詞頻
- 語言產(chǎn)生中詞頻效應(yīng)老化的神經(jīng)基礎(chǔ)與時間進(jìn)程*
宣 賓語言產(chǎn)生中詞頻效應(yīng)老化的神經(jīng)基礎(chǔ)與時間進(jìn)程*章麗娜 宣 賓(安徽師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院, 蕪湖 241000)詞頻效應(yīng)指語言產(chǎn)生中人們對高頻詞匯的加工比低頻詞匯更快更準(zhǔn)確的一種現(xiàn)象, 它可能發(fā)生在語言產(chǎn)生中的不同階段。對青年人和老年人詞頻效應(yīng)的不同特點和加工機制進(jìn)行比較, 可以考察語言產(chǎn)生的認(rèn)知老化機制。通過語言產(chǎn)生理論可對詞頻效應(yīng)的老化進(jìn)行預(yù)測, 提出詞頻效應(yīng)在個體發(fā)展和老化階段的相對穩(wěn)定性, 分析老化導(dǎo)致詞頻效應(yīng)相關(guān)的神經(jīng)基礎(chǔ)和加工時間進(jìn)程的改變。
心理科學(xué)進(jìn)展 2022年2期2022-02-18
- 基于詞頻比的改進(jìn)Jaccard系數(shù)文本相似度計算
學(xué)院 謝 紅基于詞頻比的改進(jìn)Jaccard系數(shù)文本相似度計算，交集中詞的權(quán)重不是相同的，而是按照詞頻比確定權(quán)重。通過短文本實驗和長文本實驗，基于詞頻比的改進(jìn)Jaccard相似度比傳統(tǒng)Jaccard相似度更加科學(xué)合理，適合法律法規(guī)、政策文件等說明性文本的相似度計算。1 引言文本相似度計算是指通過一定的策略比較兩個或多個實體（包括詞語、短文本、文檔）之間的相似程度,得到一個具體量化的相似度數(shù)值[1]。相似度數(shù)值用[0，1]閉區(qū)間的實數(shù)表示，數(shù)值越大，文本相似度
內(nèi)江科技 2021年8期2021-09-13
- 音形關(guān)系在自然拼讀教學(xué)法中的應(yīng)用研究
形對應(yīng)關(guān)系可以在詞頻高低上得到直觀地體現(xiàn)。一般來說，詞頻比例越高，音形關(guān)系就越穩(wěn)定。由此可以總結(jié)出一些具有教學(xué)意義的音形規(guī)律，如元音字母在開音節(jié)與閉音節(jié)中的音形關(guān)系，r音節(jié)的音形規(guī)律。運用自然拼讀教學(xué)法實施英語教學(xué)的過程中，研究結(jié)果將對教學(xué)順序、重點難點等問題產(chǎn)生一些啟示。[關(guān)鍵詞] 自然拼讀教學(xué)法;音形關(guān)系;詞頻一、研究背景長久以來，英語學(xué)習(xí)者在面對雜亂無章的字母組合時，常常感到束手無策，既不能準(zhǔn)確地讀出單詞，也無法順利地拼寫出來。而拼讀能力的不足又直接
啟迪·上 2021年4期2021-09-10
- 特征加權(quán)的CLSVSM
念之間的關(guān)系，對詞頻進(jìn)行類別概念信息加權(quán)，最終構(gòu)建了文本向量；唐明偉等[9]提出了基于領(lǐng)域本體的語義向量空間模型，大大地提高了文本檢索效率；Mikolov等[10]提出了Continuous Bag-of-Words Model和Continuous Skip-gram Model，用于學(xué)習(xí)詞的分布表示以減小計算復(fù)雜度，使用更多的數(shù)據(jù)集和高維度的詞向量會有更高的準(zhǔn)確率，但是同時也耗費更多的時間，分布語義模型[11]被廣泛運用；牛奉高等[12]提出了共現(xiàn)潛在
計算機與現(xiàn)代化 2021年5期2021-05-27
- 國內(nèi)數(shù)學(xué)史與數(shù)學(xué)教育研究的熱點與趨勢
——基于CiteSpace的知識圖譜分析
析法對關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計、中心性比較、突變詞與聚類分析，以揭示不同HPM研究之間的耦合關(guān)系，有助于凝煉國內(nèi)HPM研究中的熱點領(lǐng)域．繪制出我國HPM研究關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖4所示．圖4 我國HPM研究關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜從共現(xiàn)頻次來看，由表1可知，在關(guān)鍵詞詞頻排名前15的關(guān)鍵詞中，“數(shù)學(xué)史”以928次位居首位．從中心性來看，“數(shù)學(xué)文化”“數(shù)學(xué)史”“HPM”“數(shù)學(xué)教育”“高中數(shù)學(xué)”“數(shù)學(xué)教學(xué)”“數(shù)學(xué)素養(yǎng)”以及“教學(xué)設(shè)計”的中介中心性均大于0.1且高于其他
內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報 2021年4期2021-05-06
- 術(shù)語表研制的四個步驟
要：在國外學(xué)者的詞頻研究方法、語境研究方法和語料對比方法的基礎(chǔ)上，以英語語言學(xué)56萬余字的語料為基礎(chǔ)，提出了四個步驟的術(shù)語表研制方法，并且歸納出了359個英語語言學(xué)術(shù)語。這種研究不僅是對英語語言學(xué)術(shù)語的第一次嘗試性歸納，而且研究方法上的創(chuàng)新可以應(yīng)用于其他學(xué)科的術(shù)語研究和術(shù)語表的研制。關(guān)鍵詞：術(shù)語表;英語語言學(xué);詞頻;語境;語料庫中圖分類法： N04;H083文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI：10.3969/j.issn.1673-8578.2021.02.002A F
中國科技術(shù)語 2021年2期2021-04-22
- 大數(shù)據(jù)中的絲綢文化情感探析
大數(shù)據(jù)，對情感詞詞頻的統(tǒng)計展示了絲綢文化正、負(fù)情感在“一帶一路”倡議影響下的總體走向;對歷年絲綢文化情感來源的構(gòu)成分析，發(fā)現(xiàn)了物質(zhì)性來源的下降趨勢、社會性和精神性來源的上升趨勢，揭示了“一帶一路”影響下絲綢文化主導(dǎo)形態(tài)的轉(zhuǎn)變和升級。研究結(jié)果表明，對于新時期絲綢文化發(fā)展?fàn)顟B(tài)的評估、文化政策制定具有重要參考價值。關(guān)鍵詞： 絲綢;情感;大數(shù)據(jù);文化計算;“一帶一路”倡議;詞頻Abstract： Around the digital observation of
絲綢 2021年3期2021-03-28
- 農(nóng)民工工資支付現(xiàn)狀網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)分析
據(jù)進(jìn)行抓取并通過詞頻分析繪制詞云圖了解《保障農(nóng)民工工資支付條例》（以下簡稱《條例》）施行后對于工資支付現(xiàn)狀的改善程度，并在此基礎(chǔ)之上結(jié)合具體結(jié)論為《條例》的進(jìn)一步落實和推廣提供建議。關(guān)鍵詞：條例;網(wǎng)絡(luò)爬蟲;詞頻;農(nóng)民工;工資支付1.1.1 全國各省份拖欠情況分析為推動黨中央、國務(wù)院根治欠薪重大決策部署貫徹落實，便捷高效回應(yīng)群眾關(guān)切，人力資源社會保障部日前在門戶網(wǎng)站開通“根治欠薪進(jìn)行時”專欄。為獲取更多真實有效的數(shù)據(jù)，了解全國惡意欠薪情況，本團(tuán)隊對此專欄的“
科學(xué)與財富 2021年4期2021-03-08
- 新時期絲綢文化演變的大數(shù)據(jù)解讀
征體系，結(jié)合特征詞頻率統(tǒng)計方法，考察絲綢文化的特征分布及其新時代內(nèi)涵;通過在時間軸上跟蹤文化特征分布的變化，揭示絲綢文化演進(jìn)的失衡區(qū)間和“三分段”模式，并分析失衡區(qū)間中的拐點現(xiàn)象及其成因。通過將大數(shù)據(jù)采集和計量方法與傳統(tǒng)文化特征體系無縫銜接，研究以數(shù)理實證方式展示了絲綢文化的內(nèi)涵升級和結(jié)構(gòu)重組，有助于深入理解“一帶一路”影響下傳統(tǒng)文化的現(xiàn)實狀態(tài)和發(fā)展方向。關(guān)鍵詞： 絲綢;一帶一路;文化計算;文化特征;特征詞;詞頻中圖分類號： TS101.1;G202 文獻(xiàn)
絲綢 2020年12期2020-12-28
- 基于互聯(lián)網(wǎng)的陶瓷產(chǎn)品網(wǎng)購行為偏好分析
情感分布、偏好。詞頻分析中外觀類的詞頻最高，所占比例為43.3%。說明顧客對陶瓷的藝術(shù)性、觀賞性、裝飾性考慮的比較多。這也符合現(xiàn)代社會人們追求個性的特點。研究表明，質(zhì)量、包裝兩個詞匯的緊密程度最高，陶瓷具有易碎，體積大、不易搬運等特性，所以許多顧客會擔(dān)憂商品會有破損、瑕疵等問題。建議陶瓷生產(chǎn)企業(yè)注重好的創(chuàng)意，在商品的外觀上滿足顧客個性化需求。在包裝上要考慮堅固性、密封性。在質(zhì)量上提升產(chǎn)品的耐用度和做工精細(xì)度。關(guān)鍵詞：陶瓷產(chǎn)品;評價內(nèi)容;數(shù)據(jù)挖掘;詞頻中圖分
電腦知識與技術(shù) 2020年28期2020-12-14
- 基于Word的中文詞頻分析系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
】word分詞;詞頻;中文分詞【中圖分類號】TP311.52 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-0688（2020）10-0070-030 引言中文分詞處理需要對現(xiàn)有的中文信息至少從字、詞、句等3個層面進(jìn)行處理，甚至必須從語義、詞性等方面處理才能分析出其中意義。在中文里面，詞是最小的語言單位，如果不處理好中文分詞的問題，那么處理語句問題也就無從談起，所以中文分詞是中文處理技術(shù)的基礎(chǔ)。相對于其他語言，中文分詞是比較復(fù)雜的。英語的單詞之間有著空格相隔，檢
企業(yè)科技與發(fā)展 2020年10期2020-12-09
- 藏語閱讀中詞長、詞頻對注視時間和注視位置的影響
【摘要】 詞長、詞頻是影響閱讀過程中眼動控制的兩個最為重要的因素，然而這種影響在不同語言文字系統(tǒng)中的表現(xiàn)還存在著爭議。本文將從注視時間和注視位置這兩個方面全面梳理拼音文字和表意文字中詞長、詞頻影響眼動控制的研究成果，以期為未來藏語中的相關(guān)研究提供借鑒和參考。【關(guān)鍵詞】 詞長;詞頻;注視時間;注視位置;眼動【中圖分類號】G442 ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A ? ? ? ? ?【文章編號】2096-8264（2020）14-0053-03基金項目：本研
今古文創(chuàng) 2020年14期2020-09-10
- 小語種復(fù)合人才培養(yǎng)目標(biāo)下數(shù)據(jù)挖掘在創(chuàng)新日語口譯詞匯教學(xué)模式中的應(yīng)用
主要從詞匯總量、詞頻、搭配、雙語文本數(shù)據(jù)對比四個方面，論述數(shù)據(jù)挖掘?qū)υ~匯教學(xué)創(chuàng)新模式有一定的輔助作用。關(guān)鍵詞 日語口譯 詞匯教學(xué) 詞頻Abstract Based on data mining， this paper discusses the application of the results of text statistics in vocabulary teaching of Japanese interpretation course. Thi
科教導(dǎo)刊 2020年4期2020-05-08
- 基于Bi-LSTM和TFIDF的工單事件提取
絡(luò);條件隨機場;詞頻-逆文件頻率算法;電網(wǎng)工單;事件抽取中圖分類號：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2020）04-0291-03收稿日期：2019-10-15作者簡介：范華（1971—），男，浙江杭州人，浙江中新電力工程建設(shè)有限公司，高級工程師，碩士，配網(wǎng)自動化;翁利國（1982—），男，浙江杭州人，國網(wǎng)浙江杭州市蕭山區(qū)供電有限公司，高級工程師，碩士，配網(wǎng)自動化。Event Extraction of Power Customer
電腦知識與技術(shù) 2020年4期2020-04-14
- 農(nóng)民工工資支付現(xiàn)狀網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)分析
據(jù)進(jìn)行抓取并通過詞頻分析繪制詞云圖了解《保障農(nóng)民工工資支付條例》（以下簡稱《條例》）施行后對于工資支付現(xiàn)狀的改善程度，并在此基礎(chǔ)之上結(jié)合具體結(jié)論為《條例》的進(jìn)一步落實和推廣提供建議。關(guān)鍵詞：條例;網(wǎng)絡(luò)爬蟲;詞頻;農(nóng)民工;工資支付1.1.1 全國各省份拖欠情況分析為推動黨中央、國務(wù)院根治欠薪重大決策部署貫徹落實，便捷高效回應(yīng)群眾關(guān)切，人力資源社會保障部日前在門戶網(wǎng)站開通“根治欠薪進(jìn)行時”專欄。為獲取更多真實有效的數(shù)據(jù)，了解全國惡意欠薪情況，本團(tuán)隊對此專欄的“
科學(xué)與財富 2020年34期2020-03-11
- 基于詩詞景觀意象特征下的宜春臺朝向研究
宜春臺的詩詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計分析：①未發(fā)現(xiàn)與“春臺曉日”相關(guān)詞匯;②包含大量感傷意向詞匯。根據(jù)詞匯特征，從宜春地區(qū)日出方位與山水環(huán)境等角度對宜春臺坐南朝北的空間格局做進(jìn)一步分析，得出“春臺曉日”與宜春臺朝向及在城市中的空間分布、周邊山水環(huán)境有著密切聯(lián)系;而通過風(fēng)環(huán)境分析得出宜春臺朝向加劇古人登臨生悲的情感抒發(fā)。關(guān)鍵詞：建筑朝向;詩詞;詞頻;景觀意向臺是一個特殊的景觀建筑類別，眾多服務(wù)于統(tǒng)治階級的景觀建筑都建于高臺之上，宜春臺亦是如此。宜春臺始建漢代，是宜春地區(qū)
現(xiàn)代園藝·綜合版 2020年1期2020-03-08
- 基于COCA語料庫的近義詞辨析
庫;近義詞辨析;詞頻;搭配一、引言近義詞，是指詞匯意義相同或相近但在用法上有所不同的詞語。在英語語言中，近義詞占據(jù)著很大的比例，它們通過詞義和用法等方面的相同或相近構(gòu)成了龐大復(fù)雜的英語詞匯體系。近義詞的辨析一直是英語學(xué)習(xí)的重難點，因為缺少英語國家的文化背景，英語學(xué)習(xí)者難以在脫離語境的情況下把握詞匯之間的區(qū)別。傳統(tǒng)的近義詞辨析通常依賴于詞目意義的逐條分析，借助直覺經(jīng)驗和內(nèi)省的定性方法，但是詞典釋義的方法有很大的局限性，因為它僅能提供幾個義項和幾個簡單的句子進(jìn)
青年時代 2019年32期2019-12-24
- NSFC 計算機圖像與視頻處理領(lǐng)域項目關(guān)鍵詞分析*
請書進(jìn)行關(guān)鍵詞的詞頻和趨勢規(guī)律分析,有助于揭示本領(lǐng)域研究的熱點、總體內(nèi)容特征、內(nèi)容之間的內(nèi)在聯(lián)系、學(xué)術(shù)研究的發(fā)展脈絡(luò)與發(fā)展方向等[1].文獻(xiàn)[2]對國家自然科學(xué)基金自動化領(lǐng)域1986 年～2017 年項目申請和資助數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量分析,發(fā)現(xiàn)自動化領(lǐng)域基金資助的相關(guān)領(lǐng)域反映了國內(nèi)外研究前沿;同時發(fā)現(xiàn),熱點領(lǐng)域理論研究的比重大于應(yīng)用基礎(chǔ)研究.近些年,隨著網(wǎng)絡(luò)和存儲技術(shù)的快速發(fā)展,多媒體數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長,圖像和視頻數(shù)據(jù)的研究已成為計算機應(yīng)用領(lǐng)域研究的熱點.201
軟件學(xué)報 2019年9期2019-10-24
- 漢語圖畫命名過程的年老化機制：非選擇性抑制能力的影響*
詞匯產(chǎn)生中的干擾詞頻效應(yīng), 以及非選擇性抑制能力對兩組人群干擾詞頻效應(yīng)和圖畫命名潛伏期的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：無關(guān)干擾詞的詞頻影響了青年人的圖畫命名過程, 出現(xiàn)了干擾詞頻效應(yīng), 這一效應(yīng)更可能發(fā)生在反應(yīng)排除階段, 且不受非選擇性抑制能力的影響; 相比而言, 老年人中未出現(xiàn)干擾詞頻效應(yīng), 這可能是由于老年人的音韻表征衰退導(dǎo)致其不能利用干擾詞的詞頻信息, 支持了口語產(chǎn)生認(rèn)知年老化的傳輸不足假設(shè)。非選擇性抑制能力影響了老年人的圖畫?詞匯干擾任務(wù)中圖畫命名的潛伏期, 非
心理學(xué)報 2019年10期2019-10-17
- 基于語料庫的獨立學(xué)院學(xué)生英語寫作詞匯豐富性特征研究
度;詞匯復(fù)雜性;詞頻【作者簡介】殷銘（1982-），男，江蘇泰州人，南京師范大學(xué)泰州學(xué)院外國語學(xué)院，碩士，研究方向：二語習(xí)得和語料庫研究。一、引言作為一項重要的語言輸出綜合技能，寫作一直是英語教學(xué)界研究的重點。在《大學(xué)英語教學(xué)指南》中對寫作也提出更高的要求，不但“能用英語進(jìn)行日常的溝通與交流，還要能有效地進(jìn)行中華文化的傳播”，這需要學(xué)生除掌握寫作必備的詞匯和語法結(jié)構(gòu)等“外殼”外，還要具備較強的邏輯組織和思辨能力的“內(nèi)核”。但是縱觀獨立學(xué)院大學(xué)英語現(xiàn)狀，很多
校園英語·下旬 2019年7期2019-10-07
- 體育英語詞頻數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建
如何構(gòu)建體育英語詞頻數(shù)據(jù)庫，總結(jié)出體育英語詞匯的出現(xiàn)場合，區(qū)分出體育英語高頻詞匯和低頻詞匯迫在眉睫。本文簡述了構(gòu)建體育英語詞頻數(shù)據(jù)庫的若干策略。關(guān)鍵詞 體育英語 詞頻 數(shù)據(jù)庫一、概述體育運動及賽事的目的之一就是使人們之間的溝通更容易，合作更廣泛。在全球化高速發(fā)展，國際賽事日漸增多的今天，語言交流成為了人們參賽和觀賽的基本保障。英語作為一門國際通用語言無時無刻不存在于體育賽事之中，不僅影響著不同母語的運動參與者之間的溝通和交流，而且也會影響體育愛好者觀賞體育
科海故事博覽·下旬刊 2019年2期2019-09-10
- 中國普通高校校訓(xùn)詞頻研究
神的重要體現(xiàn)。以詞頻統(tǒng)計的方式對我國高校的校訓(xùn)進(jìn)行研究，分析我國校訓(xùn)的來源、內(nèi)容、形式方面的特點，發(fā)現(xiàn)我國校訓(xùn)在扎根傳統(tǒng)經(jīng)典的土壤、全面示范的同時，存在缺乏特色、趨同現(xiàn)象嚴(yán)重等問題。因此，我國高校校訓(xùn)要結(jié)合自身辦學(xué)歷史傳統(tǒng)，更加突出個性化特色，使校訓(xùn)更好地發(fā)揮評價、引導(dǎo)、激勵作用。關(guān)鍵詞：普通高校;校訓(xùn);詞頻;趨同《說文解字》對“訓(xùn)”的解釋是“訓(xùn)，說教也”，可見，“訓(xùn)”有表示用規(guī)范來進(jìn)行說教、教導(dǎo)之義。因此，校訓(xùn)成為一個學(xué)校辦學(xué)理念、校風(fēng)精神的集中表現(xiàn)，既
現(xiàn)代語文 2019年5期2019-08-09
- 基于共現(xiàn)和關(guān)聯(lián)挖掘的人物關(guān)系圖構(gòu)建過程
詞來提取關(guān)鍵詞的詞頻。兩個關(guān)鍵詞在同一段中出現(xiàn)的次數(shù)越多，它們之間的聯(lián)系越密切，與反映的主題內(nèi)容越密切。通過給出的關(guān)鍵詞挖掘出頻繁項集，然后發(fā)現(xiàn)它們之間存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)鍵詞：共現(xiàn)分析；詞頻；頻繁項集；關(guān)聯(lián)規(guī)則1 研究現(xiàn)狀1.1 國外研究現(xiàn)狀共現(xiàn)分析在國外已經(jīng)相當(dāng)成熟了，最初是由法國文獻(xiàn)計量學(xué)家提出來的[1]，發(fā)展至今差不多有50年了。起初主要應(yīng)用于文獻(xiàn)計量、圖書情報學(xué)等領(lǐng)域，隨著共現(xiàn)分析的發(fā)展成熟，20世紀(jì)90年代，共現(xiàn)分析應(yīng)用的范圍越來越細(xì)化，參與的學(xué)
無線互聯(lián)科技 2019年1期2019-05-24
- 詞匯習(xí)得中的詞頻效應(yīng)研究
自然閱讀過程中，詞頻是促進(jìn)詞匯附帶習(xí)得的重要客觀因素，與詞頻相關(guān)的詞頻效應(yīng)則是詞匯習(xí)得與理解過程中極其常見的心理現(xiàn)象。因此，對于詞頻效應(yīng)的研究能夠極大地推進(jìn)二語詞匯習(xí)得和神經(jīng)認(rèn)知學(xué)研究的深入，可以展現(xiàn)詞匯習(xí)得的神經(jīng)心理機制。一、詞頻效應(yīng)的不同理論解釋詞頻在單詞認(rèn)知過程中是一個重要的變量，低頻詞要經(jīng)由語音的中介，也就是將文字轉(zhuǎn)為語音后進(jìn)行加工，但是高頻詞則通過視覺表征直接抵達(dá)心理詞典的詞條。Gough等人認(rèn)為，高頻詞的認(rèn)知時間短在于高頻詞認(rèn)知過程的程序少，所
亞太教育 2018年5期2018-12-01
- 重復(fù)閱讀中的詞頻效應(yīng)研究
的行為常有發(fā)生。詞頻效應(yīng)是指在閱讀的過程中對詞匯的注視時間會隨著詞頻的不同而不同的表現(xiàn)，比起高頻詞來說，閱讀者對低頻詞的注視時間會更長。二、詞頻效應(yīng)影響閱讀的相關(guān)研究詞頻指詞語的出現(xiàn)頻率。高頻詞就是出現(xiàn)次數(shù)較多或者經(jīng)常遇到的詞語，低頻詞就是出現(xiàn)次數(shù)較少或者不經(jīng)常遇到的詞語。在以往的研究中，詞頻效應(yīng)主要被廣泛運用在詞匯識別領(lǐng)域中，并通過使用不同的研究方法和實驗范式（詞匯命名任務(wù)、詞匯識別、語義分類任務(wù)等）取得較多有意義的成果。Monsell、Forster和
亞太教育 2018年5期2018-12-01
- 中藥安全研究的知識圖譜與主題分析
研究。方法：運用詞頻分析法，借助SATI 3.2軟件和Ucinet 6軟件，統(tǒng)計研究文獻(xiàn)中與中藥安全、質(zhì)量及風(fēng)險相關(guān)的關(guān)鍵詞或主題詞出現(xiàn)的頻次。對高頻關(guān)鍵詞作共現(xiàn)分析，并以共現(xiàn)矩陣為基礎(chǔ)繪制高頻關(guān)鍵詞的可視化網(wǎng)絡(luò)圖譜；從網(wǎng)絡(luò)密度、集聚度、小世界效應(yīng)3個方面進(jìn)行關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)整體特征分析，從節(jié)點中心性、中間中心性和接近中心性3個方面進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)個體特征分析，探討研究主題熱點及關(guān)聯(lián)性。結(jié)果與結(jié)論：“中藥飲片”“加工炮制”“中藥質(zhì)量”“質(zhì)量管理”等為中藥安全研究領(lǐng)域的主
中國藥房 2018年4期2018-09-10
- 基于向量空間模型結(jié)合語義的文本相似度算法
模型； 語義； 詞頻； 召回率； 特征項中圖分類號： TN911.1?34； TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）11?0157?05Text similarity algorithm combining semantics based on vector space modelFENG Gaolei， GAO Songfeng（School of Mechanical?Electronic and Vehicula
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年11期2018-06-12
- 詞頻分析方法的擴(kuò)散與濫用現(xiàn)象分析
?李明鑫摘 要 詞頻分析方法的應(yīng)用已經(jīng)從圖情領(lǐng)域擴(kuò)展到越來越多的其他學(xué)科領(lǐng)域，在促進(jìn)各領(lǐng)域研究發(fā)展的同時，特定領(lǐng)域熱點分析類文章的寫作方式呈現(xiàn)出盲目擴(kuò)散后的濫用現(xiàn)象。論文梳理和分析了國內(nèi)外此類文章，總結(jié)了詞頻分析方法應(yīng)用于熱點分析類文章的基本狀況。研究發(fā)現(xiàn)：此類文章存在寫作模式化現(xiàn)象嚴(yán)重、方法使用不規(guī)范等問題。在此基礎(chǔ)上，對此類文章在方法應(yīng)用等問題上作出了探討。關(guān)鍵詞 詞頻 詞頻熱點 文獻(xiàn)計量學(xué)分類號 G256.1DOI 10.16810/j.cnki.1
新世紀(jì)圖書館 2018年3期2018-04-13
- 基于數(shù)據(jù)智能分析的C++課程的教學(xué)改革
手能力。關(guān)鍵詞：詞頻；教學(xué)改革；智能分析中圖分類號：TP312文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量考核是基于試卷的考試結(jié)果來作為測量標(biāo)準(zhǔn)，比如平均分，分?jǐn)?shù)的標(biāo)準(zhǔn)差等，而忽略了試題的難易、涵蓋知識面的比例、學(xué)生運用知識的能力等因素。而且基于當(dāng)前學(xué)生的考試成績評價教學(xué)質(zhì)量，因為樣本量太小，得出的數(shù)據(jù)存在很大的不確定性，并不能合理的反映當(dāng)前的教學(xué)方法存在哪些問題。同時，因為考題的隨意性，學(xué)生掌握知識的程度也不能在考核結(jié)果中得到科學(xué)的、充分的體現(xiàn)，為了學(xué)生能夠深刻掌握好C
求知導(dǎo)刊 2017年31期2018-03-21
- 基于詞頻分布的齊夫定律朝鮮語適用性研究
朝鮮語文本語料的詞頻統(tǒng)計和分析，列出詞頻統(tǒng)計表，繪出齊夫?qū)?shù)分布曲線，并與齊夫定律的分布曲線相比較，判斷出吻合度，對齊夫定律進(jìn)行朝鮮語適用性的驗證研究。關(guān)鍵詞：詞頻；排序；齊夫定律；朝鮮語適用性1 詞頻的定義與發(fā)展（1）表達(dá)意義的基本原子單位是詞。例如house一詞使人腦海里浮現(xiàn)一幅景象：一幢有房頂?shù)拈L方形建筑。當(dāng)house一詞出現(xiàn)在一篇文本中時，讀者便會依據(jù)其上下文去聯(lián)想“房子”的意象。所謂詞頻是一種用于情報檢索與文本挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，用以評估一個詞對
小說月刊 2017年12期2018-02-05
- 近20 a國際冰川研究熱點及趨勢分析
.冰川；關(guān)鍵詞；詞頻；共詞聚類分析；多維尺度分析冰川不僅是重要的淡水資源，同時敏銳地反映氣候變化，對生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有重要影響，與人類的生存環(huán)境密切相關(guān)[1].冰川的大規(guī)模進(jìn)退，可以改變地貌，同時引起一系列的地質(zhì)作用，例如地殼均衡調(diào)整，使海平面發(fā)生變化，改造水系和水文條件，引起生物的滅絕和變遷，從而改變整個地球的環(huán)境[2-4].通過對冰川活動的研究，能夠得到地殼運動、生物環(huán)境變化等諸多信息.近年來，關(guān)于冰川方面的研究不斷增多，但多數(shù)文章是基于某一區(qū)域的具體位
遼寧師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2017年4期2017-12-21
- 漢語閱讀中詞頻與注視時間、跳讀的關(guān)系
錢宗愉漢語閱讀中詞頻與注視時間、跳讀的關(guān)系錢宗愉采用眼動識別技術(shù)，在高頻和低頻基礎(chǔ)上增加中頻級別，探索詞頻與注視時間、跳讀的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：詞頻效應(yīng)顯著，中頻詞對漢語雙字詞詞匯加工的不同階段影響不均衡。漢語閱讀 詞頻效應(yīng) 詞匯識別 眼動一、前言在閱讀過程中，詞匯的識別和加工影響著對文本整體的理解，故研究者對影響詞匯識別的因素加以操縱和控制，考察不同因素對信息通達(dá)的影響。其中詞頻一直備受關(guān)注，研究學(xué)者設(shè)計了大量的實驗并對詞頻效應(yīng)進(jìn)行了驗證和補充。但在以往研究
長江叢刊 2017年27期2017-12-01
- 希拉里2016總統(tǒng)敗選演講修辭與詞頻簡析
ntConc分析詞頻和詞匯特征，力求最大限度挖掘出演講者的弦外之音?！娟P(guān)鍵詞】希拉里；敗選演講；修辭；詞頻；語料庫一、引言民主黨候選人希拉里在此前結(jié)束的2016美國總統(tǒng)大選中，不敵共和黨候選人特朗普，沖擊總統(tǒng)寶座失敗。希拉里本人也于投票結(jié)束第二天，發(fā)表了一篇承認(rèn)其總統(tǒng)競選失敗的演講。此篇敗選演講內(nèi)容精彩，短小精悍，用詞驚艷，值得一看。這于是為廣大中國英語學(xué)習(xí)者提供了一篇極佳的學(xué)習(xí)素材?，F(xiàn)針對其此篇演講中使用的主要語言修辭手段和借助語料庫軟件下的詞頻試做簡要
智富時代 2017年9期2017-11-04
- 圖書館與檔案館信息公開研究重點及趨勢比較研究
；檔案館；共詞；詞頻；知識圖譜1 研究樣本來源與分析工具本研究以CNKI（中國知網(wǎng)）為樣本來源。分別以：題名=圖書館 and 題名=信息公開 （精確匹配） ，題名=檔案館 and 題名=信息公開 （精確匹配） 為條件進(jìn)行檢索得到的文獻(xiàn)為樣本。檢索時間2017年4月12日。檢索到2002-2017年檔案文獻(xiàn)141篇，2004-2017年圖書文獻(xiàn)229篇。2 共詞網(wǎng)絡(luò)比較圖1、圖2是檔案館和圖書館信息公開研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共詞知識圖譜。從圖1可以直觀地看出：檔案館
檔案管理 2017年5期2017-09-07
- 基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的圖書館與檔案館互聯(lián)網(wǎng)+研究比較分析
：文章運用關(guān)鍵詞詞頻及共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析法，對圖書館與檔案館互聯(lián)網(wǎng)+研究進(jìn)行比較分析，得出圖書館、檔案館兩學(xué)科在互聯(lián)網(wǎng)+研究上同年開始，時間短，目的一樣，熱點重點相似，發(fā)展趨勢相近；但在規(guī)模、廣度、與主業(yè)融合度和發(fā)展方向上有差異的結(jié)論。提出了圖書館應(yīng)當(dāng)從認(rèn)識“互聯(lián)網(wǎng)+”本質(zhì)，掌握并主動運用互聯(lián)網(wǎng)工具，樹立互聯(lián)網(wǎng)思維，主動融入，積極審慎地采取行動五方面展開與檔案館的互鑒研究的建議。關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)+；圖書館；檔案館；詞頻；知識圖譜；比較1 研究樣本來源與分析工具本研
檔案管理 2017年4期2017-08-10
- 關(guān)于影響詞匯通達(dá)因素的實驗分析報告
。實驗結(jié)果表明，詞頻，詞長和詞性都會影響詞匯通達(dá)。本文還對實驗結(jié)果做出了一定的解釋。關(guān)鍵詞：詞匯通達(dá)；詞頻；詞性；詞長心理詞典也稱為心理詞匯，指的是詞與詞的基本信息在人類心理的儲存或表征（Elman，2004）。當(dāng)我們把儲存在心理的詞匯激活，在我們的大腦中搜索到我們所需要的詞匯信息時，就能識別目標(biāo)詞匯。詞匯識別在語言認(rèn)知研究中，是一個重要的領(lǐng)域。我們在識別詞匯時，最常使用的實驗就是詞匯判斷任務(wù)。該實驗可以用來探尋詞匯通達(dá)的過程。詞匯通達(dá)會受到多種因素的影響
北方文學(xué)·下旬 2017年6期2017-07-04
- 詞匯頻率和頻率分布對二語詞匯習(xí)得影響研究綜述
】二語詞匯習(xí)得 詞頻 分布【中圖分類號】H3194.110 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089（2016）27-0136-021.頻率對二語習(xí)得影響1.1 頻率效應(yīng)從語言學(xué)的角度來看，頻率（frequency）是指某語言條目在一個文本或者語料庫中的出現(xiàn)次數(shù)（Rechards，2000）。Hatch 和 Gough（1976，in Larsen-Freeman，2002）首先提出了關(guān)于頻率的假設(shè)。他們指出語言項目出現(xiàn)的頻次越高，就會越早被學(xué)習(xí)者
課程教育研究·學(xué)法教法研究 2016年27期2017-04-21
- 英語學(xué)習(xí)者筆語中情態(tài)附加語使用情況調(diào)查及相應(yīng)對策
附加語；語料庫；詞頻；詞匯密度；教學(xué)對策中圖分類號：H319 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：10017836（2017）03012703系統(tǒng)功能語法認(rèn)為，語言除具有說話者親身經(jīng)歷和內(nèi)心活動的功能外，還具有表達(dá)說話者身份、地位、態(tài)度、動機和對其他事物的推斷、判斷和評價等功能，語言的這一功能被稱為“人際功能”[1]。在英語中表達(dá)個人態(tài)度和評價意義有5種語法手段，包括狀語（stance adverbials）、補語小句（stance complement claus
黑龍江教育學(xué)院學(xué)報 2017年3期2017-03-30
- 毛澤東話語的詞語特征
：毛澤東；話語；詞頻；詞語特征中圖分類號：A41；H13； H15文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2016.06.0036毛澤東話語無疑是中國當(dāng)代最具代表性的權(quán)勢話語，其影響，正如錢理群教授所指出的：“毛澤東是真正影響了生活在‘毛澤東時代的每一個中國國民的，而其隱性影響還傳到了他們的后代。這就是說，中國國民性實際上已經(jīng)經(jīng)過了毛澤東的改造，時至今日，人們在觀察大陸中國人的思想觀念、思維方式、行為方式，以至言說方式時，
武漢理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版) 2016年6期2017-01-10
- 結(jié)合漢明距離及語義的文本相似度量方法研究
；向量空間模型；詞頻—逆文本頻率；語義；漢明距離0引言文本相似度計算作為文本信息處理的關(guān)鍵性技術(shù)，其準(zhǔn)確率直接影響文本信息處理的結(jié)果.文本相似度表征文本間的匹配程度，相似度大小與文本相似程度成正比.目前，文本的相似度量方法主要分為基于統(tǒng)計學(xué)和基于語義分析兩類[1].基于統(tǒng)計學(xué)的方法，典型的是向量空間模型(Vector Space Model, VSM)，其優(yōu)點是：以向量表示文本，簡化文本中關(guān)鍵詞之間的復(fù)雜關(guān)系，使模型具備可計算性[2].其缺點是：文本表示模
杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2016年3期2016-08-02
- 詞頻分析及常用工具比較研究*
310023）?詞頻分析及常用工具比較研究*左麗華（浙江工業(yè)大學(xué)圖書館，浙江 杭州 310023）［摘要］首先梳理了詞頻分析的一般過程并對現(xiàn)有詞頻分析工具總結(jié)歸類。在此基礎(chǔ)上，從軟件基本信息、支持?jǐn)?shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果導(dǎo)出等方面對國內(nèi)常用詞頻分析工具Bibexcel、CiteSpace和SATI進(jìn)行了比較分析。并以WOS數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，對3個軟件實際分析結(jié)果進(jìn)行比較，以期為科研人員使用詞頻分析方法提供有益的幫助。［關(guān)鍵詞］詞頻分析Bibexc
圖書館學(xué)刊 2016年6期2016-07-25
- 關(guān)鍵詞抽取策略研究
詞:關(guān)鍵詞抽取;詞頻;間距;詞性;重要度隨著現(xiàn)在信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,信息文本的數(shù)量正呈爆炸式增長,人們?nèi)绻肟焖俚貜倪@些海量信息資源中查找出自己所感興趣的內(nèi)容,就需要抽取出其中的關(guān)鍵詞,來代表文檔的主要內(nèi)容,方便人們查詢。關(guān)鍵詞自動抽取是利用計算機從文獻(xiàn)中提取出反映主題信息的詞語,是信息檢索、文本分類、文本聚類以及自動文摘生成等技術(shù)的基礎(chǔ)。LUHN在20世紀(jì)50年代首次開展關(guān)于關(guān)鍵詞自動抽取的實驗后,相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的研究就一直沒有間斷過,同時也不斷出現(xiàn)
太原理工大學(xué)學(xué)報 2016年2期2016-06-18
- 一種基于詞頻歧義消解的通用中文分詞法
06)?一種基于詞頻歧義消解的通用中文分詞法彭琦1，朱新華2，陳意山3(1.廣西師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)中心，廣西桂林541004；2.廣西師范大學(xué)計算機科學(xué)與信息工程學(xué)院，廣西桂林541004；3.廣西師范大學(xué)漓江學(xué)院，廣西桂林541006)摘要：歧義是在基于詞典的分詞方法中常見的問題，以往的基于詞典的分詞方法往往使用雙向最大匹配法獲得分詞結(jié)果后，通過使用上下文信息來進(jìn)行歧義消解，但是對于沒有上下文信息的單獨語料無法進(jìn)行歧義消解。本文提出一種通用的基于詞頻的歧義消解
廣西師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2016年1期2016-05-31
- 以“新媒體時代高校如何開展思想政治教育”為主題的載文數(shù)據(jù)分析
關(guān)注點，對分詞、詞頻進(jìn)行統(tǒng)計，找尋理論共識并對研究方法建言獻(xiàn)策?！娟P(guān)鍵詞】新媒體；高校思想政治教育；數(shù)據(jù)挖掘；詞頻研究步驟主要分四個部分：首先，利用中國期刊網(wǎng)尋找近5年學(xué)界相關(guān)資料；其次，把數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類匯總轉(zhuǎn)變格式輸入進(jìn)rost6軟件，進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)和語義網(wǎng)絡(luò)分析；接著，導(dǎo)出數(shù)據(jù)；最后對比數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本研究側(cè)重對詞頻和分詞的數(shù)據(jù)諾列，找尋新媒體時代高校思想政治教育的理論研究點，從摘要，對策分析和結(jié)論三大模塊進(jìn)行統(tǒng)計，分析此研究方面的共同集合和側(cè)重。一、新媒
都市家教·下半月 2016年2期2016-05-30
- 基于語料庫的同義詞組辨析*
——以adhere to,cling to,hold to為例
庫(COCA)從詞頻、語域、搭配以及語義韻四方面比較區(qū)分同義詞組adhere to,cling to,hold to的用法,旨在幫助英語學(xué)習(xí)者區(qū)分這三個詞組的含義及用法,以期對教學(xué)及詞典編纂提供有益借鑒。關(guān)鍵詞:COCA語料庫;同義詞組;詞頻;語域;搭配;語義韻一、引 言《現(xiàn)代漢語詞典》[1](P1265)里的同義詞釋義為“意義相同或相近的詞,如‘教室’和‘課堂’,‘保護(hù)’和‘保衛(wèi)’,‘巨大’和‘宏大’”,近義詞[2](P121)則屬于“廣義上的同義詞”,
湖州師范學(xué)院學(xué)報 2016年3期2016-05-14
- 基于語料庫的同義副詞辨析——以totally，completely，entirely，absolutely為例
庫分析；近義詞；詞頻；搭配一引言詞匯學(xué)習(xí)是外語學(xué)習(xí)的重要組成部分，怎么區(qū)分同義詞之間的細(xì)微差別一直是外語學(xué)習(xí)的一個重難點之一。同義詞區(qū)分成為難點的原因在于同義詞通過不同的方式，在不同的語境里或者從不同角度呈現(xiàn)某一意義和概念，所以一些學(xué)者認(rèn)為實際上不存在意義上完全相同的同義詞。Divjak &Gries指出沒有任何兩個詞是完全同義的，它們在句法，語義，語用方面總是存在著細(xì)微差別。[1]Edmonds& Hirst 曾指出，可以從四個方面來區(qū)分同義詞間的差異：
黑龍江工業(yè)學(xué)院學(xué)報(綜合版) 2016年1期2016-05-14
- 漢字詞頻與客觀口語詞匯獲得年齡關(guān)系的研究
3000)?漢字詞頻與客觀口語詞匯獲得年齡關(guān)系的研究孫娜娜(呂梁學(xué)院，山西 呂梁 033000)[摘要]詞匯獲得年齡和詞頻對詞匯加工有重要的影響。通過選取551個音節(jié)的同音最高頻詞、同音中頻詞和同音最低頻詞作為調(diào)查詞匯，讓0-4歲幼兒的家長從中選取其孩子在該年齡階段獲得的詞匯，收集AoA數(shù)據(jù)。根據(jù)調(diào)查結(jié)果探討漢字詞頻和客觀AoA的相互關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)客觀AoA和詞頻有一定程度的相關(guān)，但并不完全一致。此研究結(jié)論可以為心理語言學(xué)研究實驗材料的選擇提供依據(jù)。[關(guān)鍵
安陽師范學(xué)院學(xué)報 2015年3期2015-12-17
- 《中國中醫(yī)藥學(xué)主題詞表》中醫(yī)藥學(xué)及其相關(guān)學(xué)科類主題詞修訂選詞研究
表編制原則，根據(jù)詞頻統(tǒng)計和數(shù)據(jù)庫檢索結(jié)果，參考《醫(yī)學(xué)主題詞表》（MeSH）等相關(guān)資料，完成TG類主題詞的修訂。結(jié)果 新版《詞表》TG類主題詞擬新增“醫(yī)學(xué)，韓國傳統(tǒng)”“中醫(yī)體質(zhì)類型”等35個主題詞，擬刪除“醫(yī)學(xué)，東方傳統(tǒng)”“經(jīng)絡(luò)帶”等35個主題詞，擬修改“四象醫(yī)學(xué)”“民族醫(yī)藥學(xué)”等19個主題詞。并統(tǒng)一“民族醫(yī)藥學(xué)”行文格式，協(xié)調(diào)“中醫(yī)藥學(xué)”與其他類主題詞交叉的問題。結(jié)論 TG類主題詞選詞應(yīng)基于詞頻統(tǒng)計，主題詞的詞形應(yīng)規(guī)范描述，符合教材與文件，并注意與其他類主
中國中醫(yī)藥信息雜志 2015年7期2015-05-30
- 詞頻，一部隱秘的歷史
公開，但關(guān)于書的詞頻統(tǒng)計結(jié)果可以公開。輸入任意一個詞語，都會出來一幅像股票價格走勢一樣的詞頻走勢曲線圖。當(dāng)我們輸入“市場”和“價格”這兩個詞語后，會發(fā)現(xiàn)“價格”詞頻走勢的第一個高點出現(xiàn)在1955年，然后就一個猛子扎進(jìn)海底;到了1967年，這個詞語幾乎消失在詞語的海洋中;然而在1976年，這個詞語以45度角的姿態(tài)重新躍出水面，向上飛騰。而“市場”這個詞的詞頻走勢表現(xiàn)更讓人驚嘆，它的曲線在20世紀(jì)40年代只是有一些小的波動，和“價格”一樣，它在1976年左右猛
讀者·校園版 2015年7期2015-05-14
- 談常用字詞的選取及其等級劃分
常用詞 字頻 詞頻一、引 言為了適應(yīng)外國人學(xué)漢語的需要，教育部和國家語言文字委員會在2010年10月發(fā)布了《漢語國際教育用音節(jié)漢字詞匯等級劃分》（以下簡稱《等級劃分》）。作為國家語言文字規(guī)范，《等級劃分》里的《分級漢字表》和《分級詞匯表》與《漢語水平詞匯與漢字等級大綱》（以下簡稱《大綱》）里的《HSK等級字表》和《HSK等級詞表》相比，常用字和常用詞的選取更準(zhǔn)確，等級劃分更簡明?！洞缶V》將字和詞分別分為甲、乙、丙、丁四級，《等級劃分》將字和詞分別分為一級
辭書研究 2014年2期2015-05-11
- 儒法兩家經(jīng)典的共詞分析與研究*
目“儒法兩家經(jīng)典詞頻及共現(xiàn)分析與研究”(編號：TJTQ13-013)的成果之一。儒法兩家經(jīng)典的共詞分析與研究*天津市哲學(xué)社會科學(xué)研究規(guī)劃項目“儒法兩家經(jīng)典詞頻及共現(xiàn)分析與研究”(編號：TJTQ13-013)的成果之一。摘要以儒家經(jīng)典及譯文為數(shù)據(jù)來源，借助計算機對原文及譯文詞語進(jìn)行挖掘、整理，建成詞語頻率數(shù)據(jù)庫，采用詞頻分析軟件，應(yīng)用詞頻分析方法，對高頻詞進(jìn)行多角度的比較研究，探討儒法思想精髓及其異同點，開拓我國儒法經(jīng)典以及古典文獻(xiàn)研究的新途徑。關(guān)鍵詞儒法經(jīng)
大學(xué)圖書館學(xué)報 2015年2期2015-02-20
- 儒家經(jīng)典詞頻及共現(xiàn)分析
CiFreq 字詞頻率統(tǒng)計工具，采用定性和定量相結(jié)合、內(nèi)容和同特征相結(jié)合的分析方法，對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻分析研究，找出儒家經(jīng)典精髓及異同點，得出儒家經(jīng)典學(xué)科的發(fā)展規(guī)律及結(jié)構(gòu)狀況，為儒家經(jīng)典深入研究及古典文獻(xiàn)的研究提供理論依據(jù)和實用性幫助。由于研究目的是研究儒家經(jīng)典論述思想，不是專門的語言文學(xué)研究，為了便于通過詞語分析儒家經(jīng)典主導(dǎo)思想，特采用儒家經(jīng)典原文和譯文統(tǒng)一進(jìn)行詞頻和共現(xiàn)研究。以便于更準(zhǔn)確和全面地把握儒家經(jīng)典思想。2 儒家家經(jīng)典詞頻及共現(xiàn)分析與研究熱點分
江蘇科技信息 2014年15期2014-04-17
- 漢語音節(jié)累積詞頻對同音字聽覺詞匯表征的激活作用*
《現(xiàn)代漢語常用詞詞頻詞典》(劉源 等, 1990; 以下簡稱《詞頻詞典》), 可以發(fā)現(xiàn)包含兩個或兩個以上同音字的音節(jié)平均有5.67個同音字(中位數(shù)是7.5個), 多者例如音節(jié)/yì/對應(yīng)48個漢字。拼音語言的同音異形詞較少, 詞匯歧義較多出于同音同形(homographic)。為了具有可操作性, 本文談到的漢語音節(jié)是帶聲調(diào)的(音/ma1/與/ma2/是不同音節(jié)),單音節(jié)“詞”和“字”, 都是指中文信息處理詞切分意義上的單字詞(見劉源等, 1990; 孫茂松
心理學(xué)報 2014年4期2014-02-02
- 非英語專業(yè)低年級大學(xué)生產(chǎn)出性詞匯研究
文本產(chǎn)出性詞匯的詞頻分布、詞匯豐富性和準(zhǔn)確性，得出結(jié)論：文理科非英語專業(yè)低年級大學(xué)生大都依賴一、二級高頻詞匯，成績差的學(xué)生過度依賴高頻詞；一些學(xué)生詞匯產(chǎn)出不豐富、不準(zhǔn)確。本文提出可以通過詞塊教學(xué)，注重詞匯基本功，增加詞匯輸入和產(chǎn)出等方式提高學(xué)生詞匯產(chǎn)出能力。關(guān)鍵詞：產(chǎn)出性詞匯；詞頻；詞塊；詞匯豐富性；錯誤 中圖分類號：H319.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1000-0100(2009)03-0117-4A Study of Productive Voca
外語學(xué)刊 2009年3期2009-06-04