多模态商务英语教学研究

在新媒体时代背景下,以多模态理论为基础进行商务英语教学,能优化教学效果、提高学生自主学习能力和职业素养。在商务英语多模态教学模式中,教师应有效地选择、设计多模态课堂教学内容及方法,并建立起多模态评价和考核体系。     

多模态广告语篇的概念再现

广告作为一种重要的语篇研究形式,融合了包括文字、图像、声音等多种模态。迄今为止对其研究主要体现在文体、修辞、词汇等语言研究上,而往往忽略了其他模式。本文试图运用社会符号学的多模态来分析广告,重点放在多模态语篇的概念再现意义上,着力探究分类过程、分析过程和象征过程在广告再现意义上的构成和作用,帮助读者了解图像作为社会符号和语言作为符号如何共同作用构成意义,同时提高人们运用多模态理论解读多模态语篇的能力。     

GPT-4对多模态大模型在多模态理解、生成、交互上的启发

对话式聊天机器人ChatGPT以近乎摧枯拉朽的气势席卷社会,拨开了通用人工智能的曙光。ChatGPT的升级版GPT-4是个多模态大模型,它从单调的文本交互,升级为可以接受文本与图像组合的多模态输入,相比传统的单模态大模型,多模态大模型更加符合人类的多渠道感认知方式,能够应对更加复杂丰富的环境、场景和任务。GPT-4表明在多模态大模型中引入基于人类知识的自然语言理解与生成能力能够带来模型在多模态理解、生成、交互能力上的巨大提升。本文将介绍多模态大模型的概念、关键技术、近期进展和应用场景、GPT-4的技术特性,并重点探讨以GPT-4为代表的大语言模型对构建多模态大模型的几点启发。具体而言,将讨论如何充分利用大语言模型的语言能力,在多模态大模型的构建中,借助语言的帮助更好地感知理解世界、创作生成内容、与人和环境交互。     

基于Fuzzy-PID多模态广义预测控制

自动控制技术在当今的工程和科学发展中起着极为重要的作用。自动控制理论在发展过程中,形成了经典控制理论和现代控制理论。然而,在实际的工业控制过程中,常常存在着各种不确定性。为了满足日益复杂的工业过程自适应控制的需要,出现了预测控制,并在工业控制领域中得到了成功的应用。文章设计了一种Fuzzy-PID广义预测复合控制器,使模糊控制、PID控制与广义预测控制3种控制算法结合起来。通过该控制器可以有效的根据不同的工业生产环境来选择其适合的控制方法,以提高其生产效率,使控制得到充分的优化。     

体育双语教学中的多模态性

本文以系统功能语言学为基础对体育双语教学中的多模态性进行分析,得出了在体育双语教学中多模态选择的程序、模态选择的因素以及模态选择的原则,有助于提高体育双语教学效率。     

基于多模态融合的突发事件分类研究

[目的/意义]针对突发事件分类研究中模态单一或缺失、分类效果不理想等问题,本文提出结合文本和图片特征信息,以多模态融合的方式对突发事件进行分类。[方法/过程]本文提出一种基于多模态融合的突发事件分类模型(Emergency Classification Model with Hybrid Fusion, ECMHF),由BERT联动BiLSTM构成的文本特征抽取分类模型、VGG19为基础的图像特征抽取分类模型、融合文本描述特征和视觉语义特征的多模态融合层加上预测类别输出层组成的多模态分类模型3部分构成主体框架,最后将所有模型的决策层输出分配权重后再融合。[结果/结论]以收集的突发事件新闻数据为实验样本进行实证研究。结果表明,ECMHF模型在所有模型中性能最佳,F1值达到最高的99.072%,比次优模型高出0.51%。加入混合融合策略的ECMHF模型能够有效地识别出突发事件的类别。未来将在更为广泛和多元的突发事件多模态数据集中进行验证。     

体育双语教学中的多模态性

本文以系统功能语言学为基础对体育双语教学中的多模态性进行分析,得出了在体育双语教学中多模态选择的程序、模态选择的因素以及模态选择的原则,有助于提高体育双语教学效率。     

新闻漫画中的多模态隐喻解读

新闻漫画中的隐喻是多模态隐喻的重要语类之一。本文以《半月谈》中的漫画为例,探讨多模态隐喻中源域、目标域及其映射实现方式,为漫画中的多模态隐喻作出解读。本文通过分析多模态隐喻,有利于人们客观准确地理解新闻漫画,有助于隐喻思维的发展,提高多模态识读能力。     

话语分析的新发展——多模态话语

多模态话语视角当中,认为话语分析不能仅仅停留在语言的阶层,还要对其他的符号资源进行考虑,进而在这个过程之中话语分析提成了新的理论以及实践的要求。本文笔者主要对多模态以及多模态话语进行分析,进而延伸到多模态话语流派与发展之中,由此分析在现代社会发展中多模态话语分析的发展前景以及面对的挑战。     

我国公益广告中的多模态隐喻构建

我们生活着的社会是由各个要素共同组成的.而隐喻在人类社会的发展当中扮演着重要的角色,在意义阐释与传递上有着重要作用.人类的思维过程大部分都是隐喻性的,隐喻与社会发展联系紧密. 在传统的社会认知中,语言文字在构建意义和传递信息中占据着主要角色.自从20世纪90年代以来,多模态话语分析逐渐被人们所熟知,变得愈加重要.当今社会是一个充满多模态信息的社会,除了语言文字之外,其他不同的符号资源,如图像、姿势、声音、颜色等都可以传递信息,表达意义.多模态语篇可以使人们更加快速地获取信息,从而提高学习、工作和生活的效率.近年来,多模态话语分析快速发展,涵盖不同领域.对公益广告进行分析已经成为其中的一个方面.     

多模态优化粒子群算法的研究

基本粒子群算法直接用于求解多模态函数优化问题会存在不少问题,文章详述了这些可能出现的问题并分析了引起这些问题的原因,然后针对这些不足提出2项改进措施。这2项措施主要是为了在理论上保证找到所有极值点。最后通过对4个不同规模,不同特征的多模态函数进行测试,实验结果证明这2项措施是有效的。     

基于改进的SIFT算法的多模态识别

正本文针对单一模式识别的局限性,提出基于人耳、人脸的多模态识别,并应用PCA改进的SIFT算法对人脸、人耳进行特征提取,并在匹配层进行融合,有效提高了识别率。相较于传统的SIFT算法,改进的SIFT算法具有更强的稳定性和鲁棒性。随着信息技术的发展,基于生物特征的模式识别成为研究热点,现有的识别技术包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等。这些单一模式识别技术中,人脸识别由于具有一定非     

基于DR-Transformer模型的多模态情感识别研究

【目的/意义】本文融合文本和图像的多模态信息进行情感识别,引入图片模态信息进行情感语义增强,旨在解决单一文本模态信息无法准确判定情感极性的问题。【方法/过程】本文以网民在新浪微博发表的微博数据为实验对象,提出了一种基于DR-Transformer模型的多模态情感识别算法,使用预训练的DenseNet和RoBERTa模型,分别提取图片模态和文本模态的情感特征;通过引入Modal Embedding机制,达到标识不同模态特征来源的目的;采用浅层Transformer Encoder对不同模态的情感特征进行融合,利用Self-Attention机制动态调整各模态信息特征的权重。【结果/结论】在微博数据集上的实验表明：模型情感识别准确率为 79.84%;相较于基于单一文本、图片模态的情感分类算法,本模型准确率分别提升了 4.74%、19.05%;相较于对不同模态特征向量进行直接拼接的特征融合方法,本模型准确率提升了 1.12%。充分说明了本模型在情感识别的问题上具有科学性、合理性、有效性。【创新/局限】利用 Modal Embedding 和 Self-Attention 机制能够有效的融合多模态信息。微博网络舆情数据集还需进一步扩充。     

多模态视角下的初中英语写作教学策略研究

当前初中写作教学存在着写作的重视度不足以及写作教学模式单一,缺乏有效训练方法等问题。由于写作作为语言输出技能,在课堂教学中起着十分重要的作用。因此,本文基于多模态理论,就当前英语写作中存在的不足,探讨如何有效的提高初中英语写作水平的写作教学策略。     

高校多模态教学与多媒体语音实验室

本文简要介绍了多媒体语音实验室具备了有丰富的视、听、说、练的资源,以及能够实现课堂互动的特点,符合了多模态教学要求多种模态互补的要求,由此提出了高校教师可以借助多媒体语音实验室实现多模态教学。     

中国高校英文网页的多模态话语研究

该文从多模态角度对中国高校的英文网页语类结构进行了研究,分析了交际目的、语步-步骤结构,并提出互联网时代该类型语篇体现的多模态性和超文本性,旨在研究网络时代下,中国高校英文网页简介这一语篇结构出现的新特性,为话语媒介研究提供具有时代特征的新视角,同时也为我国高校英文网页设计和话语创作提供参考。     

多模态教学模式在高校英语教学中的运用

多模态的教学模式是提高学生综合素质的必要手段。在英语教学的模态选择过程中,教师一定要在选择模态主导因素的基础上,处理好不同模态之间的协同关系,通过多种途径建立一个合适的多模态教学模式。     

舌尖上的野味

记得好几年前曾有媒体报道,某旅行社推出到非洲丛林猎奇尝"百兽宴"的旅游项目,把狮子、豹子、犀牛、斑马等非洲珍稀野生动物做成"年夜饭",奉献给前去非洲旅游的国人。据称,游客们在参观世界上最大的野生动物保护区,并与狮子、豹、野牛、大象、犀牛近距离接触之后,就可以在餐桌上品尝这些非洲动物的滋味了。报道中还特别指出,这些动物来自当地著名的野生动物基地,当它们受伤或是多得"兽满为患"的时候,就成了舌尖上的美味佳肴。此等好事被媒体踢爆后,该旅行社