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1.
英语颜色单词与情感的表达 总被引:1,自引:0,他引:1
张俊玲 《北京印刷学院学报》2003,11(2):44-47
详细分析了英语颜色单词red,blue,green,white,black,yellow,pink,brown等所表示的感情含义及与汉语的差异,指出学习外语不仅仅学习语言,还要了解其化。只有这样,才能准确掌握原的内涵,实现更顺畅的交流。 相似文献
2.
吴书芳 《术语标准化与信息技术》2007,(1):24-25,28
科技术语的翻译历来是令许多科技译者头痛而又不得不面对的问题。本文从一个新的视角基于操作层面来探讨英语专业术语的翻译问题,即译者在专业知识缺失而且又得不到其他技术支撑的情况下,如何最大限度地发挥主观能动性做出相对准确的翻译。 相似文献
3.
浅析科技英语中词义的汉译 总被引:1,自引:0,他引:1
通过实例阐述了在进行科技英语的汉译时,只有根据原文的专业、行业、技术内容、词的本义和可能的引伸义,结合词的上下文语境,才能准确、恰当地确定英语词义的汉译。文章指出明白通畅、浅显易懂、准确的词义是科技英语汉译成功的基础。 相似文献
4.
5.
基于文本写作常采用一个意思由多个不同写法的单词来表述,研究词义文本分类法被用来替代使用关键词分类算法以提高分类准确率.分析wordNet内Synset架构,认为一个兼顾词义以及词义间关系的词义文本分类系统可应用到网页分类中.该系统同时注意到固定的文本类别结构以及结构内不断增长的文件数目间的区别,加入了基于类别信息聚类方法的类别拓展的功能.仿真实验证明,该分类系统与现有的基于语义的分类系统相比,在分类准确度性能上能提高13%.基于类别信息类聚的文本拓展功能与采用基于相似度的类聚方法的系统相比获得了一个质量更高的新增类别. 相似文献
6.
吴云芳 《术语标准化与信息技术》2010,(3):18-20,24
词义消歧是计算语言学领域的基础性关键研究课题。本文介绍了与词义消歧相关的一些重要术语概念,包括词义消歧、词义区分、基于词典的词义消歧方法、有监督的词义消歧方法、词义标注语料库等。 相似文献
7.
有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源(包括:词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等)描述歧义词的词义信息,生成词义的“代表词汇集”和“领域代表词汇集”,结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval 3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93%的消歧结果. 相似文献
8.
随着社会的发展和新事物的产生,“山寨”一词被赋予了新的意义,同时涌现出了大量与“山寨”有关的新词新语。“山寨”全面包围城市,从网络到现实生活,其影响不容忽视。本文运用描写与解释相结合的方法,从语言学与术语学等相关背景出发,初步探讨了“山寨”新义产生的原因和途径,并分析了“山寨”及“山寨×”的句法形式和语义关系,旨在更好地了解“山寨”旧词新义的演变过程。透视语言和社会的关系。 相似文献
9.
杨泉 《计算技术与自动化》2021,40(4):36-41
设计了一种基于决策树算法的N1+N2结构语法关系判定方法.首先建立了该结构的语料库,对每条语料都标注构建特征集所需的词性、《同义词词林》语义编码、语法关系和词义相似度等信息;然后为证明相似度在判断语法关系中的合理性,根据语言学原理研究了N1+N2结构两个名词间语义相似度与语法关系之间的内在规律:①从语法关系的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并列关系>复指关系>定中关系>主谓关系;②从语言功能焦点的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并焦型短语>后焦型短语.最后以此为基础构建了特征集,运用决策树C4.5算法建立了自动判定N1+N2结构语法关系的方法.运用该算法在自建语料库的测试集中进行测试,正确率为89.39%. 相似文献
10.
为了解决困扰词义及译文消歧的数据稀疏及知识获取问题,提出一种基于Web利用n-gram统计语言模型进行消歧的方法.在提出词汇语义与其n-gram语言模型存在对应关系假设的基础上,首先利用Hownet建立中文歧义词的英文译文与知网DEF的对应关系并得到该DEF下的词汇集合,然后通过搜索引擎在Web上搜索,并以此计算不同DEF中词汇n-gram出现的概率,然后进行消歧决策.在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexical Sample Task测试集上的测试表明,该方法的Pmar值为55.9%,比其上该任务参评最好的无指导系统性能高出12.8%. 相似文献