春节散记(一)

关于春节的严格定义,我没有考究,在这里,我的春节是指我回家休息的那一段时间(自农历2004年腊月二十九至2005年元霄节)。其实在家的时候一直有一种写点什么的冲动,几次想提笔写却又因为各种各样的事情而搁置,今天终于鼓起勇气,决定来记下这一段时光。

腊月二十九
二十七我就从武汉回到了县城,二十九我跟妹妹一起坐车从县城回家,由于我们现在回乡下的路现在修好了,所以从事客运的车辆猛增,几年前还需要凌晨起床去赶车的局面不复存在,取而代之的是很多车都在等着人,而那些车主也使出了百般解数来拉客,用拉字也毫不夸张,因为他们确有这样的行动。
从县城回家的路程是一百多公里,全是盘山公路,可以说每次都是有惊无险,现在路上修了防撞墙了,我心里也踏实了许多,司机自不用说了,以前回家曾经坐过12个小时的车,现在回家一般只需三至四个小时,人轻松了许多。不过春运期间的车费确实是贵了不少,平时20元都可以讲价,现在50没价讲,真是宰你没商量。
大概在中午时分,车至集镇,一下车,我就看到了父亲,给我的第一感觉就是,父亲在一年多之内又老了许多,当时真有点觉得不敢也不愿相信那是事实,但是事实却偏偏摆在我的面前。父亲的打扮还是那么“老土”,这点倒让我觉得很熟悉。由于早上坐车没吃东西,妹妹便给我买了两个油香儿(我们家乡的一种小吃,很好吃,但外面没得卖。)吃,几年没吃过了,一口气就吃完了,还真好吃。
由于回家还要走十里左右的山路,所以父亲一再说要请车,我却坚持己见,说不需要,其实我只是觉得好久没有走过那条熟悉的山路了,走一下觉得新鲜。没想到的是,就因为这,父亲竟在旁人面前夸我没有忘本,弄得我真的很是难为情的。
回到家,母亲当然也是甚为高兴,真的是把我当客待的,菜热了一遍又一遍,弄了我最喜欢吃的洋芋(土豆)粉粑粑和洋芋片,还有土家人的特产腊肉。而我的表现却不尽如人意,居然没有努力的吃,或许是坐车太累,又或许是先前吃了两个油香儿的缘故。

除夕
我睡了个懒懒的早床,然后悠闲的爬起来,接着就到了吃团年饭(团圆饭)的时间,今年的团年饭是跟堂哥家一起吃的,还比较热闹,惟一不习惯的就是弄上一大桌子菜,很多菜连看都没看一下就冷了,也就没有吃,想想农村现在的浪费也很严重,不知道城里人是怎么过的,应该也差不多吧,虽然我没有在城里真正的过过一个年。还有吃团年饭的时候是要放鞭炮的,没弄清楚这个习俗是什么讲究。
吃完饭去给二爷爷送亮,所谓送亮就是烧一些草纸,燃几柱香,放个鞭炮。这也是老习俗,如果你了解这样的习俗,当然不足为奇,如果没见过,肯定会觉得稀奇。
下午吃完饭,去堂哥家玩,他们自己家还没吃团年饭,我便又加补了一次,还喝了二两白酒。只是在吃团年饭前的一个习俗甚为有趣,其实我家在我小的时候也这样做过,只是最近几年没有搞了。这个习俗就是请先祖们也来吃团年饭,算是祭祖吧。
祭祖的过程是这样的,把菜上齐后,摆好酒杯、筷子、饭碗、椅子等,让先祖们按照长幼尊卑和上下席(桌席上一种约定的座次,一般有八个座位,上下左右每个方位各两人,每个座位有个排序,且在座法上有一定的规则,比如年长的坐上席,还有上下席之间要么是平辈,要么是隔一辈人,两旁座法较随意)虚拟的坐在上面,然后取出较好的白酒,给每个酒杯里面斟上一点,边斟酒还要边一个个的请,稍后,将酒洒到各个座位前面的地上,表示敬酒。紧接着给每个碗里盛上一点饭,并把筷子搁在碗上面,表示吃饭(相传,把碗擦干后,放到桌子上,如果一会儿碗下面湿了,就表示先祖们来吃过饭了)。最后便是给每个人到上濑口水。过程大概如此,完全就是一个仪式。忙完这一阵后,我们才能开始吃团年饭。
今年CCTV的春节联欢晚会我没有认真的看,我从九点钟才开始看,似乎现在对看电视没有多大的兴趣了。惟一比较有印象的就是赵本山的那个小品和全国各省电视台的代表一起送春联的那段,看到最后一个小时我居然都睡着了,总共只看了三个小时的节目。

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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