语序与语义策略在第二语言简单句理解中的作用

实验心理语言学的一项重要课题是研究语篇理解过程中人们的心理机制与所采用的策略 ,包括语法策略 ,语义策略及语用策略。本文就此进行了探索性研究 ,对汉语为本族语 (L 1)者和汉语为第二语言 (L 2 )者在理解汉语简单句过程中所采取的策略进行了对比分析 ,结果发现 :L 1为英语 ,L 2为汉语者在理解汉语句子时多依赖于语序 ,即语句结构 ,而 L 1为汉语者却多采取语序与语义相结合的方法。其原因之一是由于操不同语言者的语言结构图式不同 ,在理解过程中所激活的语序结构图式也不同。当其所接收到的信息中有非标准语序时则求助于本族语语序 ,因而出现了理解上的差异。

英语谜语的语义策略探微

作为一种蕴涵语义策略,通过运用音、义、词、句等材料设问,供人猜测的文字游戏,英语迷语越来越受到语言学研究者和英语教育工作者的重视。迷语源自实际生活的需要,其目的在于娱乐消遣,解乏益智。迷语最突出的特点是采用一些语义策略,使其在语言设计上往往打破常规思维方式,主要的四种语义策略是:双关的运用,使用"必然真理"作答,在题面部分设置"虚假预设",混淆"元语言"和"目标语"。研究英语迷语的语义策略对英语教学也有一定的启发意义。

释意理论指导下的翻译语义策略运用

法国释意学派翻译理论提出:不同于脱离语境的字词对应翻译,释意翻译是意义对等翻译。释意学派的翻译语义策略不再对语言做单纯的转码,而是要求翻译译员透彻理解原语的意义,并通过一定的语义策略脱去原语言的外壳,使用译入语完整转达理解的意义。本文通过几个翻译实例的分析,探讨释意派翻译理论指导下翻译语义策略的运用。

土家语“被动标记”再认识——兼论藏缅语被动语义策略

现有关于土家语是否存在被动结构的看法有两种,一种认为土家语有被动结构,被动标记为ko^(35)或to^(21),另一种认为土家语没有被动结构。文章从施事降级、受事提升、论元减价等方面,说明土家语不存在被动结构,ko^(35)和to^(21)都不是被动标记,ko^(35)是施事标记,to^(21)是反身代词,土家语采用反身代词策略实现被动语义功能。本文进一步指出,被动结构在藏缅语十分少见,藏缅语言被动语义功能主要通过以下六种策略来实现:1)施事名词使用泛指第三人称复数或者抽象义名词;2)受事名词标记为定指;3)反身态(或反身代词)或致使态等;4)主语和宾语位置变换;5)迁回式被动(助动词+主动词);6)被动结构。

基于日志的富语义ABAC 策略挖掘

为了解决大规模环境下的细粒度访问控制问题,挖掘出易于人工阅读、契合主体行为模式、精确完备的基于属性的访问控制(ABAC)策略,从而为安全管理员进行策略构建、维护和优化提供有力支撑,提出基于日志的富语义ABAC策略挖掘方法.该方法基于频繁模式挖掘算法,从访问日志和属性数据中挖掘契合主体行为模式的ABAC策略.对策略进行正确性和语义质量分析获得富语义ABAC策略集.通过交叉验证方法对策略集的精确性和完备性进行验证,算法在公开数据集上的F1得分为0.8375,在手写数据集上的F1得分为0.9394.在手写数据集上的验证表明,算法可以在较小训练集上得到比现有算法更高质量的策略集,所得授权规则在易读性方面有所提升.

语义导航策略改善失语症患者命名能力的研究

目的:探讨语义导航策略(SNS)对失语症患者命名能力的改善作用。方法:14例失语症患者随机分为SNS组(n=7)和语义无关训练(US)组(n=7)。采用中文联想词汇中的122个词汇,SNS组按照网络分析技术自动生成的词汇顺序,US组则以随机词汇顺序呈现给患者。在西方成套失语症检查(WAB)和简易精神状态检查(MMSE)基线测试后,进行为期10d,每天1次言语训练,治疗前后应用75张训练图片评估患者的命名能力。结果:SNS组治疗后正确反应数显著高于治疗前以及治疗后US组,治疗后无反应数也显著低于治疗前以及治疗后US组。SNS组治疗后的正确反应数与WAB命名得分呈显著正相关。结论:SNS可以有效改善失语症患者的命名能力。

基于Hadoop平台的语义数据查询策略研究

为了实现对海量RDF(resource description framework)数据的高效查询,研究了RDF三元组在分布式数据库HBase中的存储方法,基于Map Reduce设计了海量RDF数据的两阶段查询策略,将查询分为SPARQL(simple protocol and RDF query language)预处理阶段与分布式查询执行阶段。SPARQL预处理阶段设计实现了基于SPARQL变量关联度的查询划分算法JOVR(join on variable relation),通过计算SPARQL查询语句中变量的关联度确定连接变量的连接顺序,根据连接变量将SPARQL子句连接操作划分到最小数量的MapReduce任务中;分布式查询执行阶段执行SPARQL预处理阶段划分的Map Reduce任务,实现对海量RDF数据的并行查询。在LUBM标准测试数据集中的实验表明,JOVR算法能够高效地实现对海量RDF数据的查询,并具有良好的稳定性与可扩展性。

真实文本中副词“都”的语义识别策略与话语理解

副词的语义归纳和语义识别关系密切,但两种研究的方法和目的不同。多功能副词的语义识别需要充分利用文本中的语音因素、句法结构因素、相关词语的语义特征以及语用推理等百科知识。现代汉语副词“都”具有总括范围和强调极性两种基本功能,这两种功能在真实文本中的实现有相应的文本因素表现。准确识别副词“都”的功能对于正确理解话语的意义具有重要影响。

语义联想策略训练——提高学生英语词汇学习质量的实验研究

本研究以语义联想构建学生英语词汇学习的策略,并融策略训练于日常教学中,与学生实际学习情境相结合。通过对实验组学生进行前测、训练干预、后测和延迟后测等实验步骤,与对照组学生成绩对比分析,检验了语义联想策略训练对实验组学生英语新词即时记忆和延迟后测记忆保持的影响。实验结果表明,语义联想策略训练提高了实验组学生英语新词的记忆成绩和延迟记忆成绩,即语义联想策略训练对学生的英语新词记忆效果影响显著。

服务模型语义完备性判定方法与语义增强策略

为准确地表达服务,需要衡量对服务模型的语义表达能力,并对缺失部分进行语义增强。为此,提出一种基于图论的服务模型语义完备性判定方法。通过扩展子图引入超子图概念,给出了可服务模型语义完备性判定定理及证明。通过完备性验证算法及一系列度量指标,验证并度量了服务语义在服务模型表示中的完备程度,并根据验证和度量的结果,给出不同的语义增强策略。最后,在特定的服务语义范围内,对统一建模语言、业务流程建模符号和服务模型驱动的体系结构等三种模型的语义完备性进行了判定和对比分析。

云环境下海量语义数据的查询策略

为了实现对海量RDF数据的高效查询,研究RDF数据在分布式数据库HBase中的存储方法。基于MapReduce设计海量RDF数据的两阶段查询策略,将查询分为SPARQL预处理阶段与分布式查询执行阶段。SPARQL预处理阶段设计实现基于SPARQL变量关联度的查询划分算法JOVR,通过计算SPARQL查询语句中变量的关联度确定连接变量的连接顺序,根据连接变量将SPARQL子句连接操作划分到最小数量的MapReduce任务中;分布式查询执行阶段执行SPARQL预处理阶段划分的MapReduce任务,实现对海量RDF数据的并行查询。采用LUBM标准测试数据集对查询策略予以验证。研究结果表明:JOVR算法能够高效地实现对海量RDF数据的查询,并具有较强的稳定性与可扩展性。

语义场策略在英语词汇教学中的运用

词汇是语言的基础,词汇学习是英语语言学习中至关重要的环节。本文分析了英语词汇学习的现状,介绍了语义场策略理论,并在该理论的基础上,对高职英语词汇教学方法进行了探究和尝试,取得了一定的效果。

语义场策略与英语词汇学习效率的相关性研究

词汇是语言的基础,词汇学习是英语语言学习中至关重要的环节。分析了英语词汇学习的现状,介绍了语义场策略理论,并在该理论的基础上,对高职英语运用语义场策略的词汇教学效率进行了探究和尝试。

语义图策略在高中英语语篇阅读中的应用探讨

语篇是语言知识和文化知识的主要载体,学习语篇知识是发展语言运用能力的基础。语篇中各要素之间存在复杂的逻辑关系,如句与句、段与段、标题与正文、正文与图表之间的关系。语义图策略是把文章的知识和内在逻辑关系用图表的方式表现出来,使学生对文章的内容以及语篇的框架有一个比较全面的认识和理解。学生在阅读过程中建构语义图,不仅可以提高阅读理解能力,同时也培养了语言的综合运用能力。

语义图示学习策略在英语词汇教学中的应用

词汇对于语言学习者至关重要。如何有效地扩大英语词汇量,一直成为困扰大多数英语学习者的难题。从语义图示着手,将构建英语词汇之间的语义图示学习策略应用于英语教学,可为学习及记忆英语词汇提供一条切实可行的途径,也值得在日常外语教学中进行推广使用。

基于策略的语义远程认证

远程认证在可信计算中起着重要作用,它能提供可信环境存在的可靠证据。目前的方法是测量目标平台的二进制码、配置文件、属性或者安全策略等可信值。所有这些认证方法是静态的,缺乏动态行为认证并且没有对于实际的行为进行说明和规范。为了改进和完善这些认证方式,提出了一种语义远程认证策略,并对其进行了定义、规范和证明。该策略是把使用控制模型和行为结合起来,能够动态测量远程平台的行为。

英语语义的变通理解策略——以最新人教版教材New Senior English for China为例

本研究提出变通理解策略的概念、解释了在英语语义理解过程中采用变通理解策略的理论依据并举例说明其在英语教学中的实际运用;认为变通理解策略是一种实用有效的普适性的语义理解策略,学生掌握并运用了该策略,就可以提高英语阅读理解能力。

信息技术环境下高中英语词汇学习策略之词汇语义网策略培养模式的研究

词汇是最基础的语言构成元素,对听、说、读、看、写等语言技能的提高影响深远。传统词汇教学手法单一,枯燥乏味,严重影响了英语教学效率,不适应新课改要求,对词汇教学的改革势在必行。本文阐述在信息技术环境下如何培养学生利用词汇语义网策略习得词汇,以提升学生的英语学科核心素养。

语义与交际翻译策略的取舍——以《舌尖上的中国》复句的英译为例

随着全球化进程的逐渐加快,中国文化"走出去"成为一股势不可挡的潮流。《舌尖上的中国》是这股潮流的领军者,以美食为基础向世界诉说中国千年不朽的文化。以《舌尖上的中国》英译文本为研究主体,以纽马克语义与交际翻译策略为研究基础,着重分析文化负载类影片中常见复句类型的解决方法。

不确定环境下融合语义的无人机编队协同控制研究

综合考虑不确定环境下无人机编队控制的影响因素,从信息处理的角度提出一种融合语义的编队协同控制方法。构建具有不确定态势检测、不确定行为识别和语义策略本体模型的编队协同控制框架;利用贝叶斯网络实现无人机编队的态势检测,并提出基于个体激活期望值的强化学习方法,将学习到的知识迁移到相似新任务中。以海洋环境为背景进行仿真实验,结果表明:在满足航向速率和空速的条件下,任意两台无人机相对距离能够快速收敛并趋于稳定;通过融合语义的方法较好地判断飞行关键点和障碍物,实现无人机编队协同控制与决策。