药品标签信息无障碍化的分析框架与问题发现

2023年实施的《中华人民共和国无障碍环境建设法》,标志着中国的“无障碍改造”由面向残疾人和老年人向全人群“需要者”延伸,其中药品标签无障碍改造的规定即关涉全人群的用药安全。随机抽样选取100种日常家用药品,从药品标签的信息结构、语篇形式、符号模态3个角度考察、分析,发现在国家有关法规的不断推动下,中国药品标签的信息无障碍已普遍达到一定的水准,不过依然存在一系列问题有待改进:在信息结构上,需进一步突显“警示语”;在语篇结构上,应贯彻“消费者视角”的“重要性领先”原则,将适应症/功能主治、用法用量等最终消费者认为的最重要信息置于显著位置;在符号模态上,应进一步强化盲文意识和英文意识,更需要改善涉时间信息的无色钢印形式,以免给多数消费者造成识别障碍。由此,本文为语言学介入社会语言生活探索出一个基于言语行为的分析框架,即“信息结构的要素分布+语篇结构的排列方式+符号模态的形貌修辞”。

信息型法律语料库及其在法律语篇分析中的作用

随着计算机技术的飞速发展和语言研究的不断深入,实证性语言研究受到越来越多关注,其中,语料库发挥了重要作用。信息型法律语料库为研究法律领域中的语言现象尤其是法律语篇提供了有力工具。本文通过描述信息型法律语料库的功能,结合法律语篇的特点,探讨该语料库在法律语篇分析中所起的作用,以及利用该语料库进行语篇分析、获取相关信息的方法。

四级听力中说明文语篇的树状信息结构模式图

本文展示了语篇树状信息结构模式的理论,以及该理论在大学英语四级考试中的运用。通过例证说明采用语篇树状信息结构图、信息点还有信息层次来分析并图示语篇的树状信息结构的方法。本文还指出运用这种理论预测信息点的流动的重要性。

基于混合树结构神经网络的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别的主要挑战是如何表示两个文本单元的语义信息.由于句子的语义信息往往由语法树中的信息焦点(谓词部分)所决定,所以关注信息焦点可以提升篇章关系识别的效果.为了增强信息焦点的作用,引入树状长短时记忆(tree-structured long short-term memory,Tree-LSTM)网络,使用其遗忘门的特性区别对待不同孩子节点的信息.最后利用神经张量网络(neural tensor network,NTN)来计算两个句子语义向量之间的关系.基于PDTB2.0(Penn Discourse Treebank)语料数据进行实验,实验结果表明混合树结构神经网络比传统的RNN模型在大部分关系中的Fscore上提高了3.0%左右.

语篇树状信息结构模式在英语笔记中的应用研究——基于2008-2011年英语专业八级考试中讲座的分析结果

英语专业八级考试中听力部分的小讲座主要考查的是学生记笔记的能力。尽管英语专业的学生都系统地学习过如何记英语笔记,但实践中所记笔记仍然存在结构凌乱、信息不完整甚至缺失的现象。2008年至2011年的TEM-8中的讲座的分析数据说明基于体裁结构潜势理论,语篇树状信息结构模式可以有效帮助学生构建语篇布局,掌握语篇的信息结构,对关键信息进行预测,进而使所记笔记层次清楚、信息完整、重点突出。

论语篇中的信息流动

语篇中的信息随着语篇表层朝着一定方向发展并得到传递,信息的发展和传递构成信息流动。本文从信息流向、信息流动的条件、信息流动中信息的变化以及流动的方式等角度分析语篇信息流动的过程。分析基于信息发展和信息传递两个维度,以交际参与人相互之间的社会关系为基础。信息的发展一方面随着语篇表层的发展呈线性行进,另一方面逐步丰富语篇的树状信息结构。