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正版 基于双语语料库的汉英体转换规则的形式研究 瞿云华著 科学
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序言前言第一篇 汉英体转换规则第1章 体研究综述1.1 概念和理论简介1.1.1 体概念1.1.2 体理论1.2 英语体系统1.2.1 Comrie的英语体系统1.2.2 01sen的英语语法体系统1.2.3 小结1.3 汉语体研究1.3.1 汉语体定义1.3.2 汉语体理论1.3.3 汉语体系统1.3.4 汉语体标记“着”“了”研究1.3.5 小结1.4 语言间的体映射研究1.5 体变异与时间状语之关系1.5.1 英语体变异与时间状语之关系1.5.2 汉语体与时间状语之关系1.5.3 小结1.6 第1章 小结第2章 汉英体转换规则的构建2.1 汉英对应的体系统2.1.1 理论依据和标准2.1.2 汉英对应的体系统2.1.3 小结2.2 汉英平行语料库2.2.1 检索工具2.2.2 语料库构建方法2.2.3 汉英体对应总语料库2.2.4 汉英体对应子语料库2.2.5 小结2.3 汉语体派生原则2.3.1 原型范畴理论2.3.2 语料库的例证2.3.3 汉语体派生原则2.3.4 汉语体派生原因2.3.5 汉语体派生的语义条件2.3.6 小结2.4 汉英体转换规则2.4.1 “着”汉英转换规则2.4.2 “了”汉英转换规则2.5 第2章 小结第二篇 汉英体转换规则的形式化第3章 “着”规则的形式化3.1 “着”规则语义关系描述3.2 形式化规则3.2.1 “活动动词+着3.2.2 “结果状态动词+着第4章 “了”规则的形式化4.1 “了”规则语义关系描述4.2 形式化规则4.2.1 “了”结果未完整体4.2.2 “了”完整体.._4.2.3 进行体4.2.4 完成体4.2.5 完成进行体4.3 第二篇小结第三篇 汉英体转换规则的测试研究第5章 相关研究5.1 汉英体机器翻译和研究现状5.2 自然语言处理研究5.3 “着”英译规则和“了”英译规则第6章 “着”规则测试6.1 采用 J-48方法测试“着”规则6.1.1 相关研究6.1.2 “着”规则构建和测试实验6.1.3 测试结果6.1.4 测试结果分析6.1.5 小结6.2 运用四种机器学习方法测试“着”规则6.2.1 测试结果6.2.2 四种算法测试结果总结6.2.3 结果分析与讨论6.2.4 多种翻译句子的影响6.2.5 小结6.3 “着”规则特征筛选研究6.3.1 研究问题6.3.2 优化意义6.3.3 本节结构6.3.4 优化方法6.3.5 小结6.4 第6章 小结第7章 “了”规则测试7.1 体标记“了”的意义7.2 词汇体特征对“了”规则的分类测试研究7.2.1 测试目的7.2.2 测试方法7.2.3 评测系统7.2.4 评测结果7.2.5 小结7.3 高阶的有权重的脊回归方法处理“了”规则7.3.1 测试方法7.3.2 测试评价7.3.3 评测结果和分析7.3.4 小结7.4 “了”规则特征筛选研究7.4.1 筛选目的7.4.2 筛选准备7.4.3 测试实验7.4.4 结果分析与讨论7.4.5 小结7.5 第7章 小结第8章 全书总结8.1 主要内容8.2 主要贡献8.3 进一步研究目标参考文献附录附录1 PATR语法规则附录2 特征的虚拟变量表示附录3 描述性数据和线形回归拟合结果附录4 选择性模型线形回归的拟合结果后记
瞿云华,女,1961年7月生,浙江杭州人,浙江大学外国语言文化与靠前交流学院语言与翻译系教授,博士生导师,师从有名计算语言学家冯志伟,2007年7月在中国传媒大学获计算语言学博士;2009年3月~2009年9月获世界大学联盟研究交流基金在英国利兹大学翻译中心任访问学者,2012年1月~2013年1月获国家公派访问学者(含博士后研究)项目在美国北亚利桑那大学语料库语言学研究中心任访问学者;主要从事计算语言学、语料库语言学、汉英时体对比、社会语言学等研究。曾主持国家社会科学基金课题一项,参与省部级重点课题一项,在SCI检索的JournalofZhejiangUniversityScience-C,SSCI检索的JournalofQuantitativeLinguistics,一级期刊《浙江大学学报》(人文社会科学版)、核心期刊《外语研究》《外语学刊》《外语教学》、TeachingEnglishinChina,EI检索的靠前计算语言学会议等,发表论文近20篇,总计被引频次142次,其中一篇被中国人民大学复印资料全文转载,在科学出版社出版专著一部。
评论
本研究自建一个汉英体双语平行语料库,从中提取了汉—英体对应的语言事实,描述了以体标记“着”、“了”为例的“时间状语+体”结构的体意义,总结和解释了体意义的变化规律,提出了多套适合于汉语体翻译为多种英语体现象的汉—英体转换规则,采用多叉多标记和特征合一方法,运用Prolog逻辑语言含有的Patr语法规则在机器上实现了形式化转换规则,运用多种机器学习方法检验了转换规则的准确率、AUC曲线下面积,运用统计方法建模将“着”测试特征集从原始的40组删减到了14组,删除了“了”测试特征集中的相冲突特征2个,进一步论证和筛选了测试特征。
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