A Corpus-Based Study on Synonyms in Chinese Learners'English:A Case Study of Affair"and"Event"

Using British National Corpus(BNC)as the reference corpus and Chinese Learner's English Corpus(CLEC)as the observed corpus,this paper attempts to analyze synonyms in Chinese learners5 English based on"event"and tcaffair.?,By comparing the frequency,colligation,collocates,and semantic prosody of the two words in BNC,it is found that"event"and“affaiT”differ from each other in terms of frequency and semantic prosody.The same comparison is made between BNC and CLEC.It is found that Chinese learnersJ English vocabulary is rather small,and there is no significant difference in the semantic prosody of the two words between English native speakers and Chinese English learners except that Chinese English learners have a misunderstanding about"love affair,which may be attributed to their negligence of semantic prosody in the process of learning.

语义通信的数学理论

自从1948年经典信息论诞生以来,在其指导下,现代通信技术已经逼近了理论性能极限,例如信息熵H(U)、信道容量C=max_(p(x))I(X;Y)以及率失真函数R(D)=min_(p(x|x):Ed(x,x)≤D)I(X;X)。长期以来,由于经典信息论只研究语法信息,限制了通信科学的进一步发展。近年来,研究语义信息处理与传输的通信技术获得了学术界的普遍关注,语义通信开辟了未来通信技术发展的新方向,但还缺乏一般性的数学指导理论。为了解决这一难题,构建了语义信息论的理论框架,对语义信息的度量体系与语义通信的理论极限进行了系统性阐述。首先,通过深入分析各类信源的数据特征,以及各种下游任务的需求,总结归纳出语义信息的普遍属性——同义性。由此指出语义信息是语法信息的上级概念,是许多等效或相似语法信息的抽象特征,表征隐藏在数据或消息背后的含义或内容。将语义信息与语法信息之间的关系命名为同义映射,这是一种“一对多”映射,即一个语义符号可以由许多不同的语法符号表示。基于同义映射f这一核心概念,引入语义熵H_(s)(U)作为语义信息的基本度量指标,表示为信源概率分布与同义映射的泛函。在此基础上,引入上/下语义互信息I^(s)(X;Y)(I_(s)(X;Y)),语义信道容量C_(s)=max_(f_(xy))max_(p_((x)))I^(s)(X;Y)以及语义率失真函数R_(s)(D)=min_({f_(x),f_(x)})min_(p(x|x):Ed_(s)(x,x)≤D)I_(s)(X;X),从而构建了完整的语义信息度量体系。这些语义信息度量是经典信息度量的自然延伸,都由同义映射约束,如果采用“一对一”映射,则可以退化为传统的信息度量。由此可见,语义信息度量体系包含语法信息度量,前者与后者具有兼容性。其次,证明了3个重要的语义编码定理,以揭示语义通信的性能优势。基于同义映射,引入新的数学工具——语义渐近均分(AEP),详细探讨了同义典型序列的数学性质,并应用随机编码和同义典型序列译码/编码,证明了语义无失真信源编码定理、语义信道编码定理和语义限失真信源编码定理。类似于经典信息论,这些基本编码定理也都是存在性定理,但它们指出了语义通信系统的性能极限,在语义信息论中起着关键作用。由同义映射和这些基本编码定理可以推断,语义通信系统的性能优于经典通信系统,即语义熵小于信息熵H_(s)(U)≤H(U),语义信道容量大于经典信道容量C_(s)≥C,以及语义率失真函数小于经典率失真函数R_(s)(D)≤R(D)。最后,讨论了连续条件下的语义信息度量。此时,同义映射转换为连续随机变量分布区间的划分方式。相应地,划分后的子区间被命名为同义区间,其平均长度定义为同义长度S。特别是对于限带高斯信道,得到了一个新的信道容量公式C_(s)=B log[S^(4)(1+P/N_(0)B)],其中,平均同义长度S表征了信息的辨识能力。这一容量公式是经典信道容量的重要扩展,当S=1时,该公式退化为著名的香农信道容量公式。综上所述,语义信息论依据同义映射这一语义信息的本质特征,构建了语义信息的度量体系,引入新的数学工具,证明了语义编码的基本定理,论证了语义通信系统的性能极限,揭示了未来语义通信的巨大性能潜力。

汉译佛典中多音节同义复用形式的来源及最终双音化选择

汉语中多音节(三音节以上)同义复用形式的起源很早,在上古中土文献中就已出现,但比较罕见。而到了中古时期的汉译佛典中,此类现象却陡然增多。从精确表义(单音多义词,与一个具有同一义位的单音词并列复用,以突显其共同的义位)这一角度而论,超过两个音节的同义复用形式,均为“羡余”。那么此类现象汉译佛典中为何大量出现呢?其主要原因或与汉译佛典的文体形式(如汉译佛典从韵律而言正文多四字格,偈语大多为五字格、七字格)有关,有时为了形式整齐、凑足音节而复叠同义字词。其次要原因或与对佛经原典中固有的同义复用形式的直接翻译有关。从汉译佛典中多音节同义复用形式的组合来看,这些多音节同义复用形式大多数源自两个双音节的组合(四音节)或一个双音节与一个单音节(三音节)的组合(极少数为三个及以上单音节的组合)。不过随着时代的推移,汉语词的音节总体上逐渐由单音节向双音节发展,于是汉译佛典中的多音节同义复用形式也逐渐向双音节规范,然后融入中土文献。这中间就要在多音节同义复用形式中作出选择(三者择其二,或四者择其二),而这种选择往往也是有规律可循的。

文学汉译生命气息同义再现词语选择论

本文针对文学汉译生命气息同义再现问题,从词语选择角度探索原作生命气息在语音、语义和语用等层面的同义再现。发现译者可通过汉译词语的音韵选择,巧妙展现生命韵味;语义选择,突显生命情趣;语用选择,鲜明地再现生命风格,从而充分再现原作独特的生命气息,实现文学汉译的审美价值。

Methods of Enlarging English Vocabulary

In order to enlarge English vocabulary,we need to have some methods.I'd like to share my experience with beginners how I enlarge English vocabulary when when I am learning English.It is a long process and needs hard work and patience.

英语近义词缀的语义倾向研究及可视化呈现——以后缀-proof和-resistant在COHA和GloWbE语料库中的用法为例

本研究主要基于COHA和GloWbE语料库,使用语言动态图和共变词项分析的方法,对与近义后缀-proof和-resistant连用的名词词干的频数分布及语义倾向进行探究。研究结果表明:N-proof的名词词干涵盖了bullet、water、fire等各类与人们的日常生活息息相关的名词,该构式后面主要接服饰类名词;而N-resistant的名词词干主要为drug、antibiotic、methicillin等生物医药类名词,该构式后面主要接细菌类和材料类名词。在频数分布方面,在过去的二三十年间,N-resistant在美国英语中的使用频数显著上升,大有未来逐渐取代N-proof之势。在澳大利亚英语、新西兰英语等其他英语变体中,由于受到地理环境和社会文化因素的影响,与后缀-proof和-resistant连用的名词词干有时会呈现出鲜明的地域特征。就相互竞争的后缀而言,本研究表明类符阻碍和形符阻碍这两种机制很有可能同时存在。

基于MMR和WordNet的新闻文本摘要生成研究

针对新闻文本摘要提取过程中,传统抽取式算法存在对文本内容概括不全面、摘要内容冗余、关键词提取时未考虑异词同义等问题,提出了一种基于最大边界相关算法(MMR)和词汇语义网(WordNet)的新闻文本摘要生成算法--WMMR.该算法综合考虑文本相似度、关键词、句子位置信息、线索词等特征对句子权重的影响,从而优化MMR算法中的句子得分,并在计算关键词得分时引入WordNet合并同义词.在NLPCC2017公开数据集上验证本文算法的有效性,结果表明WMMR算法的ROUGE值相较于TextRank算法提升4个百分点,相较于MMR算法提升7个百分点.在神策杯2018与SogouCS公开数据集上验证本文算法的普适性,结果表明WMMR算法的ROUGE值相较于传统TextRank,MMR等算法均有提升,证明WMMR算法有效提升了生成摘要的质量.

基于语料库的汉语同义词语体差异定量分析

通过分析语体差异大的同义词,可以了解语体之间的差异。本文采用定量分析的方法,计算出1343对具有显著口语、书面语语体差异的同义词。通过对这些词对的调查分析可知:词性上,语体差别最大的同义词中动词最多;重叠、词缀、古汉语遗留词汇在同义词中所占的比重都较小;若一对同义词有音节上的差异,则口语倾向于为单音节,书面语倾向于为双音节。本文的调查结果对语言教学以及教材编写都有一定的启示。

数据源分析研究——《现代本草纲目》植物药条目分析

科学数据是知识创新之源,要打破数据堆积而信息贫乏的局面,要获得高信息含量的、有用的知识,建库之初要对原始数据进行清理,确保数据的准确、不含噪声。优质数据来自优质数据源,但,中药数据源普遍存在一定的缺失、错误和不规范现象,部分数据源的数据缺乏考证,同物异名、同名异物现象比较严重;各数据源间对于中药正名、原植物基原描述不统一。因此,在建中药类数据库过程中数据加工处理是不可或缺的工作,分析与考证成为必不可少的流程。作者就《现代本草纲目》植物药条目进行分析,包括对中药来源植物分类分析:分类分布分析、药用部位分析;同物异名与同名异物分析;错误数据分析以及数据源优势、不足分析等,以甄别最准确的和最规范的数据做为系统数据。

英汉词汇衔接与文本解读

重复、同义 /反义、上下义、搭配等多种不同的词汇衔接是英汉语篇构建的重要手段,对篇章连贯起着重要作用。在文本解读过程中,词汇衔接解读文本深层次的信息,是文本织体(texture)的重要表现形式。

论古汉语同义词的识同

识同是决定同义词辨释优劣高下的首要问题。在认识“一义相同”是同义词识同的标准后，就要解决如何识别一群词“一义相同”的问题。不少的研究者曾提出许多识同方法，但都由于不明同义词的正确界说和误解等义词而不能成功。事实上，从词义的相同程度，同义词可分理性意义等同而附加意义有异的异称词和理性意义有同中之异的一般同义词。对前一类，可围绕异名别称，用“同一概念”和“同一对象”两种识同法；对后一类，可围绕一个词义的主要、基本部分相同，用“浑言通义”识同法；还应该运用可共用于这两类的文献训诂材料识同法、古人替换使用识同法。

异形词的界定及其与同义词的区别

在异形词的界定问题上,汉语学界存在着较大的分歧。对异形词的比较合理的界定应该是:具有同一种意义及几种书写形式、读音相同或相近、内部结构相同的一组词,是同一个词位的不同变体。异形词与同义词的区别既要考虑词义的因素,也要考虑结构的因素,还要考虑语音的因素。意义上存在着差异的,或者内部结构并不相同的,或者语音形式有所不同的(音译外来词和联绵词除外),都不能看成是异形词。

农科学术论文英文摘要中常见近义词剖析

从词的内涵、外延、适用对象、适用语体等 4个方面 ,对农科学术论文中一些常见的容易引起混淆的英文近义词进行分析 。

英语同义词多维辨析

同义词多维辨析是针对中国英语学习者遇到的同义词问题进行的系统化、理论化处理。其多维性包括两个方面:多维理论(两大理论)和在此基础上的多维标准(16条辨析标准)。它是对同义词组内各词进行多角度、多层面的比较和对比,以便使学习者能准确、全方位地把握同义词细微差异并能正确运用。

试论术语同义现象——术语学系列研究之一

同义现象客观地存在于术语领域中,并且与通用词汇领域中的相应现象有本质差别。同义术语的类型丰富,而且出于术语的国际协调需要必然涉及跨语言的同义术语现象研究。从共时层面出发整理、统一同义术语时,应该充分利用已有的同义术语资源,作好相应新概念的命名工作。

近义词五种差异类型的习得难度考察

通过实证研究考察汉语二语学习中近义词不同类型差异的习得难度。结果表明:整体而言,句法功能差异、组合分布差异习得难度显著小于语义重点差异、适用对象差异。不同义项差异的习得难度则介于句法功能差异和语义重点差异之间,与组合分布差异与适用对象差异难度相当。随着语言水平的提高,各类差异的习得难度均有不同程度的下降。造成以上习得难度差异的原因一方面来自不同类型差异的特征凸显度不同;另一方面来自汉语二语者心理词典中近义词的表征模式的变化。

英语同义词的差异及其修辞功能

英语中有着丰富多彩的同义词,但绝大多数同义词是部分同义词,或称为在意义上有同有异的近义词。同义词在基本意义上的一致性为彼此配合使用提供了条件。其差异性,又为词义和情感表达的精确化、多样化提供了丰富的手段。在语言表达上,同义词具有独特的修辞作用。

汉语同义成语和异形成语的区别与释义问题

汉语同义成语和异形成语是两种不同的成语类聚,二者虽有某些方面的共性,但却有着本质区别。同义成语是有不同表达功能的一组成语,异形成语是同一个成语的不同书写形式。科学区分同义成语和异形成语不仅具有理论意义,而且具有实践价值。文章从性质、存在价值和形成机制等不同方面对二者进行了有效区分,并针对普通语文词典和成语词典在处理两类成语时存在的问题,指出词典在释义时应采用不同方式沟通两类成语之间的语际关系。

英语同义词——同中有异

文章就英语同义词在语义上的差异、感情色彩上的差异、语体色彩上的差异、词的搭配上的差异、句法功能上的差异以及地域上的差异六个方面进行了论述 ,指出英语同义词同中有异。

英语同义词语转换对大学生英语写作教学的启示

英语中有很多同义或近义词语,是英语语言的一大特点。对英语同义词语转换缺乏了解和掌握是大学生难以提高英语写作水平的主要原因之一。因此,在课堂教学中,教师应着重从英语同义词语转换方法的角度来培养大学生英语写作能力。