多义词义项粒度与区别性特征的梯级建构

计算机对多义词义项的自动标注一直是语言信息处理中的一个难点。而基于传统词典的义项划分粒度问题是导致计算机标注难的主要原因。若义项划分粒度过细,标注时往往会因义项间区别性特征的缺乏陷入模棱两可的境地;若义项划分粒度过粗,会使得标注结果有悖于语言事实。为此,文章尝试从具体语料出发,由词类标记到句法组合再到语义搭配即梯级递进的方式,对多义词义项的区别性特征进行了更为合理与系统性的建构,并得到了梯级建构的模型,以对词义标注准确率的提高提供切实帮助。与此同时,根据所建构的区别性特征去调整不合理的义项粒度,也使得词义标注在知识资源上的问题迎刃而解。

汉英词典多义词义项认知处理与问题综述

多义词一直被认为是汉英词典编纂实践中的难题,从某种程度上来看,多义词的义项处理决定了词典的成败;综述了从认知语言学角度对汉英学习词典多义词的研究,并基于隐喻、转喻对多义词的义项进行了区分,即基本义,隐喻义和转喻义,指出了汉英词典在编纂中多义词处理普遍存在的四种问题。

基于认知的外向型汉英词典多义词义项处理模式

以外向型汉英词典之义项排列为研究对象,指出了目前大中型汉英词典中义项编排混乱这一现实,从认知语言学的核心理论出发,基于多义词的发展历程,按照共同认知习惯进行重新编排,有针对性提出了处理方法,即基本模式与补充模式,并兼顾了非范畴化与语词兼类、词类活用,创新隐喻与旧词新义及综合说明的处理,重构了汉英词典的义项排列,以期提高词典友好程度,更好地服务使用者。

利用标注者一致性数据估计多义词义项区分度

多义词义项区分度指的是在实际语料中,人们为多义词选择合适义项的难易程度。本文探讨了一种测量多义词义项区分度的方法,试图量化表示义项区分度。我们认为,这个问题的难点在于多义词词典定义的不确定性:词典在定义多义词时缺乏强一致性的标准,以及不同人对词典定义的理解是不同的。这使得一方面基于词典的研究结果总是受到来自词典定义的挑战,另一方面研究者本身的主观性也多少削弱了研究结果的可靠程度。本文利用标注者一致性作为衡量多义词义项区分度的指标。结果显示,标注者一致性可以有效地表示多义词义项区分度,并且对进一步分析多义词义项的区别特征有指示作用。而且,多义词义项区分度大小与词典定义的清晰程度以及词频高低无关,而与区别特征与义项之间的映射关系有关,这也能够解释词典编纂者与使用者之间的差异。

法律英语多义词的认知理据与翻译对策

多义性是自然语言的普遍现象,有关多义性的研究在语言哲学或语言学上都有着非常悠久的历史。多义词义项之间的关系经常是无理可据、无章可循的。认知语言学的发展使人们对多义词义项之间的联系有了更加清晰的认知,多义词的义项是通过隐喻、转喻和意象图式等方式相互联系的。文章以法律英语为例,对多义词的认知理据和词语搭配的翻译策略展开剖析。