古汉语话题主语及其相关问题探析

古汉语的话题主语有自身的独特之处,同时,话题主语和主语之间、话题主语和前置宾语之间、话题主语和施事主语、受事主语、存现主语之间存在着一定的关系与区别。     

汉译英中的话题-主语处理问题

英汉两种语言在句子结构方面有很大的差异。汉语是话题突出语言（topicprominentlanguage）,句子的基本结构是话题＋说明,而英语是主语突出的语言（subjectprominentlanguage）,句子结构是主语＋谓语,主语在句中处于不可或缺的地位,要求意足形完。本文通过翻译实践,讨论了汉英翻译时根据句子话题来确定英语主语的理论及操作策略,并以此实现有效再现原文语句的交际价值。     

从认知角度看汉语的主语和话题

主语和话题的区别在于它们不同的认知作用。在汉语语言中,表现为两者不同的句法地位和功能。汉语主语是句子不可或缺的基本结构成分,话题是语用成分语法化的结果,不是句子的基本结构成分。本文的研究有助于在认知的深层次上理清汉语主语和话题的关系,解决汉语句子基本结构组成的基础性问题。     

基于LDA话题关联的话题演化

话题演化可以帮助人们快速获取信息和了解趋势.提出了一种挖掘话题随时间变化的方法,通过话题抽取和话题关联实现话题的演化.对不同时间段的文集进行话题的自动抽取,话题数目在不同时间段是可变的;计算相邻时间段中任意2个话题的分布距离和话题的特征向量相似度实现话题的关联.实验结果证明,该方法不但可以描述同一个话题随时间的强度变化,还可以描述新话题的产生,旧话题的消失以及话题内容随时间的演化.     

也谈“子产而死”、“富而可求”之类句子的结构

在古代汉语中,＂子产而死＂、＂富而可求＂之类句子在句法结构上是＂主而谓＂结构,＂而＂前的名词既是主语,也是话题。＂而＂是连接主语和谓语的语气词,可以看作是古代汉语中特殊的话题主语标记。     

例谈话题材料的解读

单从命题形式上说,现在高考中更多出现的作文题目有人称之为“后话题作文”,它的特点是只提供材料,不提供明确的话题。这种作文的构思须注意看清类别和要求。     

追踪事件微博报道:一种流的动态话题模型

为了解决微博中存在的话题漂移和大量噪声问题,提出了基于动态话题模型和微博信息熵相结合的流的动态话题模型。首先利用动态话题模型在整个追踪过程,从正反两个方面增强对追踪话题的描述,进一步克服了话题漂移问题。但由于微博中存在大量中间类微博,所以定义并使用微博信息熵来衡量一条微博对于话题报道的重要性,并将其扩展到动态话题模型中,用于区分新闻类和中间类微博。在超过17万用户的1 200万条微博上进行了话题追踪,实验结果表明,本文算法较之传统的动态话题模型更有效,追踪结果包含更少噪声。     

英汉句子前置话题的比较研究

本文对比英、汉两种语言如何将宾语、表语和状语移至句首,形成前置话题,并对比这些话题前置以后所产生的效果。     

基于层次聚类的子话题检测算法

使用隐狄利克雷分布(LDA)进行话题检测时,话题模型产生的话题存在语义上的分层现象;LDA建模产生的话题会出现语义上概括较广的泛话题;话题数目超参数K的设定通常根据人的经验.这些将造成建模结果出现包含多个子话题的混合话题情况.针对上述问题,文中基于层次聚类算法,使用一种文档特征词序列对LDA模型分类结果粒度过粗、热点话题检测结果泛化所导致的舆情监控价值较低的情况进行子话题检测.首先对LDA模型建模结果进行优化,对话题-单词分布与文档-单词分布两个矩阵进行过滤;然后对重叠话题进行检测与合并,采用文档间紧密度度量方式发现泛话题与混合话题;最后通过层次聚类算法对话题下的文本进行二次聚类,得到话题下的子话题.实验结果表明:该算法对子话题的检测能够在更深层次上体现出热点话题的特性,便于舆情监控分析;与Single-Pass算法和K-均值聚类算法相比,该算法获得的结果更具有有效性;K的选取策略对基于层次聚类的子话题检测算法具有鲁棒性.     

藏文网络社区内话题演变的研究

文章以话题检测与跟踪技术的理论为指导基础,建立向量空间模型的话题模型．结合演化理论对社区内话题的生命周期进行检测与跟踪,度量话题的强度,以描绘出话题的演化过程及趋势．研究藏语网络社区的话题演变,可便更加快捷方便地了解社区动态．     

基于层叠模型的话题检测方法研究

针对相似话题难以区分的问题,提出了基于层叠模型的话题检测方法.该方法以Single-Pass聚类策略为基础,将新闻实体信息运用到话题检测中,改进时间相似度和地点相似度的计算方法,在底层利用文本内容相似度完成话题检测的任务,在高层结合时间相似度和地点相似度完成话题检测的任务.实验结果表明,该方法的性能优于传统的文本相似度算法.     

夏济安散文翻译技巧之一：巧用话题句

英语注重主语,句子形式是＂主语加谓语＂。而汉语注重话题,句子形式是＂话题加评论＂。基于这种差异,在英语与汉语两门语言互译中,必须有效把握这两者语言之间的转换才能体现原文的价值。而夏济安先生--台湾著名翻译家,在英汉翻译中把转换技巧使用得淋漓尽致。     

时政·话题

重大消息：有目击者称,国会大楼刚刚发生了枪击事件。12名儿童被有军方背景的国会议员劫持,目前国会大楼人员正在疏散过程中。     

汉英翻译中的话题结构转换

话题结构在英汉两种语言中表现形式不一样:汉语的话题常位于句首,是汉语固有的语序;英语的话题隐藏在宾语中的情况非常普遍.在汉英翻译中,往往要将置于汉语句首的话题转换成英语句子中的宾语.     

基于核主成分分析的话题跟踪系统

话题跟踪是信息处理中的一项重要技术,如何提取鲁棒的话题样本特征是其中的研究重点。针对样本中的话题偏移问题,提出一种基于核主成分分析的算法。该算法首先利用开发集的先验知识构建加权矩阵;然后采用核主成分分析对样本进行话题偏移补偿,从而有效地去除了话题偏移的影响,提升了样本特征的鲁棒性;最后通过K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)和Rocchio算法进行分类。在Fisher英文数据库的话题跟踪测试结果表明,相对于基线系统,该系统在检测代价上有15%～18%的相对降低。     

知网的话题更新与跟踪算法研究

话题跟踪是一项面向新闻报道信息流进行已知话题跟踪的信息处理技术,本文在现有的向量空间描述文档的基础上,实现了一个基于话题更新的话题跟踪算法,提出了基于知网的近义动词分析的跟踪算法及基于知网的近义动词分析和话题更新的话题跟踪算法.实验表明话题更新和同义词近义词的消除提高了话题跟踪算法的性能.     

层次化话题发现与跟踪方法及系统实现

自1996年话题发现与跟踪评测启动以来,该研究受到普遍关注,取得巨大进步,也遇到诸多困难。通过分析大量话题数据,提出层次化话题与层次聚类的区别在于话题的层次是由事件的构成决定的,层次化话题应当分为三层,即微类、中类和上类。原因在于计算机自动分析产生的层次化话题必须与现实世界有客观的联系。据此提出一个面向大规模真实数据的有充分理论依据的层次化话题发现与跟踪方法,并在集群系统上予以实现。     

时政·话题

重大消息：有目击者称,国会大楼刚刚发生了枪击事件。12名儿童被有军方背景的国会议员劫持,目前国会大楼人员正在疏散过程中。     

如何指导学生写好话题作文

话题作文是一种新的作文形式.发散、集中、定向是写好话题作文的三个步骤.写好话题作文要转变观点、积累素材,要有创新精神.     

英语语篇汉译的话题处理

在英语语篇翻译的过程中,译者采用适当的翻译方式对原文中的话题进行处理对于确保译文的话题延续性具有至关重要的作用,从话题引入、维持、和转换三个角度得出具体的结论,这些结论无论对于英汉语篇翻译实践还是教学都具有一定的意义。