论词语的合流式紧缩

紧缩是语言发展中词汇演变的一种重要手段,也是丰富词汇的重要途径之一.紧缩的方式方法有多种,本文讨论了其中之一--合流式紧缩的意义、类型、特点以及运用合流式紧缩应注意的事项等几个问题.     

试析英语报刊标题的语言和修辞特点

本文就英语报刊标题词汇的使用、时态的用法、词语的省略、标题的类型及其修辞特点进行探　　讨 ,旨在更好地理解报刊标题内容 ,提高报刊阅读能力。     

汉语词义多解致歧种种

汉语歧义是汉语语法研究的重要对象之一。以实例描写了多义词、单义词、缩略语引发的歧义现象，分析其致歧原因是由词义多解所引发的，因此将它们都归纳在词义多解致歧范畴。同时，提出了相应的消歧方案。     

科技期刊中英文缩写词的规范化使用

英文缩写词因其可以使文字精练,减少版面和印刷费用,在科技期刊中被广泛使用,但缩写的不规范、不统一,造成了书写和表达的人为混乱和误解。针对该问题,从名称、量符号、函数使用等3方面,对英文缩写词书写格式进行了详细分析,并给出了具体的书写规则。     

商标大鹏“误译”辨析

传统观点认为，商标“大鹏”译为ROC会使英美人联想到中华民国，不利于维护国家尊严。类似的评论在国内翻译界流传达十年以上，但从历史、现实、语料库、读写、法律、推理模式等角度出发，发现该观点值得商榷。     

Frequency,Informativity and Word Length: Insights from Typologically Diverse Corpora

Zipf’s law of abbreviation, which posits a negative correlation between word frequency and length, is one of the most famous and robust cross-linguistic generalizations. At the same time, it has been shown that contextual informativity (average surprisal given previous context) is more strongly correlated with word length, although this tendency is not observed consistently, depending on several methodological choices. The present study examines a more diverse sample of languages than the previous studies (Arabic, Finnish, Hungarian, Indonesian, Russian, Spanish and Turkish). I use large web-based corpora from the Leipzig Corpora Collection to estimate word lengths in UTF-8 characters and in phonemes (for some of the languages), as well as word frequency, informativity given previous word and informativity given next word, applying different methods of bigrams processing. The results show different correlations between word length and the corpus-based measure for different languages. I argue that these differences can be explained by the properties of noun phrases in a language, most importantly, by the order of heads and modifiers and their relative morphological complexity, as well as by orthographic conventions.     

成语误用的类型、诱因及其文化心理分析

在多元化的社会背景下,成语的误用现象肆意蔓延开来。探讨这种带有普遍性的语用现象的成因,可以看出,汉语形、音、义组合的复杂格局、汉语词汇语义的历史变迁以及词汇系统内部的相互影响都是致使其产生的内在因素,而人们普遍淡薄的母语规范意识则使其产生成为必然。与此同时,透过这一事实的背后,我们捕捉到的是人们求简求快的语用心理和"不以为然"的语言态度,同时还有古汉语岌岌可危的生存状态以及汉民族重直观、重整体的思维模式。     

中文财经文本中公司名简称的自动识别

命名实体识别是当前自然语言处理的热点问题之一,对信息检索、信息抽取等具有重要意义.然而,目前多数研究都集中在对命名实体全称的识别上.本文以财经为领域背景,对从文本中识别简称,并将其映射成全称问题进行了研究,提出了一个启发式算法用于解决该问题.所提出的算法首先提取文本中每个N元组（Ngram）作为候选的公司名简称,然后建立n元组与全称表中每个全称的最优对齐关系,最后对每对“N元组全称”对齐关系进行评价和筛选,识别出文本中的简称及每个简称对应的全称.在随机获取的网页文本集上对所提出的算法进行了实验测试,算