在玉器里这种工艺被称之为巧色玉器。</p><p>　　《春水饰》金代（公元1115～1234年）</p><p>　　</p><p>　　一旁的《秋山饰炉顶》则表现了秋天于山林围猎鹿虎熊等的场面，刻画了2只鹿正在悠闲的饮水、回顾张望的情景，表现狩猎前一瞬间的情景。而选材也是运用了玉黄色的表皮来表现秋天树叶发黄的情景，所以也是一种巧色玉。 </p><p>　　《秋山饰炉顶》金代（公元1115～1234年）</p><p>　　</p><p>　　边上的橱窗中有一块葡萄纹玉饰，同样也是运用了玉表面的黄色表皮来做成一件巧雕，表现葡萄成熟以后以及枝叶发黄的情景，十分传神。 </p><p>　　</p><p>　　《葡萄纹饰》金代（公元1115～1234年）</p><p>（文章源自网络，版权归原作者所有！）</p>Sun, 07 Jun 2026 19:55:44 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/243.html<p style="color:#FF33FF">1、2026年2月2日  圣安东尼奥马刺，在赛后采访中，奥兰多魔术队球员戴斯蒙德贝恩对球队的比赛态度进行了深刻反思 他直言，马刺虽然是赛前才抵达现场，但展现出的活力远。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-07/6a2471c49e715.jpeg" title="关于国际比赛日突围战来临，圣安东尼奥马刺围绕中超队长鼓劲，目标明确，心理建设被强调的信息" alt="关于国际比赛日突围战来临，圣安东尼奥马刺围绕中超队长鼓劲，目标明确，心理建设被强调的信息"></p> <p style="color:#33CCFF">2、2025年8月15日  勿忘队耻牢记使命新时代新征程，马刺定自强由傲娇狂魔远坂凛发表在 马刺专区随便那些人怎么投，只会让我们更加记得曾经。</p> <p style="color:#663399">3、2025年9月8日  安东尼奥对球员进行了长时间的讲话他先是交代了一些对澳大利亚时需要注意的细节，强调要让 安东尼奥也着重对球员进行了激励，主张球员要重视自己的。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-07/6a2471c4a1392.jpeg" title="关于国际比赛日突围战来临，圣安东尼奥马刺围绕中超队长鼓劲，目标明确，心理建设被强调的信息" alt="关于国际比赛日突围战来临，圣安东尼奥马刺围绕中超队长鼓劲，目标明确，心理建设被强调的信息"></p> Sun, 07 Jun 2026 03:15:16 +0800https://www.bi-aiyouxisports.com/2026/06/242.html<p>　　“</p><p>　　崔万云</p><p>　　复旦大学知识工场实验室博士生</p><p>　　研究方向为问答系统和知识图谱</p><p>第一章 绪论</p><p>　　第 1 节 问答系统背景介绍</p><p>2011 年 10 月 14 日，苹果公司在其 iPhone 4S 发布会上隆重推出新一代智能个人助理 Siri。Siri 通过自然语言的交互形式实现问答、结果推荐、手机操作等功能,并集成进 iOS 5 及之后版本。2012 年 7 月 9 日,谷歌发布智能个人助理 Google Now，通过自然语言交互的方式提供页面搜索、自动指令等功能。2014 年 4 月 2 日，微软发布同类产品 Cortana，2014 年 10 月，亚马逊发布同类产品 Alexa。在此之前的 2011 年 9 月，由 IBM 研发的 Watson 机器人参加智力问答节目“Jeopardy!”，并战胜该节目的前冠军 Brad Rut- ter 和 Ken Jennings，豪取一百万美金大奖。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-07/6a2470f057504.jpeg" title="D?/斎v?$Pg鵉?v?堵?波-vp爙余念?铉闥$?騍k|喈ki@獚?彧?闗R榏O昸R" alt="D?/斎v?$Pg鵉?v?堵?波-vp爙余念?铉闥$?騍k|喈ki@獚?彧?闗R榏O昸R"></p><p>问答系统（Question Answering system, QA system）是用来回答人提出的自然语言问题的系统。问答系统的实现涉及到自然语言处理、信息检索、数据挖掘等交叉性领域。问答系统的历史最早可以追溯到 1960 年代的 BASEBALL [40]和 1970 年代的 LUNAR [101]。自那时起，有大量的问答系统涌现 [107, 22]。</p><p>智能时代，人类期望有更简单自然的方式与机器进行交互。因此以自然语言为交互方式的智能机器人广受青睐，受到各大 IT 厂家追捧。而其底层核心技术之一，即为自然语言问答系统。问答系统提供了自然语言形式的人与产品交互，降低了产品使用门槛，大幅提成用户体验。同时，问答系统可以帮助企业极大节省呼叫中心的投入。这些应用已经印证了问答系统的商业价值和社会价值。</p><p>问答系统的应用仍然具有新的潜力。人对于互联网的核心诉求之一是知识获取。从更长的时间窗口看，问答系统及聊天机器人，有着成为互联网知识获取新入口的优势。搜索引擎依然是现阶段最重要的互联网入口，也缔造了谷歌、百度等巨头企业。然而，基于关键字的搜索方式，缺乏语义理解，存在着与人的自然需求表达的隔阂，同时其返回结果需要人消耗大量时间剔除无意义的信息。随着人工智能、自然语言理解技术的进步，当问答系统足够智能，使人类的监督最小的时候，人就可以用问答从互联网完成知识获取。</p><p>问答系统的研究，是语义计算和自然语言处理的综合性应用。它包含了多种典型自然语言处理的基本模型，例如实体识别、短文本理解、语义匹配等。传统的单一模型研究往往仅关注某一具体问题的效果，而忽视在系统整体中的实用性。问答系统由于其复杂性，需要不同模型间的联通，才能带来综合性、实用性的技术突破。因此问答系统的研究为不同语义理解模型的整合提供了应用出口，为不同模型的关联分析、数据共享、参数共享等提出了实际需求，为多个自然语言语义理解技术模型的整体突破带来了技术愿景。</p><p>另一方面，问答系统研究的核心在于问题语义和知识语义的理解和相似度计算。这是计算机理解人类语言和知识表达的关联，跨越语义鸿沟的关键。这条横亘在计算机面前的语义鸿沟，其关键是计算机和人类在语义表达方式上的不同。人类倾向于使用多样化、非结构化的表达来描述问题和知识，而计算机则偏爱唯一化、结构化的知识。问答系统的研究，直接作用于缩短和跨越这一语义鸿沟，将多样而模糊的问题语义,映射到具体而唯一的计算机知识库中。</p><p>优秀的问答系统有两个关键点：精确的问题理解和高质量的知识来源。近年来随着大数据的发展，这两点纷纷迎来了数据层面的发展契机。</p><p>问题理解由于问题的多样性和复杂性，很难人工制定一套规则完成问题理解。因此从数据中进行问题语义学习是必要的。社交类问答网站的兴起，包括Yahoo! Answers，Stack Overflow，百度知道等。由用户在上面进行提问和回答。这些网站包含了大量的问答对数据集，这成为了问题理解的优质语料。海量的问答语料为问题理解的学习提供了数据基础。</p><p>知识来源由于知识表述的多样性，以及知识关联的复杂性，需要优质而大量的知识来源。近年来，一批高准确率、海量规模的知识图谱涌现，为问答系统提供了结构化、关联化的知识来源。这也为高效的问题回答提供了知识基础。</p><p>在数据发展的契机下，如何设定恰当模型学习并使用这一批数据就显得尤为重要。传统的基于规则的模型 [72]无法合理利用海量语料；基于关键词的模型 [98] 则没有进行深入的语义理解。而一些复杂的图模型等 [116, 112]，则由于时间复杂度很难直接应用在如此大规模的语料中。本文的研究，即旨在寻求一种优秀的、系统性的问答系统表示和学习模型，并进行成功应用。</p><p>1.1. 知识图谱简介</p><p>2012 年 5 月份，Google 花重金收购 Metaweb 公司，并向外界正式发布其知识图谱(knowledge graph)。自此，知识图谱正式走入公众视野。开放领域大规模知识图谱纷纷出现，包括 NELL [15]，Freebase [10]，Dbpedia [6]，Probase [103]等。</p><p>知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。知识图谱的出现是信息技术发展、时代发展的必然结果。语义的本质是关联。只有基于语义的数据互联才能发挥数据集成的非线性效应，才能获取大数据的特有语义。在这一背景下，数据互联（Linked Data）成为了一种运动，在全世界范围内方兴未艾。而数据互联的出现从深层次上来说是由时代精神所决定的。2011 年的 Science 曾经以“互联” 为题，出版专刊阐述了一个基本观点：我们身处在一个“互联”的时代。各种网络,诸如互联网、物联网、社会网络、语义网络、生物网络等等，将各类实体、概念加以互联。网络已经成为刻画复杂性的基本形态。管理、理解和使用各种网络数据，包括知识图谱，已经成为征服复杂性的基本手段。 </p><p>　　图 1.1：一个 RDF 知识图谱示例。 这里的“dob”和“pob”分别表示“出生日期”和“出生地”。注意到“spouse”关系是由多条边表示的name - marriage - person - name</p><p>　　大部分这样的知识图谱采用了 RDF 作为数据格式，它们包含数以百万记甚至亿记的 SPO 三元组（Sub ject，Predicate，Object 分别表示主语，属性，宾语）。图1.1 是一个奥巴马及其相关实体构成的知识图谱的示例。可以看到，知识图谱具有明显格式化特征，其值往往是一个实体名字或者一个数字、一个日期。这保证了基于知识图谱的问答系统的回答简洁性。另一方面，不同于基于信息检索的问答系统需要考虑数据真实性的问题，知识图谱的高数据质量保证了答案的准确性。</p><p>1.2. 知识图谱在问答系统上的数据优势</p><p>问答系统有多种可能的数据来源。传统的数据来源包括网页文档、搜索引擎、百科描述、问答社区等。无一例外，这些数据来源都是非结构化的纯文本数据。有大量基于信息检索的方法致力于研究从纯文本数据中进行知识抽取和回答。而近年来，基于知识图谱的问答系统则成为学术界和工业界的研究和应用热点方向。相较于纯文本，知识图谱在问答系统中具有以下优势。这些优势都促使本文使用知识图谱来作为问答系统的知识来源。</p><p>数据关联度-语义理解智能化程度问题语义理解程度是问答系统的核心指标。对于纯文本数据，语义理解往往建立在问句与文本句子的相似度计算。然而语义理解和知识的本质在于关联，这种一对一的相似度计算忽视了数据关联。在知识图谱中，所有知识点被具有语义信息的边所关联。从问句到知识图谱的知识点的匹配关联过程中,可以用到大量其关联结点的关联信息。这种关联信息无疑更为智能化的语义理解提供了条件。</p><p>数据精度-回答准确率知识图谱的知识来自专业人士标注，或者专业数据库的格式化抓取，这保证了数据的高准确率。而纯文本中，由于同类知识容易在文本中多次提及，会导致数据不一致的现象，降低了其准确率。</p><p>数据结构化-检索效率知识图谱的结构化组织形式，为计算机的快速知识检索提供了格式支持。计算机可以利用结构化语言如 SQL、SPARQL 等进行精确知识定位。而对于纯文本的知识定位，则往往包含了倒排表等数据结构，需要用到多个关键词的倒排表的综合排名，效率较低。 </p><p>1.3. 基于知识图谱的问答系统工作方式</p><p>通过知识图谱为知识源回答问题时，一个问题对应于知识图谱的一个子结构。所以其问答过程的核心在于将自然语言问题映射为知识图谱上的结构化查询。例如对于图 1.1 中的知识图谱，表 1.1 展示了一些它可以回答的问题，以及对应的子结构。 </p><p>表 1.1：自然语言问题及其在知识图谱中的属性对应。 </p><p>基于知识图谱的问答系统，需要解决两个核心问题：（1）如何理解问题语义，并用计算机可以接受的形式进行表示（问题的理解和表示）；（2）以及如何将该问题表示关联到知识图谱的结构化查询中（语义关联）。</p><p>问题理解和表示：知识图谱中有数以千计的关系，而一种关系可以有数以千计的问法。例如，表 1.1 中的问题 ○a 和问题 ○b 都询问了檀香山市的人口，尽管它们的表达方式大相径庭。对于不同的问题形式，问答系统使用不同的表示方法。这些问题表示必须满足（1）归一具有相同语义的问题；（2）区分不同意图的问题。 所使用的问答语料库最终找到了 2782 种问题意图的约 2700 万种问题形式。所以问题表示形式设计就是一个巨大的挑战。</p><p>语义关联：在获取一个问题的表现示之后，系统需要将这一表现示映射为结构化查询。结构化查询主要依赖于知识库中的属性。由于属性和表现模型之间的跨越，寻找这样的匹配并非直接。例如，在表 1.1 中，系统需要知道问题 ○a 与属性 population 有着相同的语义。此外，在 RDF 图中，许多二元关系并不仅仅对应一条边，而是某种复杂的结构：在图 1.1 中，“配偶”关系由 marriage → person → name 的路径表示。对于本文使用的知识库，超过 98% 的关系对应于类似的复杂结构。 </p><p>第 2 节 研究架构与模块关联</p><p>2.1. 研究架构</p><p>本文研究架构见图 1.2。依据其理解语义的粒度从小到大，从具体技术到上层应用，主要分为以下五个部分。 </p><p>图 1.2：研究架构图 </p><p>1. 实体层：语义社团搜索实体是自然语言的基本单位之一，基于知识图谱的实体语义理解为上层语义计算，特别是问题中的实体语义，提供基本支持。本文研究了面向实体的语义社团搜索模型，特别是从模型的表达性、有效性等方面研究不同社团定义的合理性。其次，语义社团搜索作为语义理解的原子操作，需要保证在大图上的实时回答。为此，本文研究了大图上的高效社团搜索方法，特别是基于大图的局部性的高效搜索方法。</p><p>2. 短文本层：动词理解和实体概念化短文本是自然语言的最常见形式之一，起到对实体和更复杂文本单元（如问句）的承接作用。短文本上已经有了句法结构特征和上下文关系。知识图谱的作用，则可以使系统更精确表示句法结构和上下文信息。本文提出了动词模板，用来表示细粒度的动词语义。并且基于动词模板，优化了基于上下文的实体概念化方法。</p><p>3. 问题层：问题语义理解和表示问题的表示学习，是计算机理解问题的核心步骤。本文提出了问题的模板表示方法，将问题的实体映射到其对应概念，用以表示问题语义。此外，本文还利用问题模板的思路，解决了复杂问句的解析问题。</p><p>4. 问答系统层：问题与知识图谱的语义关联 基于问题的模板表示，需要将其映射为知识图谱的结构化查询，最终实现问答。这一映射主要取决于知识库中的属性。本文提出了基于真实问答语料的学习方法，利用概率图建模问题模板到答案的生成，并进行语义关联的参数估计。同时，本文利用属性扩展，研究知识图谱中的多步属性这一复杂知识表示形式，学习问题模板到复杂知识图谱结构的映射。</p><p>5. 应用层：面向应用的领域问答适配由于通用人工智能依然是非常困难的，出于具体应用场景需要，大部分真实应用中的问答系统是面向具体领域的。例如 IBM 的 Watson 专注于医疗和财经领域，亚马逊的 Alexa 专注于智能家庭和零售领域，微软的 Cortana 专注于操作系统助手。为了对问答系统作领域适配，本文有两方面的工作，第一，将开放领域的自然语言模型（例如 POS tagging），适配到具体领域，使得问答系统相关自然语言处理模块在特定领域正常运行。第二，从自然语言文本中，为特定领域进行自动化领域相关的知识抽取。</p><p>2.2. 研究系统性</p><p>整个研究强调整个研究的系统性，即不同层级之间的关联。一般来说，低层的结果被使用作为高层模型输入的一部分。其具体系统性关联如下:</p><p>1. 从实体到短文本实体层为短文本中的实体提供了语义社团。利用该语义社团，短文本层可以得到实体的相关概念，以进行实体语义消岐。从而帮助短文本层得到更精确的实体概念信息和语义信息。 </p><p>2. 从短文本到问题 短文本层为问题层提供动词语义以及实体概念信息。这为问题层的问题模板表示学习过程中的实体概念化提供了支持。</p><p>3. 从问题到问答系统 问题层的输出，即问题模板，是整个问答系统语义关联的基础。问答系统以问题模板为输入，学习问题模板到知识图谱结构的映射。</p><p>4. 从问答系统到领域应用 本文会将利用迁移学习将系统的自然语言处理模块应用到领域问答系统中。同时将应用层抽取的领域知识作为问答系统的知识源，以使问答系统可以适应领域问答。</p><p>第 3 节 本文组织结构</p><p>本文按照架构（图 1.2）中自底向上的顺序具体介绍每一项研究内容。第三章介绍实体层的语义社团搜索。第四章介绍短文本层的动词模板，并在应用中讲述如何利用动词模板提升基于上下文的实体概念化效果。第五章提出了问答系统 KBQA，包括对问题的模板化理解，以及问题模板到知识图谱的映射学习。在第六章和第七章，本文分别介绍了两个用于问答系统领域适配的技术：自言语言处理模型的领域迁移，和领域知识抽取。第八章给出了一个基于 Freebase 的具体系统展示。最后的第九章进行了总结和展望。 </p><p>第四章 基于知识图谱的短文本动词理解</p><p>动词理解在自然语言的语义理解中至关重要。对于动词的理解，有助于问答系统在短文本层面理解问题语义，进而帮助实现上下文相关的实体概念化。传统的动词表示，如 FrameNet、PropBank、VerbNet 等，专注于动词的角色。但是动词角色过于粗粒度，无法表示和区分动词的语义。本章将介绍基于动词模板的动词语义表示模式。每个动词模板对应于动词的单个语义。首先本文分析了动词模板的原则：一般性和特殊性原则。然后提出一个非监督的最小描述长度模型来建模此问题。实验结果证明了模型的有效性。论文进一步将动词模板应用在上下文相关的实体概念化问题上。</p><p>第 1 节 引言</p><p>动词对句子的理解是至关重要的 [30, 104]。动词理解的一个主要问题是歧义性 [77]，即当同一动词和不同宾语相结合时，会表示不同的语义。本文只考虑和宾语相结合的动词，即及物动词。就像例 4.1 中展示的那样，大部分动词都是具有歧义的。因此需要一个好的动词语义表示方式，来表示其奇异性。</p><p>例 4.1. eat 具有以下几种意思：</p><p>把食物在嘴里咀嚼并吞咽，例如 eat apple，eat hot dog。</p><p>吃一顿饭，例如 eat breakfast，eat lunch，eat dinner。</p><p>其他俗语。例如 eat humbie pie 表示承认错误。</p><p>许多典型的动词表示方式，包括 FrameNet [7]，PropBank [52]和 VerbNet [82]，侧重描述动词的语义角色（例如“eat”的摄食者和被进食物）。但是，语义角色是一种非常粗糙的表示，无法区分动词细粒度的语义。不同短语中的同一动词，可以在具有同样语义角色的同时表达不同的语义。在例 4.1 中，无论是“eat apple”还是“eat breakfast”，都具有摄食者等角色。但是这些 eat 具有有不同的语义。</p><p>由于无法表达动词的歧义性，传统动词表示形式方式无法完整的表示动词语义。在句子“I like eating pitaya”，人直接可以推断“pitaya”大概是一种食物，因为食物是最常见的“eat”的对应语义。这就可以让人利用上下文相关的概念化技术将“pitaya”理解为食物。而传统动词表示形式只理解“pitaya”是一个被进食物，而无法知道它是一顿饭还是一种食物。 </p><p>动词模版 本文认为，动词模版可以用来表示一个动词更细粒度的语义。动词模版基于语言学家对单词结合的两个原则设计 [84]：俗语原则（idiom principle）和开放选择原则（open-choice principle）。基于这两个原则，本文设计了两种类型的动词模版：</p><p>概念化模版：根据开放选择原则，一个动词可以和任何宾语搭配。这些宾语具有特定的概念，可以用于语义表示和消岐 [103]。这促使本章使用宾语的概念来表示动词语义。在例 4.1 中，eat breakfast 和 eat lunch 具有相似的语义，因为这些宾语对应同样的概念 meal。因此，本章将动词短语中的宾语替换为它的概念，从而组成概念化动词模板动词 $C 概念（例如 eat $Cfood）。根据宾语的概念，每个开放选择原则中的动词短语会被关联到一个概念化模板中。</p><p>俗语模版：根据俗语原则，有些动词短语的具体语义是和宾语概念无关的。本章在宾语前增加 $I 标记来表示此俗语模板（即动词 $I 宾语）。</p><p>根据上述定义，本文使用动词模板来表示动词的不同的语义。分配到相同的动词模板的动词短语，其动词具有相似的语义，而分配到不同动词模板的动词具有不同的语义。通过动词模版，可以将“eat pitaya”对应到模板“eat $Cfood”，从而得到“I like eating pitaya”中的“pitaya” 是一种食品。另一方面，俗语模版表示哪些短语不应被概念化。表 4.1 中列出了例 4.1 中的短语的对应模板。 </p><p>表 4.1：动词短语及其动词模板</p><p>这样，本文的核心问题在于如何对动词产生概念化模板或俗语模板。为了做到这一点，实验使用了两个公开数据集：Google Syntactic N-Grams 和 Probase [103]。Google Syntactic N-Grams 包含了百万级别的动词短语，提供了动词短语的丰富语料。Probase 包含了丰富的实体-概念信息，帮助算法将宾语映射到其概念。这样问题就变为给定动词 v 以及其对应的动词短语集合，对每个动词短语产生一个动词模板（概念化模板或者俗语模板）。然而，这个模板生成的过程是具有挑战性的。一般来说，在此过程中的最严重问题在于一般性和特殊性之间的取舍。本文在下边具体说明。 </p><p>第 2 节 相关工作</p><p>传统的动词理解 在此讨论比较动词模板与传统的动词理解 [73] 方法。FrameNet[7] 建立在大多数词汇可以被很好的通过语义框架[32] 理解的思想上。语义框架是对于一类事件，关系，或者在其中实体与参与者的描述。每一个语义框架使用了框架元素（FEs）来进行简单的注解。PropBank [52] 使用了人工标注的谓词和语义对象变量，来获取准确的谓词-变量结构。谓词这里指动词，变量是动词的其他对象。为了使 PropBank 更加形式化，变量通常包含施动者，受动者，工具，起始点和终止点等。VerbNet[82] 将动词根据它们基于 Levin classes[60] 的句法模板来分类。所有的动词理解都关注于动词的不同角色而不是它的语义。然而动词的不同语义可能有相同的角色，现有的理解并不能完整的表述动词的语义。</p><p>实体概念化 本章工作的典型应用就是基于上下文的实体概念化理解。实体概念化决定了对于一个实体最适合的概念。传统的基于文本检索的方法利用 NER[92] 来进行实体概念化。但是 NER 经常只含有一些粗糙的预定义概念。Wu 等人建立了一个有大量词汇信息的知识库 Probase[103]，来提供丰富的 IsA 关系。对于 IsA 关系，基于上下文的实体概念化理解[50]会更有效。Song 等人[87]提出了一种利用 Naive Bayes 的实体概念化方法。Wen 等人[46]提出了主流的联合共现网络，IsA 网络和概念聚类的模型。</p><p>语义构成本章利用动词模板来表示动词短语。然而语义构成的工作致力于将任意的短语表示为向量或树结构。基于向量空间的模型被广泛地被用来表示单个单词的语义。因此，一个直接的表示词汇的语义的方法就是将这些出现在短语中的单词的向量取平均值[105]。但是这个方法却忽略了词之间的句法关系 [57]。Socher 等人[85]将句法关系表示为一棵二叉树，并且将它与单词的向量利用 recursive neural network 同时训练。目前，word2vec[67] 显示了它在单词表示方面的优势。 Mikolov 等人[68]进行了更深层次的研究并使 word2vec 可以表示短语向量。总之，这些工作并没有使用有关动词的俗语短语和动词的对象的概念来表示动词的语义。</p><p>2.1. 一般性和特殊性的取舍问题</p><p>本节试着问答问题：“什么样的动词模板可以很好的总结一个动词短语集合”。由于每个动词短语都有若干候选动词模板，这个问题的回答是很困难的。直觉上，一个好的动词模板需要兼备一般性和特殊性。</p><p>一般性：本章希望用较少的模板个数来覆盖一个动词的所有语义。否则，抽取出的动词模板会变得琐碎。考虑极端的情况：所有的动词短语都被考虑为俗语模板。这些俗语模板显然大部分都是没意义的，因为大部分动词短语需要被概念化。</p><p>例 4.2. 在图 4.1 中,模（eat $Cmeal）显然比三个模板（eat $Ibreakfast + eat $Ilunch+eat $Idinner）要好。前者提供了一个更一般的模板表示。 </p><p>图 4.1：模板分配的例子</p><p>特殊性：另一方面，本章期望产生的动词模板具备特殊性，否则结果可能会变得非常模糊。就像例 4.3 展示的那样，算法可以将任意宾语都概念化到某些非常高层的概念上，例如 activity，thing，item 等。这样概念化的模板就会变得特别模糊而无法精确描述一个动词的语义。</p><p>例 4.3. 对于图 4.1 中的动词短语，eat $Cactivity 是比 eat $Cmeal 更一般性的动词模板。这样，一些错误的动词模板，例如 eat shopping 或 each fishing 也会被识别为 eat 的有效例子或短语。相反，eat $Cmeal 具有更好的特殊性。因为 breakfast、lunch、dinner 是三个典型的 meal 的实例。而 meal 几乎不再具有其它典型实例。</p><p>贡献 一般性和特殊性显然是相互矛盾和制约的。因此如何在一般性和特殊性之间做取舍构成了本文的主要挑战。本文使用最小描述长度（minimum deion length，MDL）作为调和这两个目标的基本框架。更具体的，本章的贡献可以被总结如下：</p><p>本章提出了动词模板——一种新型的动词语义表现形式。本章提出了两类动词模板:概念化模板和俗语模板。动词模板可以表示动词的歧义性,因此可以用来识别动词的不同语义。</p><p>本章提出了关于动词模板抽取的两个原则:一般性和特殊性原则。本章阐述了这两个原则间的互相制约,并提出了一个基于最小描述长度的无监督模型来产生高质量动词模板。 </p><p>本章进行了多样的实验。其结果证实了模型和算法的有效性。</p><p>第 3 节 问题模型</p><p>本节形式化定义从动词短语中提取动词模板的问题。此模板提取过程中要计算两个值：（1）每个动词短语的动词模板分配；（2）每个动词的动词模板分布。接下来，本文将首先给一些基本的定义。接着提出了一种基于最小描述长度的问题模型，并证明了该模型的合理性。请注意，不同动词的模板是独立的，在问题和算法描述中可以单独考虑每一个动词。因此在以下的说明中，将只讨论针对某一给定动词的解法。</p><p>3.1. 初步定义</p><p>首先给出动词短语、动词模板、模板分配的标准定义。</p><p>定义 4.4（动词短语） 一个动词短语 p 在自然语言中是一个动词及其对应宾语。本文把短语 p 中的宾语表示为 op。</p><p>定义 4.5 （动词模板）。动词模板是一个或若干个动词短语的总结。每个动词短语只有一个动词模板对应。对应于同一动词模板的动词短语，其动词语义是相似的。本文用 a 表示动词模板。考虑两种动词模板:</p><p>俗语模板是“verb $object”的形式。只有动词短语“verb object”可以对应模板“verb$object”。</p><p>概念化模板是“verb$concept”形式。动词短语“verbobject”可以对应于“verb$con- cept”，仅当 object 和 concept 具有 isA 关系。将概念化模板 a 中的概念表示为 ca 。</p><p>定义 4.6（模板分配）。模板分配是一个函数 f : P → A，它将任意一个动词短语映射到其对应动词模板模板。 f ( p) = a 表示 p 的模板是 a。注意每个模板可以有任意数量的对应的动词短语。</p> <p style='text-align: center'><img style="max-width: 600px" src="https://www.bi-aiyouxisports.com/zb_users/upload/broadcast/2026-06-07/6a2470f05a0c6.jpeg" title="D?/斎v?$Pg鵉?v?堵?波-vp爙余念?铉闥$?騍k|喈ki@獚?彧?闗R榏O昸R" alt="D?/斎v?$Pg鵉?v?堵?波-vp爙余念?铉闥$?騍k|喈ki@獚?彧?闗R榏O昸R"></p><p>表 4.1 中展示了一些动词短语、动词模板和模板分配的例子。</p><p>短语的分布是已知的（在本章的实验中，其动词短语分布是从 Google Syntactic Ngam 数据库中抽取的）。所以本文中模板抽取的目标倾在于找到 f 函数。有了 f 函数，就可以很容易的计算模板分布 P(A)：</p><p>这里 P(p) 是给定动词的短语分布。注意这里的第二个等式是成立的，因为当f(p) =a 时，P(a|p) = 1。P(p) 可以直接由 p 的频率得到，见公式 4.14。</p><p>3.2. 模型</p><p>这一小节提出了一种基于最小描述长度的模型，它可以精确地建模模板分配中的一般性和特殊性原则。使用最小描述长度的出发点：最小描述长度（minimum descrip- tion length，MDL）[9]是基于数据压缩程度的数据复杂度描述方法。而在动词模板分配问题中，一个动词模板可以被视为一组动词短语的压缩。对于概念化的模板，直觉上来说，如果一个模板分配是一个对于动词短语的简短描述，那么这个分配方案就抓住了底层的动词语义特征。</p><p>给定动词短语集合，寻找一个模板分配函数 f，使得这些动词短语的描述长度最短。假设 L( f )表示 f 的描述长度，那么可以将动词短语模板分配问题形式化表示为：</p><p>问题定义 4.7（模板分配）。给定动词短语分布 P(P)，找到模板分配 f，使得 L(f) 最小化：</p><p>对于每个短语 p，它的编码方式包含两部分：左侧部分编码它的对应模板 f(p)（表示为 l(p, f )），右侧部分编码在给定模板时的动词短语（表示为 r(p, f )）。这样可以得到: </p><p>这里 L(p) 表示 p 的整体描述长度，包括左侧编码长度和右侧编码长度。l(p, f)：模板编码长度为了编码p的模板 f(p)，需要的编码长度为：</p><p>这里 P( f ( p)) 可以被公式 4.1 计算得到。</p><p>　　r(p, f)：给定模板的短语编码长度在得到其模板 f(p) 之后，使用从模板 f(p) 到动词短语 p 的转移概率 PT (p|f(p)) 来编码 p。PT (p|f(p)) 是通过 Probase[103] 计算得来的，并在本文计算中视为先验概率。因此，对 p 的编码需要的编码长度是?logPT (p|f(p))。为 了计算 PT (p|f(p))，考虑两种情况：</p><p>情况一：f (p) 是一个俗语模板。这样由于俗语模板只有一个对应的动词短语,有PT (p|f(p))=1。</p><p>情况二：f(p) 是一个概念化模板。在这种情况下，只需要编码给定概念的动词宾语 op。使用从概念 cf(p) 到实体 op 的转移概率 PT (op|cf(p))（通过 Probase 得到）。实验部分会给出关于此概率的更明确的计算方法。 </p><p>这样得到：</p><p>总长度通过将所有动词短语的描述长度相加，得到模板分配 f 下的总描述长度 L： </p><p>请注意这里公式引入了超参数 θ 来控制 l(p, f ) 和 r(p, f ) 的相对重要程度。后文将会解释 θ 是如何具体影响动词模板在一般性和特殊性中的取舍。</p><p>合理性分析接下来，本文会通过证明该模型对于动词模板的两个原则（即一般性和特殊性原则）的体现，来说明模型的合理性。为了简单起见，定义 LL( f ) 和 LR( f ) 分别用来表示对于动词模板部分的编码总长度，和给定模板编码具体动词短语的编码长度。具体计算如下： </p><p>一般性 通过最小化 LL( f )，模型可以找到具有一般性的模板。假设 A 表示所有在分配 f 下的模板，Pa 表示 a ∈ A 对应的动词短语集合，即满足 f(p) = a 的动词短语集合。根据公式 4.1 和 公式 4.7，有: </p><p>所以 LL( f ) 即为动词模板的熵（entropy）。最小化熵将使得模型选择并使用较少的动词模板。这体现了模板的一般性原则。</p><p>特殊性 通过最小化 LR( f )，模型可以找到具有特殊性的模板。公式 4.10 的内部实际上是 P(P|a) 和 PT (P|a) 的交叉熵。因此最小化 LR( f ) 会使得模型找到使 P(P|a) 和 PT (P|a) 尽量接近的分布。这体现了特殊性原则。 </p><p>3.3. 算法</p><p>本节提出了一种基于模拟退火的算法来解决问题 4.7，并展示了如何利用外部知识来优化俗语模板。本章使用模拟退火算法来计算最好的动词模板分配 f 。算法流程如下。首先选取随机的分配作为初始值（初始温度）。然后，算法生成并评估一个新的分配，如果它是一个更好的分配，用这个分配替换掉之前的分配；否则，算法以一定的概率接受这个分配（温度降低）。重复生成以及替换的步骤直到最后的 β 轮结果没有出现变化（终止条件）。</p><p>候选分配生成：显然，候选分配的生成对于算法的效用和效率来说非常关键。接下来首先介绍一个直接生成候选分配的方法。然后对候选动词模板作典型性的改进。</p><p>直接生成方法：模板分配 f 的最基本的单元是对一个动词短语的模板分配。直接生成方法会随机选择一个动词短语 p 并将它分配给一个随机的模板 a。产生一个有效的模板。算法需要确保（1）a 是一个 p 的俗语模板，或者（2）a 是一个实体概念化模板并且 ca 是 op 的上位词。然而，因为很难达到最优状态，这个方法效率很低。对于一个动词，假设它有 n 个动词短语并且每一个动词短语都有平均 k 个候选模板。达到最优状态的最小轮数平均是 kn，这在大语料库上是不可接受的。</p><p>利用典型性的生成方法：注意到对于每一个确定的动词词组，一些模板会因为它们更高的典型性而比其他模板更有效。例 4.8 介绍了这种情况。这使算法倾向于将动词短语分配给具有更高典型性的动词模板。</p><p>例 4.8. 对于 eat breakfast，eat lunch。eat $Cmeal 显然比 eat $Cactivity 更好。因为对于一个真实的人来说，他更容易想到 eat $Cmeal 而不是 eat $Cactivity。换句话说 eat $Cmeal 相比 eat $Cactivity 具有更高的典型性。</p><p>更形式化的，对于一个确定的动词短语 p，定义 t(p,a) 衡量模板 a 相对于动词短语 p 的典型性。如果 a 是俗语模板，t(p,a) 被设置成一个常数 γ。如果 a 是实体概念化模板，使用 op 相对于 ca 的典型性定义 t(p,a)，这里 ca 是模板 a 的概念。特别的有：</p><p>这里 PT (op|ca) 和 PT (ca|op) 可以从 Probase [103] 通过式 4.15 推导出。在这个计算中，公式同时考虑从 ca 到 op 的概率，和从 op 到 ca 的概率，以获得它们相互之间的影响。</p><p>3.3.1. 流程</p><p>现在将介绍解决方案的详细流程：</p><p>　　1. 通过将每一个 p 分配给它的俗语模板来初始化 f(0)。 </p><p>2. 随机选择新的动词模板 a。对于每一个动词短语 p，</p><p>这里 f (i) 是第 i 轮产生的分配。</p><p>3. 以如下概率接受 f(i+1)：</p><p>这里 L(f(i+1)) 是 f(i+1) 的描述长度，S 是 SA 算法进行的轮数，A 是控制冷却速度的常数。</p><p>4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到最后 β 轮结果不发生变化。</p><p>步骤 2 和步骤 3 使算法不同于一般的基于 SA 的解决方法。在步骤 2 中，对于每一 个随机选择的动词模板 a，算法计算它的典型性。如果它的典型性大于当前分配的动词模板，则将这个动词短语分配给动词模板 a。在步骤 3 中，当一个新的分配的描述长度比上一轮的分配更小时，算法接受这个新的分配。否则，算法以 (L( f (i)) ?L( f (i+1)))/SA 的概率接受原有的分配。它的合理性是显然的：L( f (i+1)) 相对于 L( f (i)) 的偏离越大，f (i+1) 被接受的概率越小。</p><p>复杂性分析假设有 n 动词短语。在每一轮循环中，算法随机选择一个动词模板，然后计算它对于所有 n 个动词短语的典型性，这需要 O(n) 的时间来实现。然后，算法通过加和所有 n 个动词短语的编码长度来计算 f (i+1) 的描述长度。这个步骤同样需要 O(n) 时间。假设算法在 S 轮后终止，则整体的复杂度将是 O(Sn)。</p><p>利用俗语的先验知识 可以从外部词典中直接找到许多动词的俗语。如果在字典中，一个动词短语被认定为俗语，它应该被直接分配到俗语模板。特别的，本章工作中首先从线上字典中爬取了 2868 个动词短语。然后在步骤 2 中，当 p 是其中一个俗语短语时，将它排除在分配更新的过程之外。</p><p>第 4 节 实验</p><p>4.1. 设置</p><p>动词短语数据模板分配会使用动词短语的分布 P(p)。为了计算 P(p)，实验使用在 Google Syntactic N-Grams 的“English All”数据集。该数据集包含从 Google Books 英文语料库中提取的统计句法 ngrams 的信息。它包含 22,230 个不同的动词，和 147,056 个动词短语。对于一个固定的动词，计算动词短语 p 的概率为：</p><p>这里 n(p) 时 p 在语料库中的出现的次数，分母部分是对于所有动词短语的次数加和。</p><p>IsA 关系本章使用 Probase 来计算给定概念的情况下实体出现的概率 PT (e|c)，同时</p><p>也计算给定实体概念出现的概率 PT (c|e)：</p><p>这里 n(e, c) 是 c 和 e 同时出现在 Probase 的频数。</p><p>　　测试数据实验使用两个数据集来验证方法在长文本和短文本上上的有效性。短文本数据集包含来自于 Twitter [38] 的 160 万个 tweets 数据。长文本数据集包含来自于 Reuters [5] 的 21,578 个新闻文章。</p><p>4.2. 动词模板的统计信息</p><p>现在简要介绍本文提取的动词模板。对于所有的 22,230 个动词，实验列举最频繁的 100 个动词的统计信息。在过滤掉出现次数 n(p) &lt; 5 的噪声动词短语后，每一个动词平均有 171 个不同的动词短语和 97.2 个不同的动词模板。53% 的动词短语有实体概念化模板。47% 的动词短语有俗语模板。表格 4.2 列举了 5 个有代表性的动词与它们出现最频繁的模板。这个案例分析表明（1）有关动词模板的定义反映了动词的一词多义性；（2）大多数算法得到的动词模板是有意义的。</p><p>4.3. 有效性</p><p>为了评估动词模板的效果，实验使用了两个评测指标：（1）coverage，表示方法可以找到多少对应于自然语言中的动词短语的模板；（2）precision，表示有多少动词短语和它对应的模板正确匹配。实验通过以下的公式来计算这两个指标: </p><p>这里 n cover 是在测试数据中找到的对应有模板的动词短语的数量，n all 是动词短语的总数，n correct 是对应的动词模板正确的动词短语的数量。为了评估 precision，实验从测试数据中随机选择了 100 个动词短语并让志愿者去标注被分配模板的正确性。当一个模板太过具体或者太过一般，实验认为它是一个不正确的动词短语-模板匹配（见图 4.1 中的例子）。为了比较算法好坏，实验同样列出了模板总结的两种基准方法的结果。 </p><p>表 4.2：一些提取的动词模板。在括号中的数字是动词短语在 Google Syntactic N-Gram 数据中出现的频数。 #phrase 表示这个动词的不同动词短语的个数。</p><p>Idiomatic Baseline (IB) 每一个动词短语是一个俗语。</p><p>Conceptualized Baseline (CB) 对于每一个动词短语，它被分配给一个实体概念化模板。对于宾语 op，基准算法选择最高出现概率的概念，即 argmaxc P(c|op)，来构建这个模板。</p><p>在 Tweets 和 News 数据集上，动词模板分别覆盖了 64.3% 和 70% 的动词短语。考虑到在 Google N-Gram 数据中的拼写错误以及解析错误，这样的覆盖率是可以接受的。图 4.2 展示了本章方法以及基准方法提取的动词模板(VP)的查准率。结果显示本章方法相比于基准方法在精确度方面有很大的提升。结果同时显示了对于动词的语义理解来说实体概念化模板与俗语模板都是必要的。</p><p>第 5 节 应用：基于上下文的实体概念化</p><p>如同在引言中所提及的，动词模板可以用来优化基于上下文的实体概念化任务（通过考虑实体的上下文来提取一个实体的概念）。本节将动词模板与主流的基于实体的方法 [87] 相结合来优化这一问题。 </p><p>图 4.2: 准确率</p><p>基于实体的方法此方法利用在上下文中出现过的实体来概念化一个实体 e。令 E 是上下文中的所有实体的集合。定义在给定上下文 E 下 c 是实体 e 的概念的概率为 P(c|e,E)。通过假设所有的实体在给定概念下是独立的，可以得到以下公式来计算 P(c|e, E )：</p><p>本节的方法 本节在上下文中增加了动词作为附加信息来实体概念化 e。当 e 是一个动词的对象的时候，利用动词模板可以推导出 P(c|v)，即在给定动词 v 的动词短语下观察到有关概念 c 的实体概念化模板的概率。因此，在给定上下文 E 和实体 e 还有动词 v 的情况下，概念 c 出现的概率是 P(c|e,v,E)。类似于等式 4.17，P(c|e,v,E) 可以通过以下公式来计算：</p><p>注意到如果 v + e 在 Google Syntactic N-Grams 数据中被观察到，这意味着算法已经学习到了这个模板，可以使用这些模板来进行实体概念化。也就是说，如果 v + e 被映射到了一个实体概念化模板，则使用模板的概念作为实体概念化的结果。如果 v + e 是一个俗语模板，则停止实体概念化。 </p><p>设置与结果对于在实验部分使用的两个数据集，本实验同时利用上述两个方法来概念化在动词短语中的宾语。然后，选择概率最大的概念作为对象的概念标签。本实验随机选取了两种方法所对应标签不同的 100 个短语。对于每一个不同，使用人工标注其结果是否好于（better）等于（equal）或差于（worse）不适用动词模板的方法的结果。结果显示在图片 4.3 中。在这两个数据集上，利用了动词模板后，精确度都显著的被提高了。这表明了动词模板对于语义理解任务是有意义的。 </p><p>图 4.3：实体概念化结果</p><p>第 6 节 小结</p><p>动词的语义对于文本理解来说非常的重要。本章提出了动词模板，用来区分动词的不同语义。论文建立了基于最小描述长度的模型，来平衡动词模板的一般性与特殊性。同时本章提出了一个基于模拟退火的算法来获得动词模板。算法使用了模板的典型性来使候选模板产生的过程收敛速度加快。实验验证了模板的高精确度与覆盖率。本章还展示了动词模板在基于上下文的实体概念化中的成功应用。 </p><p>　　“</p><p>　　PaperWeekly 将对本论文进行独家连载</p><p>　　敬请期待后续精彩内容……</p><p>　　”</p><p>　　关于PaperWeekly</p><p>PaperWeekly 是一个分享知识和交流学问的学术组织，关注的领域是 NLP 的各个方向。如果你也经常读 paper，喜欢分享知识，喜欢和大家一起讨论和学习的话，请速速来加入我们吧。</p>Sun, 07 Jun 2026 03:11:44 +0800