基于功能对等的“很+形”谓语句英译对比研究——兼论葛浩文的译文风格

现代汉语“很+形”谓语句中的程度副词“很”只是性质形容词做谓语的一种形式“标记”,几乎丧失了作为强化词的表达功能。本文基于“功能对等”理论视角,运用语料库的研究手段,以William Dolby、Jeanne Kelly、杨宪益与戴乃迭译文为参照,同时参照英文小说《京华烟云》相同结构的汉语译文,对比考察葛浩文英译本中“很+形”谓语句译文的功能对等状况。研究发现,“很+形”谓语句的葛浩文译文功能对等程度明显高于其他三位译者;绝大多数“很”的葛浩文英译文没有寻求形式上的词对词对等,而是通过改变原文形式、保留原文意义的方法达到译文与原文真正意义上的功能对等。

动态形容词谓语句中的量变与质变及其对句法结构的影响

“质”和“量”是客观世界的两种基本现象,形容词体现质与量的统一,动态形容词谓语句“NP+A+X”(X为体标记)则是质变与量变的语言表征。认知语法中的认知参照关系是基于人类基本经验和普遍认知能力的,是动态形容词谓语句质变与量变概念化的理论基础。含有不同体标记的动态形容词谓语句质变与量变的概念化有差异,这种差异可为动态形容词谓语句与程度副词及时间补语不同的兼容度提供认知理据。

应急语言独语句的语义建构研究

独语句在应急语言中使用广泛,并形成了数量众多的应急语言独语句。从认知突显视角出发,对应急语言独语句的语义建构进行学理阐释。研究显示,应急语言独语句是概念化者在应急语境下以经济方式进行的语言编码,其本质是将应急场景中最为突显的部分前景化,促使听者能够迅速捕捉到言者所要传达的核心信息,以实现应急交际的目的。这一研究结果,不仅可以在一定程度上弥补应急语言服务对独语句研究的不足,也可以为应急语言的研制提供参考,从而更好地服务于国家应急语言建设。

应急语言独语句的发展钩沉与应用展望

应急语言建设是当前国家语言战略研究的重要课题。因简洁高效,独语句在应急语言服务中使用日趋广泛,形成了数量众多的“应急语言独语句”,但相关研究尚未引起重视。文章在梳理应急语言独语句发展的基础上,对应急语言独语句进行了概念界定,在此基础上对独语句在应急服务中的应用前景进行初步探讨,旨在弥补国家应急话语建设在独语句研究方面之不足,为国家应急用语的研制和编纂提供参考。

C语言循环语句思政案例设计研究

算法是程序设计的核心,循环语句是C语言教学中的重要内容。基于教学标准,设计了层次递进的案例,分为基础模块、综合模块、提升模块。在基础模块中,让学生了解C语言循环语句中的for、while等基本格式及执行流程,设计了1.01365等教学案例。在综合模块中,将程序编写与数学内容紧密结合,培养学生的思维习惯。在提升模块中,引导学生设计算法,编写程序,实现系统功能。

项目式教学在高中信息技术教学中的应用探究——以Python“分支语句”为例

近年来,国家明确指出了培养学生信息技术核心素养的重要性,并鼓励教师采用多样化的教学模式。其中,项目式教学因其以学生为中心、注重实践与创新的特点而备受推崇。本文以教育科学出版社高中信息技术必修一教材《数据与计算》第二单元中的“做出判断的分支”为例,旨在通过设计并实施项目式教学活动,提升学生的学习动力、深化学生对知识的理解能力,以及培养问题解决能力。

融合反讽语言特征的反讽语句识别模型

反讽是采用内隐的形式来表达情感的一种方法,反讽语句在文字和所想表达的情感上存在着不同,这使得对反讽语句进行情感分类变得更加困难。针对这一现象,提出一种融合反讽语言特征的反讽语句识别模型,通过加入反讽语言特征来提高反讽语句的识别准确率。首先,采用卡方检验算法对反讽语言进行分析并获取语言特征;然后,利用Word2Vec对语言特征进行训练获取语言特征的特征表示,同时使用注意力机制与Bi-GRU(双向门控循环神经单元)模型获取句子的特征表示;最后,将语言特征的特征表示与句子的特征表示进行融合并作为情感分类层的输入,对反讽语句进行识别。与CNN-AT、CNN-Adv、EPSN等3种模型进行对比,实验结果表明,该模型可以有效提高对于反讽语句的识别准确率。

基于二叉树的Verilog多路分支语句综合算法

Verilog多路分支语句是硬件描述语言的一种条件语句,在处理器、网络交换和数字信号处理等领域应用广泛,且可通过数据选择器(Multiplexer,MUX)实现资源的极低消耗.现有基于And-Inverter Graph结构的综合工具ABC无法有效综合此类电路.因此,提出了一种新型逻辑网络表达形式MAIG(MUX-And-Inverter Graph),针对Verilog多路分支语句中的显式电路给出了基于二叉树的综合算法.为提高算法的运行效率以及综合质量,首先提取电路特征参数并进行矩阵列变换,进而实现MUX门的个数和层级减少;然后根据矩阵的0、1取值,通过二叉树优化算法划分矩阵递归生成面积小、时延低的MAIG.与学术界综合工具ABC相比,所提算法在工艺映射前电路逻辑门的个数和深度平均优化72%和52%,工艺映射后电路面积和时延平均改善67%和33%.

基于语料库的聋生兼语句偏误分析

目的基于自建语料库对聋生汉语兼语句偏误表现和原因进行分析。方法对北京市67名义务教育阶段聋生自然产出的兼语句汉语语料进行搜集、整理、标注、统计与分析。结果聋生兼语句偏误类型主要包括内部偏误(90.09%)、不该用而用(6.60%)、该用未用(3.30%);7~9年级聋生兼语句输出率逐级增加,但正确率逐级降低;手语优势聋生输出率(0.19%)高于口语优势聋生(0.16%),其正确率(49.33%)低于口语优势聋生(59.09%),手口均差的输出率(0.12%)和正确率(26.32%)均最低,手口均优聋生输出率(0.24%)和正确率(67.80%)均高。结论影响聋生兼语句习得水平原因有听力障碍、教学不足,兼语动词和句法复杂性,手语汉语差异。建议针对兼语句特点与聋生习得难点进行教学,针对不同语言类型学生进行教学。

融合字段类型与文本匹配的中文问句解析

自然语言转SQL语句技术可以帮助用户使用数据库,而WikiSQL数据集对表格内容的保护一定程度上限制了模型的使用,基于此,提出一种融合字段类型与文本匹配的中文问句解析方法。基于SQL结构分解问句解析任务,通过字段类型相关的分隔符将表结构信息结合到RoBERTa编码器输入中,并使用结合编辑距离与语义词典的文本匹配来使模型更加鲁棒。在中文数据集TableQA进行测试,该方法取得了最好的效果,正确率达到93.44%。

现代汉语形容词的状语及补语功能探究——评《现代汉语形容词谓语句认知及功能研究》

现代汉语是语言学领域的核心组成部分,承载着揭示汉语言独特魅力与内在规律的重要使命,它不仅对于传承和弘扬中华优秀传统文化、推动语言文字规范化进程具有关键作用,而且在全球化背景下,对于增进国际理解与交流、提升汉语国际地位具有不可替代的价值。

释词解句,以说助读——《肥皂泡》教学设计

《肥皂泡》描写了吹肥皂泡这一有趣的游戏活动。教学重点在于运用多种方法理解难懂的句子,说清吹肥皂泡的过程,体会童年之乐。教学时,可引导学生释词解句,理清内容,把握关键词,复述吹肥皂泡的过程,并写一写自己童年的游戏。

汉语名词谓语句的三域一体研究

作为名词非典型用法的名词谓语句是学界历来讨论的焦点话题之一。认知语法理论的名词概念涉及最大辖域、直接辖域和焦点,以此为基础搭建的三域一体分析框架(TSO),解析了名词谓语句双名词(NP1 NP2)主谓结构的三域关系,阐释了该类句式概念化过程的认知特征。研究发现,名词谓语句的主谓语表现为多种语义关系,在认知层面统一于辖域蕴含关系。限定性成分是谓语名词的关键参数,对焦点域范围的有无和大小起调变作用。

“汉语名词谓语句是特殊句型”观点的溯源及发展研究

汉语名词谓语句被国内学界普遍认为是汉语区别于英语等印欧语的显著特点,目前许多语法教材和论著都有所论及。但是通过查阅相关文献,我们发现:关于“名词谓语句是特殊句型”这一观点的溯源及发展,仍缺乏较为系统和全面的研究。事实上,学界对名词谓语句的认识经历了萌芽、探索、纷争和明确四个阶段,从无意识提及发展到有意识讨论、从“不用系词的判断句”发展为一种独立的特殊句型,这是历代学者不断深挖拓展、逐步总结完善而形成的结果。

直击翻译题堵点,迈向信达雅境界——“文言语句翻译”备考课教学实录及课堂观察

文言语句翻译,是高中文言文学习的一个难点,也是学生答题的堵点。可以从保留着文言特点的网络流行语出发,精选典范的文言文及其重点词句作为学习材料,激活学生的学习积累,引导学生在语境中揣摩,然后修正翻译,从而使文言语句翻译走向信达雅的境界。

论元视角下汉语受事主语句的英越翻译对比——以《布洛陀史诗》“稻作之源”为例

受事主语句作为古代汉语中的一种重要的句法结构,对该类句型的研究能够帮助我们更好地理解中国古代文献和历史文化。该文以从论元理论为视角,对《布洛陀史诗》第四章“稻作之源”语篇中的受事主语句进行语义分析,以期深入阐释中国古代汉语的语言结构和功能,为语言在实际应用中的优化提供新的可能。同时,该研究通过对比分析《布洛陀史诗》中汉语受事主语句在英语和越南语中的翻译策略,提出受事主语句翻译的注意事项,旨在促进新时代背景下布洛陀文化对外话语体系的构建,提高中国文化对外传播力量。研究发现,在不同语种的翻译中,由于语言结构和表达习惯的差异,汉语受事主语句的翻译往往需要调整语序或增加额外信息以确保译文的流畅性和准确性。

融合多路注意力机制的语句匹配模型

为了增强语句内关键信息和语句间交互信息的表征能力,有效整合匹配特征,提出一种融合多路注意力机制的语句匹配模型。采用双向长短时记忆网络获取文本的编码信息,通过自注意力机制学习语句内部的关键信息;将编码信息和自注意力信息拼接之后,通过多路注意力机制学习语句间的交互信息;结合并压缩多路注意力层之前和之后的信息,通过双向长短时记忆网络进行池化获得最终的语句特征,经过全连接层完成语句匹配。实验结果表明,该模型在SNLI和MultiNLI数据集上进行的自然语言推理任务、在Quora Question Pairs数据集上进行的释义识别任务和在SQuAD数据集上进行的问答语句选择任务中均表现出了更好效果,能够有效提升语句匹配的性能。

处置类受事主语句初探

以往学界普遍认为汉语受事主语句属于无标记被动句,但是通过本文研究表明,汉语受事主语句本质上是受事话题句,受事话题就是说话人谈论的对象,这是汉语信息结构决定的,它与被动并无天然的联系。本文证明,受事主语句可以分为两类:(1)当受事主语句用于已然句中时,它属于无标记被动句;(2)当受事主语句用于祈使性未然句时,它属于无标记处置句。非凸显参与者被裁剪是处置类受事主语句产生的认知机制,处置类受事主语句还可能是促发汉语变在句产生的动因,因为事物的变在也是处置的结果。本文研究对认识“处置”与“被动”的关系以及“把”字句的性质都有一定的启示。

融合LSTM的自然语言转结构化查询语句算法的研究与设计

自然语言转结构化查询语句(Natural Language to SQL,NL2SQL)是信息领域一个重要课题.目前前沿的NL2SQL工作都是针对英文数据集,而处理英文数据的方法直接应用到中文上往往难以取得很好的效果.本文首先对传统的SQLNet模型进行了改进,在其中融入了预训练模型,增强了其提取特征的能力;之后又分别对分类模型和条件值模型进行了改进:在分类模型中增加了LSTM进一步捕捉特征,在条件值模型中使用正则表达式等手段对特殊的条件子句进行了预处理.实验表明,本文对分类模型和条件值模型所做的改进都能有效提升模型的表达效果.

“结构教学法”在SQL查询语句教学中的应用

数据库的原理和应用一直以来都是高校计算机专业课程中的重要组成部分,SQL语句是数据库原理课程教学的重难点。经过笔者多年的教学实践,采用结构教学法改进SQL查询语句的教学方式后,获得了较好的教学效果。本文详细叙述了结构教学法在SQL查询语句教学中的应用方式,比较了在SQL查询语句教学中应用结构化教学法不同阶段的教学效果,结论表明,在SQL查询语句中正确使用“结构教学法”可以增强学生对它功能及用法的理解。