面向信息处理的突发事件语料库分类体系研究

本文分析了突发事件新闻的特点、建设突发事件新闻语料库的目的和意义,研究了突发事件新闻语料的分类体系和编码。研究结果对突发事件新闻语料库的建设、突发事件新闻信息检索、国家相关部门对突发事件应急处理方案制定以及对流行病学的医学研究等领域具有一定的理论意义和应用价值。     

文本分类中训练集相关数量指标的影响研究

针对训练集对分类性能的影响,从训练集的文本数、类别数以及特征项数这三项数量指标出发进行研究。使用多因素方差分析方法及多种语料库定量探讨该三项数量指标对分类性能的影响规律。结果发现特征项数对分类性能的影响在不同的文本数和类别数时是不同的,分类性能受训练集的这三项指标的交互影响,通过对训练集的这三项指标进行优化,提出了从分类算法、特征项选择法以外提高分类性能的途径。在真实数据上的实验结果表明,该方法可有效提高分类性能。     

谈语料库在理工类院校英语教育中的应用研究

针对中国理工类院校英语教育的现实情况,探索了语料库研究在大学英语教学课堂的应用价值,希望为大学教育阶段的英语学习者指明培养语言意识、进行自主学习的可行性道路。研究了语料库在词汇语法学习以及写作教学等方面的作用,并且指出目前国内语料库应用的实际困难以及可能的发展方向。认为:语料库的教学应用能够令学习者增进语感、了解某类语法规律或某种语言现象、形成较强的语言意识;教师更可以通过语料库应用研究促进教学方式多元化,进一步推动英语教育教学改革。     

利用AntConc软件自建小型汉语中介语语料库的可行性研究

近年来,汉语中介语语料库的建设在语料库的蓬勃发展中得了开发和应用.而由于技术、资金和专利等原因,国内的汉语中介语语料库使用有极大的局限性,因此本文使用软件AntConc建立小型汉语中介语语料库来促进教学和科研的提高.     

基于《红楼梦》汉英翻译语料库的人称代词显化研究

基于《红楼梦》汉英翻译语料库及英语原创文学语料库的对比分析,考察两英译本中的人称代词使用的特征。发现两译本中人称代词的使用频率明显高于原文,呈现出指代关系外显化的趋势;与原创文本相比,第一和第三人称代词频次呈现减少趋势,人称代词显化不明显;两译本相比,杨译本中的人称代词频率大都高于霍译本,其中差距最明显的是第三人称代词,这反映出杨译本的衔接度更高。研究表明,汉译英时,人称代词的明显增加并没有带来译本显化度的提高,这一方面反映了英汉两种语言形式化程度的差异,另一方面体现了翻译规范对显化的影响。     

基于语料库的中国非英语专业大学生英语情态动词使用研究

通过语料库对比分析的方法探究了中国非英语专业大学生英语作文中情态动词使用的特点及与美国本族语学生的差异。研究发现:中国大学生使用情态动词的频率总体明显高于本族语学生;中国大学生和本族语学生一样倾向于较多使用中低阶情态动词;中国大学生单个情态动词的使用与本族语学生差异较大,使用偏好与本族语学生存在异同;不同水平的中国大学生情态动词使用情况差别不大,但还是体现出"愈高愈接近"趋势。针对这些研究发现,提出了一些教学建议。     

语料库翻译教学的理论与实践

文章通过对国内外相关研究的梳理,分析了语料库应用于译者培养的研究现状,在此基础上探讨了语料库如何可从双语运用、专题领域、运用工具资源和转换四方面提升译者的能力,并结合教学实践讨论了在教学中应用的可行性。文章还探讨了基于语料库译者培养的未来和局限。     

口语输出中言语错误的自我意识研究——基于PACCEL语料库

以《中国大学生英汉汉英口笔译语料库》中的口语语料为数据来源,从2007年英语专八口语测试的汉译英部分,随机抽取100位考生的语料作为研究对象,分析考生口语输出中的错误,探究英语专业学生口语输出中言语错误的自我意识情况。     

基于语料库的英语味觉域形容词谓语构式及隐喻拓展

认知语言学的涉身体验观对语言研究产生了重大影响,与人类基本体验相关的身体部位、空间和感知等受到前所未有的关注.以概念隐喻理论和基于使用的构式理论为基础,选取英语味觉域的四个形容词（sour,sweet,bitter,spicy）为研究对象,运用Sketch Engine检索工具分析它们在BNC语料库中的主体分布和谓语句构式.研究发现：英语形容词谓语句构式的单一性（SCC结构）使得味觉域形容词意义的拓展在很大程度上依赖隐喻机制,形容词原型体验的差异导致了隐喻拓展的不同,形容词谓语句构式对隐喻拓展会产生一定的激励和限制作用.     

基于.NET的中文分词系统设计与实现

针对中文分词的相关理论,讨论了中文分词的难点、语料库和中文分词算法,然后在.NET下设计了一个中文分词系统。在长词优先的原则下通过SQL Server 2005自建了一个语料库。在Visual Studio 2005下,采用改进的正向减字最大匹配分词算法,使用ASP.NET和C#语言实现了这个系统。结果表明该分词系统达到了较好的分词效果。