英文常用句子

2024-08-23

英文常用句子（精选6篇）

1.英文常用句子篇一

1. A responsible administrative position which will provide challenge and freedom where I can bring my initiative and creativity into full play.

负责管理的职位，该职位将提供挑战和自由，使我能充分发挥我的进取精神及创造能力，

2. An executive assistant position utilizing interesting, training and experience in office administration.

行政助理职位，能运用办公室管理方面的兴趣，训练与经验。

3. A position in management training programs with the eventual goal of participating in the management rank of marketing.

管理培训计划方面的职务，最终目标在参与市场管理层。

4. An entry-level position in sales. Eventual goal: manager of marketing department.

销售方面的初级职位，

最终目标：销售部门的经理。

5. A position requiring analytical skills in the financial or investment field.

财务或投资领域需要运用分析技巧的职务。

6. To begin as an accounting trainee and eventually become a manager.

从当见习会计开始，最后成为经理。

7. An entry-level position in an accounting environment, which ultimately leads to financial management.

会计部门的初级职务，最后能够管理财务。

8. An entry-level position responsible for computer programming.

负责计算机程序的初级职务。

9. Administrative assistant to an executive where shorthand and typing skills will be assets.

高级管理人员的行政助理：将用上速记和打字技巧。

10. Responsible managerial position in human resources.

人力资源方面负责管理的职务。

11. A position in Foreign Trade Department, with opportunities for advancement to management position in the department.

外贸部门的职位，有机会晋升到该部门的经理职务。

2.英文常用句子篇二

近年来, 随着BBS和Blog的迅速发展, 主观性的言论越来越多。这些言论大部分都是一些主观的论断和对事物的一些看法, 如对电子产品和汽车的使用评价、电影评论等等。那么, 如何判断这些评论是正面还是反面?态度是赞成还是反对?认为其值得推荐还是不值一文?这就引出了文本分类领域一个新的研究方向——基于情感的文本分类。基于情感的文本分类是近年来才兴起的一个研究方向, 主要研究如何对文本中句子所表达的情感等主观内容进行分类, 判断其是正面还是负面。

在本文中, 对于如何将评论文本分类为正向情感和负向情感, 提出了一种有效的机器学习策略。我们的方法不同于以前的研究:首先本文研究的文本是句子级别的粒度, 这样就可以尝试解决更加细粒度的情感分类;其次对于特征的选择, 本文选择了基于树核函数的结构化特征以及平面特征和结构化特征相复合的特征。

1 相关研究

文本的情感分类可以按照以下三个粒度进行:词/短语级别、句子级别和文章段落级别。

对于如何分类单个词或者短语的语义倾向性, 文献[1, 2]中分别使用了语言学的启发式 (Linguistic Heuristics) 方法和事先定义种子词集合的方法, 并且还提出了一个自动识别形容词的语义倾向性的算法。还有一些研究者使用Word Net进行词的语义倾向性研究。文献[3, 4]使用Word Net中的同义词和反义词指示器来预测词和短语的情感倾向。文献[5]通过计算词语之间在Word Net中的距离来获取情感之间的关系, 进而预测其情感倾向性。

以前的大多数研究工作都是针对文章段落级别来进行的, 并且假设每个段落只有一个情感主题。所使用的方法基本上都是原有的文本分类的方法, 常用的一种方法就是人工或者半人工构建区别词字典 (Discriminate-word Lexicon) [6]。文献[7]比较了三种机器学习方法 (Na6ve Bayes, Maximum Entropy Classification和SVM) 在电影评论语料上的情感分类的效果, 结果显示SVM的平均效果最好。文献[2]通过计算段落中短语的语义倾向性的平均值, 从而得出整个段落的情感倾向性。文献[7]使用n-gram特征进行了段落级别的文本情感分类, 并且取得了很好的结果。大多数的段落级别的文本情感分类都会假设一段文本只含有一个情感主题和唯一的情感倾向。但是事实上, 很多文本段落都含有多个情感主题和情感倾向。所以现在越来越多的研究人员开始关注更加细粒度的句子级别的情感分类。

一些研究者试图把段落级别的情感分类模型直接使用在句子级别上来。但是结果证明效果很不理想[8], 还需要一些额外的特征来进行句子级别的情感分类。文献[9, 10]使用了子字符串和依存结构来提高句子级别模型的性能, 并且取得了不错的效果。文献[11]也提出了必须要添加更多的特征来进行句子级别的情感分类。文献[12]提出了使用几种不同核方法来解决中文句子级别的情感分类问题。在本文中, 使用树核函数以及复合核来研究句子级别的情感分类。

2 树核函数在情感分类中的应用

为了将结构化的特征信息引入句子级别的情感分类, 本文使用支持树核函数的SVM作为分类器。

2.1 核方法

许多的机器学习算法只是涉及到在特征空间中进行向量之间的点积, 其中每个对象都由一个特征来表征。核函数可以看成一种基于特征算法的泛化, 它使用两个向量的核函数Ψ (X, Y) 来代替点积。从数学上来说只要Ψ (X, Y) 是对称的, 并且由其产生的核矩阵是半正定的, 那么它就会在一个隐式的希尔伯特空间中形成一个有效的点积。在这个隐式空间中, 一个核可以分解为多个特征, 并且特征的维数可以是无限的。所以核函数是解决高维特征分类问题的一个很好的选择。核函数与传统基于特征的算法之间的对比关系如图1所示。

2.2 卷积树核函数在情感分类中的应用

文献[7]首次使用机器学习的方法来研究情感分类问题, 他们使用了N-gram作为基本特征来进行情感分类。但是这种方法存在以下两个缺点:第一, N-gram只覆盖一句话中n个连续出现的词的信息, 而实际上存在依赖关系的词语并不一定连续出现;第二, N-gram丢弃了很多句法信息, 而这些句法信息对于判断情感倾向显然是很重要并且很有帮助的。为了解决以上两个缺点, 将句子表示成为一棵句法树, 然后使用树核函数来计算两两之间的相似度, 进而对其进行分类。

下面介绍一下卷积核的相关知识。卷积核是用来解决离散结构 (序列, 树和图) 的问题。卷积核定义了输入对象之间的核函数作为子核的卷积。

定义X和Y是两个离散对象。在概念上, 卷积核K (X, Y) 枚举了X和Y的所有子结构, 然后计算这些子结构的内积, 这可以简单地表示为:

其中, Φ表示从离散对象到特征空间的特征映射, 也可以表示为Φ (X) = (Φ1 (X) , …, Φi (X) , …) 。对于序列核来说, Φi (X) 是一个子序列。对于树核来说, Φi (X) 是一个子树。具体实现时, 这些核都可以使用动态编程在平方时间内有效地计算出。

卷积树核函数是通过计算两棵解析树之间的相同子树的数量来比较解析树之间的相似度。例如有两棵解析树T1和T2, 要计算其相似度Kc (T1, T2) :

其中Nj是Tj的节点集合, Δ (n1, n2) 计算以n1和n2为根的共同子树个数, 可以按照下面递归方法计算:

(1) 如果n1和n2节点处的产生式不同, 则Δ (n1, n2) =0, 否者转向 (2) ;

(2) 如果n1和n2都是叶子前的一个节点, 则Δ (n1, n2) =1*λ, 否者转向 (3) ;

(3) 递归计算Δ (n1, n2) :

其中#ch (n1) 是节点n1的孩子节点数目, ch (n, k) 是节点n的第k个孩子节点, λ (0<λ<1) 是衰退因子。

2.3 复合核在情感分类中的应用

卷积树核是计算两棵树T1和T2的相似度, 新的SVM工具提供了对于卷积树核的支持, 并且只需要将括号表示的句法树放进训练实例中 (如图2所示) 与其他基本特征结合进行训练即可。

使用卷积树核函数 (Collins等) [13,14]来计算两棵树的相似度, 从而挖掘句子中的结构化信息。在以往的应用中已经表明, 卷积树核能有效地获取结构化信息, 而基本特征所表示的常规信息需要通过SVM提供的基本核 (线性核, 多项式核, 径向基核等) 去捕捉。于是需要一个复合核将两者结合起来, 文本使用SVM提供的λK1+ (1-λ) K2复合核。其中K1表示由结构化信息所得的卷积树核, 而K2表示由基本特征所得的基本核。通过调整λ的值, 可以获取树核特征和基本核特征各自的贡献度。

复合核在情感分类中也可以体现其价值。复合核的树核函数通过对句法树计算为情感分类提供结构化信息, 而复合核中的基本核则可以包含一些无法通过树核函数捕获的信息。比如可以在基本核中标注出该句中所有在情感字典中词语, 这样就可以在复合核中引入一些对于情感分类很重要的信息, 进而提高情感分类的准确率。

3 实验

3.1 数据集

实验的语料来源于文献[7]中的电影评论数据库, 该数据库中包含5331个正向情感的电影评论片段 (snippet) 和5331个负向情感的片段。从中随机选取2400个单句 (1200个正向情感句, 1200个负向情感句) 的评论作为实验的语料。按照文献[7]的实验设置, 对于数据集使用了3层交叉验证。每层的数据都是800句, 其中包含400个正向情感句和400个负向情感句。

3.2 实验设置

实验参数设置如下:在以Word Unigram和Word Bigram为特征的两个实验中, 使用SVM中的线性核, 其参数使用SVM-light的默认值。在进行有关树核函数的实验中, 使用SVM-lightTK工具包, 对于单纯的树核实验 (不使用复合核) , 设置SVM-light-TK的C参数值为“T”;对于复合核实验, 设置C参数值为“+”。其余参数若未声明即为SVM-light-TK的默认值。

3.3 实验结果及分析

3.3.1 平面特征和结构化特征

首先在语料上测试了平面特征和结构化特征的效果。对于平面特征选取N-gram作为特征, 结构化特征选取基于树核函数的解析树, 最后还测试了两者结合的复合核的实验结果。结果显示在句子级别的情感分类上, 结构化特征比平面特征的效果要好, 并且两者结合的复合核也提高了一定的效果。采用Word Unigram、Word Bigram、树核和复合核 (Word unigram+树核) 进行情感分类的结果如表1所示。

从以上的数据可以看出测试集3上的数据和1, 2有比较大的差别, 经过对原始语料的分析, 发现测试集3中的数据集中含有较多的隐性情感句子, 导致了准确率下降。在后面的试验中会详细说明分类显性情感和隐性情感的区别。

通过上面的实验, 本文还对基于树核函数的实验分析了其分类出错的句子的特点。规律如下:

1) 分类出错的句子中长句占据的比例比短句要高很多。主要的原因有两点:第一, 长句产生的句法树都比较复杂, 而树核函数在计算两棵树的相似度时, 树的结构越复杂效果也就越差, 这也就导致了以后的分类结果的下降;第二, 长句中一般都含有多个情感主题, 甚至多个情感倾向。这个就违反了做句子级别的情感分类的一个假设—单个句子只有一个情感倾向。这个问题的解决的方法不在这篇论文中, 将会在下篇文章中给出方法。

2) 分类中出错的句子中, 含有情感转移的句子出错率很高。这里的情感转移只是指一个句子中含有两个相反的情感倾向, 并且通过一个连接词来连接。这类句子一般都是含有一个主情感倾向, 一个辅助情感倾向, 整个句子的情感倾向由主情感倾向确定。但是由于在句子级别的情感分类中, 分类目标是单个句子, 句子的上下文信息都缺失了, 所以很难判定哪一个是主情感倾向。这也就使分类这类句子的准确率比较低。想要提高这类句子的分类准确率, 必须引入一定的上下文信息来确定主情感倾向。

3) 在分类出错的句子中, 有很多句子本身就是有语法错误的, 或者根本就是不通顺的句子。这类句子在进行句法分析时效果就很差, 后面的分类结果自然也很不好。

3.3.2 显性情感和隐性情感

首先解释一下这两个概念:显性情感就是在表示情感时, 使用了明确的情感词, 比如“invincible is a wonderful movie”其中wonderful就是一个情感词;相反, 隐性情感就是不使用情感词来表达情感, 比如“very few people can watch this film from beginning to ending”。目前绝大多数的情感分类都是针对显性情感来进行的, 通过许多单个词或者短语的情感极性从而计算出一个句子甚至一篇文章的情感倾向。显然不能通过这种方法来处理隐性情感。将语料人工地分为两类:显性情感句子和隐性情感句子。其中隐性句子的有103句, 占整个语料的5%不到。对于隐性情感的句子单独进行分类实验, 从103个句子中选取50个做测试集, 其余的53个为训练集。分别使用Word unigram和树核这两个特征来进行分类。隐性情感的实验结果如表2所示。

3.3.3 复合核中平面特征和结构化特征的贡献

复合核是由基于平面特征的基本核和基于结构化特征的树核, 按照一定的比例复合而成的。具体的公式在此:λK1+ (1-λ) K2复合核。其中K1表示由结构化信息所得的卷积树核, 而K2表示由基本特征所得的基本核。在这个实验中, 通过改变公式中λ值来分析基本核和树核在复合核中的贡献度 (如图3所示) 。

结果显示当λ=0.5, 也即基本核与树核的比例为1:1时, 获得最高的准确率。

4 总结与展望

在本文中, 使用了树核函数来解决句子级别的情感分类问题, 最终实验结果显示由基本核与树核组成的复合核取得了不错的结果。复合核从N-gram和语法解析树中获取情感信息。这类信息更加接近语义分析, 而且也更加适合情感分类。

本文下一步的工作是要考虑如何对于句法分析器Parser产生的句法树进行裁剪, 消除噪音进而提高分类的准确率。

摘要：最近几年, 由于在线客户评论信息飞快地增长。如何把这些信息分类为正向和负向情感是一个迫切需要解决的问题。提出了一种细粒度级别 (句子级别) 的情感分类方法, 该方法在SVM分类器中使用了树核和复合核函数来进行句子级别情感的分类。实验结果表明在句子级别的情感分类中树核和复合核的方法比线性核具有更佳的性能。

3.与颜色相关的常用短语英文说法篇三

black money黑钱(指来源不正当而且没有向政府报税的钱)

black tie黑领结；小礼服

in the black盈利、赚钱、顺差

black and blue遍体鳞伤的

black sheep害群之马

black Friday耶稣受难日；不吉利的星期五

black lie用心险恶的谎言

blackmail勒索

The pot calls the kettle black五十步笑百步。

white war 没有硝烟的战争（常指“经济竞争”）

white sale大减价

white money银币

white elephant无用而累赘的东西

white crow罕见的事物

the white way白光大街 (指城里灯光灿烂的商业区)

a white lie善意的谎言

white coffee牛奶咖啡

white feather胆怯

black and white 白纸黑字

blue Monday忧郁的星期一(尤与欢乐的周末对比)

blue blood贵族血统

blue-eyed boys宠儿

once in a blue moon千载难逢的机会

blue-sky无价值的, 不切实际的

blue sky bargaining漫天砍价

blue fear极度的惊恐

drink till all’s blue一醉方休

out of the blue完全出于意外

a bolt from the blue晴天霹雳

a blue joke下流的笑话 (记住，不是yellow哦)

blue stocking女学者

blue ribbon蓝绶带；最高的荣誉；一流的

4.英文自我介绍常用句子篇四

1.愿意在压力下工作，并具领导素质。

2.Strong leadership skills.

2.有极强的领导艺术。

3.Good people management and communication skills. Team player.

3.有良好的人员管理和交�H能力。能在集体中发挥带头作用。

4.Strong leadership skill while possessing a great team spirit.

5.常用英文自我评价和句子篇五

事业心上进心很强，工作学习态度谦虚认真，对自己的工作能容易上手，能深切体会到团队精神的重要性，能有独特的设计思想和方法，有一丝不苟的工作态度，具有很强的可塑性。希望在单位长期稳定，通过一段时间的学习，能够熟悉各项工程的进程、做好方案的表现与最终的贯彻实施以及负责项目的全过程，立志成为业界真正的中高层人员。

常用英文自我评价句子

1. excellent ability of systematical management.有极强的系统管理能力。

2. ability to work independent1y，mature and resourcefu1.能够独立工作、思想成熟、应变能力强。

3.a person with ability plus flexibility should app1y.需要有能力及适应力强的人。

4.a stable personality and high sense of responsibility are desirable.个性稳重、具高度责任感。

5. work well with a multi-cultural and diverse work force.能够在不同文化和工作人员的背景下出色地工作。

6.bright，aggressive applicants.反应快、有进取心的应聘者。

7. ambitious attitude essential.有雄心壮志。

8. initiative，independent and good communication skill.积极主动、独立工作能力强，并有良好的交际技能。

9.willing to work under pressure with leardership quality.愿意在压力下工作，并具领导素质。

10. willing to assume responsibilities.应聘者须勇于挑重担。

11. mature，self-motivated and strong interpersonal skills.思想成熟、上进心强，并具极丰富的人际关系技巧。

12. energetic，fashion-minded person.精力旺盛、思想新潮。

13. with a pleasant mature attitude.开朗成熟。

14.strong determination to succeed.有获得成功的坚定决心。

15.strong leadership skills.有极强的领导艺术。

16.ability to work well with others.能够同他人一道很好地工作。

17.highly-motivated and reliable person with excellent health and pleasant personality.上进心强又可靠者，并且身体健康、性格开朗。

18.the ability to initiate and operate independently.有创业能力，并能独立地从业。

19.strong leadership skill while possessing a great team spirit.有很高的领导艺术和很强的集体精神。

20.be highly organized and effecient.工作很有条理，办事效率高。

21.willing to learn and progress.肯学习进取。

22.good presentation skills.有良好的表达能力。

23.positive active mind essential.有积极、灵活的头脑。

英语简历中实用自我评价语句

1.good command of computer skills: familiar with different versions of windows os and office application software, able to program with c and fortran languages, obtained some experience and understanding about other widely-used software like autocad, photoshop, coreldraw and dreamweaver.

具有良好的计算机技能，熟悉各类windows操作系统以及office系列办公软件，可使用c语言和fortran语言进行编程，对于autocad、photoshop、coreldraw 、dreamwaver也有一定的了解和使用经验。

2.strong perception & intellect; with widen and swift thinking; able to be quickly adapted to different environmenet.

diligent; with sureness; responsible; everytime fulfil my duties to my own work.

conscientiously, absorbedly work in a planned and order way; pursue the perfection.

good image; temperate, calm and steady personality; strong affinity; good at getting along with people.

patient; have holding capacity to pressure and setback.

有很强的领悟力和理解力，思维开阔、敏捷，能够很快适应不同环境。

勤奋，踏实，有责任心，对自己的工作尽职尽责。

做事认真、专注，有计划、有条理，追求完美。

形象良好，性格温和、稳重，亲和力强，善于与人相处。

有耐心，对压力和挫折有承受力。

3pleted all the courses in the specialized field, obtaining good command of theoretic knowledge and experimental and diy skill; very adaptable and good at leaning.

顺利完成专业课程学习，熟练掌握专业理论知识和实验技能，具有很强的动手能力，善于学习新知识和适应新环境。

4.easy-going and congenial, with a strong sense of responsibility and good team-spirit.

为人谦和友善，做事态度认真，有强烈的责任感和良好的团队精神。

5.fluent in oral english , with fairly good of reading and writing ability; speaking authentic mandarin-chinese.

英语口语流利，具有良好的英语阅读、写作能力;普通话标准。

6.having played a couple important roles in the student organizations, honing the interpersonal communication skills and organizational capability.

曾担任学校社团职务，培养了良好的人际交往技巧与组织能力。

7.having a wide range of hobbies, including oral english, music, movies and literature .