基于互联网的汉语认知属性获取及分析

认知语义学强调词语的日常感知意义的描写,但传统的人工描写方式存在搜集难度大、主观性过强两大困难。本文基于互联网数据,利用知网收录的51020个名词、27901个动词和12252个形容词自动采集词语的认知属性,得到120多万条原始记录。对这些结果按词类进行详细的频率统计和数据分析,构建了6000多词条的汉语常用词语的认知属性库,尝试了夸张和反讽的自动生成。该研究可应用于计算机理解和生成修辞表达、语言教学、词典编纂和机器翻译等领域。

基于认知属性库的原型范畴研究

原型范畴是认知科学研究中的重要理论,使用属性来区分范畴中心成员及边缘成员有着较强的解释力,但该理论一直缺乏基于频率信息的属性数据支撑。该文借助认知属性库的23万条数据,对原型理论研究中经常讨论的"鸟"、"水果"、"交通工具"等范畴的典型成员和非典型成员进行分析验证。认知属性库的数据显示,在汉语中,"鸟"的典型成员是"麻雀"、"燕子"等,和"鸟"具有较多的共同属性;而"企鹅"、"鸵鸟"则只共享了"鸟"很少的属性,且缺少关键的属性"飞"。大体上验证了原型理论的观点。同时,我们也发现"小鸟"的属性特别丰富,具有典型成员的特性。在进一步观察了"水果"和"交通工具"两个范畴后,我们探讨了范畴的跨类现象,进而从数学模型上区分了树结构的层次分类体系和图结构的范畴化体系。

基于复杂网络的汉越动物词语认知属性对比研究

汉越动物词语及其认知属性间的关系可以抽象为复杂网络来表示。通过二分网络的建构,并运用协同过滤法求得汉越动物词语认知属性的相似系数,证明汉越动物词语认知属性显示出较高的相似性。这一方面源于动物本身的属性具有共性,另一方面也源于汉语和越南语深厚的渊源关系。

粗糙集在项目认知属性标定中的应用

认知诊断是新一代测量理论的核心,对形成性教学评估具有重要意义。项目认知属性标定是认知诊断中一项基础而重要的工作,现有的项目认知属性辅助标定方法的研究工作很少,并且在应用上存在诸多局限。课堂评估是认知诊断应用的理想场所,但课堂评估中项目的选取具有随意性,教师难以在短时间内准确标识项目认知属性。本研究首次提出采用粗糙集方法对项目认知属性进行标定,该方法无需太多被试和项目,亦无需已知项目参数,且能当场诊断出结果,适于采用纸笔测验的课堂评估。通过Monte Carlo模拟研究表明:采用粗糙集方法能迅速地对项目认知属性进行标定,并具有较高的标定准确率;而且,项目认知属性越少、或被试估计判准率越高、或失误率越小则项目认知属性标定的准确率越高。粗糙集方法的引入,对拓展认知诊断的应用范围,真正实现其辅助性教学功能,具有重要作用。

认知属性视阈下的外语教学研究

在外语教学中,认知属性不仅影响学生选择学习策略,也影响教师教学策略的选择。因此,教师应该把学生认知属性的差异作为个别差异的重要方面。外语教师应该了解不同认知属性结构模型的分类,针对不同的任务、不同的学习环境,相应地对学生的学习策略和认知属性加以引导,将对学习者的外语学习起到积极的促进作用。

英汉名+名结构互译中体现的认知属性

英汉名+名结构在语言运用中相当普遍。由于其结构精炼,语义凝练,因而给人们的理解和运用产生了一定困难。通过对这种结构的英汉互译,明确了困难产生的原因,即人们一般根据其语言线性排列进行理解和运用。针对这一弊端,本文从英汉语对这种结构的互译过程中在各自的目的语中形成的各种语言形式,并结合认知规律,探索了这种结构形式下潜藏的认知规律,即范畴层次性、认知隐喻性、背景目标认知序列性、路径图式的意象性。通过英汉跨文化互译对这种结构进行了非穷尽性的研究,可以帮助人们摆脱其形式的束缚,捕捉其语义的脉搏,因而在跨文化的语境下可以更好地理解和运用这种语言组合形式。

汽车造型姿态的认知属性研究

目的探讨汽车造型姿态的内在规律,研究汽车造型姿态的认知属性。方法将姿态特征划分为特征结构层与特征表现层。以原型模式识别理论为指导,提取姿态特征,建立特征组。对21位专家被试进行了意象配对与语义抽取的调研,分析了汽车造型姿态的功能属性和语义词。结果研究确认的功能属性为,前后脸行为倾向为同向的状态表现为攻势的态势,前后脸行为倾向为异向的状态表现为均衡或御势的态势。另外,针对汽车造型姿态的4种状态,抽取了4组语义词,语义词分布的差异反映了态势属性的认知差异。结论不同状态下的姿态特征组存在认知差异,研究结果将能够为设计方案的处理增强指向性,并辅助与支持设计方案的完善。

认知属性标定框架的实证研究——以小学数学为例

在基于认知诊断理论的自适应测试中,认知属性的标定是一项非常重要的基础性工作。该文首先使用文献法对认知属性进行理论分析,探索认知属性标定的理论依据,其次在对认知属性内容进行探讨的基础上,提出认知属性标定的结构性框架,最后通过小学数学测试题对认知属性标定进行实证研究。结果表明,认知属性标定框架能有效地提高认知属性标定的效率。

图标的认知属性分析及定量研究

为了考察认知属性对图标理解的影响以及图标各认知属性之间的相互关系,采用命名法和量表评定法,对270个图标的视觉复杂性、熟悉性、语义距离、具体性及命名一致性进行了测试。结果发现图标各项认知属性之间存在着显著的相关性。熟悉性与命名一致性以及概念一致性的相关度最高,表明熟悉性是影响图标理解的最重要因素;语义距离和具体性也与命名一致性和概念一致性的相关度比较高,表明语义距离和具体性也对图标理解有较大影响。研究结果对图标设计及选用具有重要意义。

从词语的认知属性解读隐喻的相似性

文章借助李斌博士开发的Chinese CogBank Ver1.0软件(中文认知属性库)进行词语认知属性的检索工作,进而从词语认知属性的角度挖掘隐喻相似性的本质。隐喻的相似性是隐喻得以建构的基础,而这个相似性可以进一步认为是两个不同事物或事件之间相同或相容认知属性的"突显共振"。

认知属性及其层级关系构建研究——以“离子浓度大小比较”为例

“离子浓度大小比较”是高二化学水溶液中的一个专题课时,是基于学生已学习了弱电解质的电离规律,盐类的水解规律及学生掌握了溶液中三类守恒规律的基础上,对溶液中离子浓度的大小的全面的分析比较[1]。本研究结合文献资料、教师访谈和学生口语报告确定离子浓度大小比较的认知属性及其层级关系,给教师诊断学生离子浓度大小比较的知识水平提供依据。研究结果表明学生解决离子浓度大小比较问题时所具备的知识、技能、策略可由5个属性组成的收敛性属性结构表征。

基于量名搭配测试的量词认知属性研究

采用量名搭配测试的方法,从母语者快速产出的搭配词及其聚类特征,归纳并解释了“把”“片”“条”“根”“头”“只”6个名量词在母语者心理词典中典型的认知属性,并发现了量词认知属性演变与拓展的一些特点,为面向对外汉语的量词教学提供一定参考。

五大认知诊断模型的诊断正确率比较及其影响因素:基于分布形态、属性数及样本容量的比较

本研究主要在Leighton,Gierl和Hunka(2004)的四种属性层级结构测验情景下,考察不同被试知识状态(knowledge states)分布形态、不同样本容量和不同认知属性数3种实验条件下,分别比较、分析五种常用认知诊断模型的属性诊断正确率(含边际判准率和模式判准率)及其影响因素,从而深入探讨每种模型的计量性能及模型属性诊断正确率的影响因素等,试图为实际应用者在模型比较与选用上提供借鉴和指导。

有定性范畴的认知属性

有定性是语言学研究中的经典问题,具有类型学意义上的共性特征。过去的研究视其为语法范畴或语义范畴,都有许多难以解释的现象或问题。有定性作为语法范畴,无法解释大量的形式与意义的错配问题。有定性作为语义范畴,则无法找到一个统一的语义原则来解释所有现象。另外,两种观点都没有涉及谓语动词的有定性以及有定效应的大量例外的问题。要解决这些基本问题,必须重新审视有定性的范畴属性。本文从6个方面论证了有定性的认知属性。从认知范畴的角度观察有定性能够对这些基本问题给出统一自洽的解释。

大规模教育考试中生命科学测量目标的认知属性及其阶层关系的研究

如何科学有效地实现对规定测量目标的测量,是大规模教育考试命题的核心。本文通过实测和调研对考生在解答试题过程中的认知操作和表现程度进行分析,结合专家讨论法,对大规模教育考试中生命科学学科测量目标核心部分的认知属性及各属性间的阶层关系进行了初步的确认。数据和分析显示,经过比较研究的启示和专家讨论所形成的高考生命科学学科测量目标中核心能力即探究能力的内涵,较为完整地涵盖了国内外公认的"探究"的内容,也与考生的实际认知过程较为一致。

健康意识与环保意识对生态食品购买意愿的影响—–生态属性认知的中介作用

从生态食品的两大重要属性(健康属性与环保属性)出发,结合消费者对于生态食品健康属性与环保属性认知中的核心要素,通过问卷调查方式实证检验了生态食品消费中,消费者健康意识、环保意识、生态属性认知与购买意愿的关系,并重点关注了生态属性认知在消费者健康意识与购买意愿、环保意识与购买意愿之间的中介作用.分析结果显示:生态属性认知部分中介了消费者健康意识与购买意愿之间的关系,消费者健康意识对其购买意愿具有直接作用;同时,生态属性认知完全中介了消费者环保意识与购买意愿之间的关系,消费者环保意识对其购买意愿的直接作用不显著.最后,还提出了促进消费者对生态食品购买决策形成以及进一步刺激生态食品消费的政策建议.

隐喻是认知的助力还是阻碍?——表意学对隐喻之认知属性的确立与阐发

本文探讨了表意学对隐喻问题的思考。表意学对意义问题的研究突出了人类思维的隐喻性,明确了隐喻具有的认知属性。表意学提出的结构相似(homology)是隐喻跨域映射的根本前提,从理论上为隐喻之认知属性的确立创造了条件。表意学强调隐喻生成与理解的多元性,唯有通过隐喻的跨域映射活动,才能有思想和意义的新发现、新契机。隐喻所具有的系统性使之在有所"凸显"的同时也有所"遮蔽",因而在成为认知"助力"的同时也成为"阻碍"。表意学一方面确立隐喻的认知属性,另一方面试图通过强调"体验/经验"在隐喻理解中的重要性,通过突出"向上的"伦理价值追求,来规范隐喻的使用,并提醒人类注重其中隐藏的伦理决断,使人们能够以关联性视角思考问题。

基于大数据的认知语义计算——评《词语认知属性的知识库构建和应用》

作为隐喻研究、原型范畴研究的基础和依据,词语的认知属性存在主观性、差异性和数据稀疏问题,李斌博士所著的《词语认知属性的知识库构建和应用》在分布语义学的理论框架下,从互联网搜集大量真实语言用例,建立了面向汉英两种语言,包含23万多条带频率信息的"词语—认知属性"知识库,并将知识库应用于汉语的"副词+名词"转喻问题、原型范畴理论问题以及词语相似度计算,取得了若干重要的结论,证明采用大数据方法,将词义认知分析与语言计算结合起来,能够有效解决认知语言学研究存在的主观性、差异性和数据稀疏问题。

高中生复数四则运算掌握的认知诊断研究

认知诊断测评作为新一代测评理论,可以得到学生在每个知识点上的掌握情况。从高中数学复数四则运算的知识结构出发,构建出认知属性,并形成属性间的层级关系,据此编制了测评试卷,形成了相应的Q矩阵。然后依据认知诊断测评理论选择了拟合效果较好的GDM模型进行参数估计,对测验的层级一致性指标(HCI)和信度进行了检验。在此基础上,对学生属性掌握情况及学习路径做了深入分析,最后得出了高中数学复数四则运算的研究结论和教与学的建议。

重参数化的多分属性诊断分类模型及其判准率影响因素

多分属性比传统的二分属性提供更多更详细的诊断反馈信息,符合对知识技能的多水平要求,具有较好的应用前景。本文首先介绍了多分属性和多分Q矩阵的概念;之后重参数化了3个分别满足连接、分离和补偿缩合规则的多分属性诊断分类模型并研究了其判准率影响因素,结果发现它们的判准率(1)均随多分属性数量的增加而降低,建议实际使用中不宜高于5个;(2)均随多分属性的最高水平数增加而降低,建议实际使用中不宜高于4水平;(3)均随多分属性间统计相关性增加而增加,但影响不大;(4)受多分属性层级结构的影响较大;(4)受被试量影响不大;(5)均随题目数量增加而增加且影响较大。最后,针对"多分属性与多级评分的关系"和"多分属性与二分属性之间的关系"这两个问题进行了讨论。以期为实证研究者提供相关的理论支持和使用建议。