角度成分的人际功能及其翻译:基于《红楼梦》平行语料库的研究

系统功能语法的语义域理论认为,投射意义具备概念功能与人际功能。但前人对投射意义的人际功能讨论大多局限在小句和评述附加语形式,对角度成分的关注较少。通过分析《红楼梦》平行语料库中的角度成分及其翻译发现,角度成分有其特殊的人际意义潜势。角度成分的人际功能包括主观情态、评价调节和言语推断三方面。这些人际功能在译文中以概念投射或各种语法隐喻的方式再现。

非线性角度2DPCA及其在人脸识别中的应用

K2DPCA(Kernel-based 2D Principal Component Analysis)能够刻画图像的非线性特征,同时保留原始图像的二维数据结构和邻域信息,在人脸识别领域具有成功的运用,但其对异常值比较敏感。为克服此问题,将“角度”的概念引入非线性空间,基于核方法提出Sin-K2DPCA,并采用F范数度量,将样本数据经非线性映射到高维空间后极小化相对重构误差。为进一步解决非线性的核矩阵规模较大、计算复杂度高的问题,利用Cholesky分解方法,计算大规模核矩阵K的低秩近似,提出了基于Cholesky分解的Chol+SinK2DPCA。实验结果表明,在ORL、Yale人脸数据库中,Chol+SinK2DPCA提高了识别率,并克服噪声的影响;在大规模数据集Extended YaleB中,Chol+SinK2DPCA有效解决了K2DPCA由于核矩阵规模过大而不能实现的问题。