语义翻译与交际翻译关照下的译文评析——简评《红楼梦》中“元春省亲”两种译文

语义翻译和交际翻译法是彼得·纽马克对翻译理论所作出的突出的贡献，对指导翻译实践和翻译评析具有重要意义。两种翻译方法存在异同，对比《红楼梦》中“元眷省亲”一段杨宪益夫妇和大卫·霍克斯的两种译文，杨译大致体现语义翻译而霍译则基本遵循交际翻译。     

汉语疑问句的预设及其语义分析

本文主要讨论四个问题：（1）疑问句的语义分类；（2）疑问句的预设和回答；（3）疑和问；（4）“什么”在疑问代词语义系统中的地位。     

语义场理论及其在英语教学中的运用

英语语义场理论不仅实用而且应用范围广泛。本文介绍了语义场的来源、涵义及其界限，并分析了语义场的类型，指出其在英语教学领域词汇教学及阅读理解中的运用。加强这方面的研究，以便更好地为英语教学服务。     

论量词"包"对名词性成分的选择

量词"包"是从动词"包"发展而来的。量词"包"具有[ 固体][ 小][ 纸、布类载体][ 临时][ 封闭]等语义特征,符合这些特征的名词性成分,是"包"对名词性成分的基本选择,处于基本选择中的名词性成分是范畴的中心成员。量词"包"还可以用于其他名词性成分,这包括了"包"范畴的近距扩展和远距扩展,其结果是扩展到"包"范畴的边缘成员。     

使用潜语义分析的汉语作文自动评分研究

本研究是第一个使用潜语义分析技术对汉语作文进行计算机自动评分的研究。首先对202篇高中作文进行人工评分,两位评分员评分相关为0.62。然后使用潜语义分析评价作文,先得到内容分数,其和人工评价内容分的相关达到了0.47;再使用该内容分对总分进行回归,回归方程的决定系数为0.3,回归所得总分和人工评价总分的相关达到了0.55。本研究表明,潜语义分析技术在汉语作文自动评分中起着重要作用。进一步的研究需要寻找更多的指标,并辅以其他方法来提高评分效果。     

The semantic effect on retrieval of radicals in logographic characters

This study examined the semantic effect on retrieval of radicals ofJapanese kanji. In the retrieval task, a stimulus word written inhiragana (Japanese syllabary) was presented one by one on a display, andparticipants quickly named the left radical of the target kanjicharacter that corresponded to the stimulus hiragana word. It was foundthat the mean naming latency was shorter and fewer errors were made whenthe left radicals were semantically related to the target kanji thanwhen they were not. Also remarkable was a momentary retrieval failure(i.e., no response) characterized as a `tip-of-the-pen' state which evena high-frequency word precipitated more often in the semanticallyunrelated condition. These results highlight a critical role thatmeaning plays in the activation of orthographic forms of kanji. Somecharacteristic features of writing in kanji are discussed.     

《说文解字·示部》字语义考察

《说解字》(以下简称《说》)的示部字在语义方面有五类：神祇类、祭祀类、祈祷类、人对神祇态度类、其他类，表现我国古代神化中人与神的相互关系。在语义上，示部字间的同义关系非常明显，反义关系亦有一定的特点。     

The Medieval Courtly Lesson

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面向跨领域海量信息资源的元搜索引擎研究

跨领域海量信息资源搜索是从事交叉学科和跨学科研究的重要前提.元搜索引擎不仅可以避免独立搜索引擎覆盖面较低的局限性,而且还可以充分发挥不同独立搜索引擎之间的互补性.基于元搜索引擎的跨领域海量信息资源搜索需要解决四个关键问题,即协助用户准确表达搜索意图、消除检索词的"一词多义"和"多词一义"现象、设计自动调整检索范围的机制以及发挥用户价值.面向跨领域海量信息资源的元搜索引擎采用多领域本体、语义web和web2.O技术,较好地解决了元搜索引擎的上述四个关键问题.相对于传统元搜索引擎,面向跨领域海量信息资源的元搜索引擎在基本思路、框架设计、流程设计、关键技术四个方面发生了重要变化.     

基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型

针对语义检索在实际应用中面临的用户查询意图获取困难、潜在语义索引计算复杂、领域本体覆盖范围小、概念语义类型不丰富、自动化程度低等问题,提出基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型。实验表明这种模型能够过滤掉大量与用户查询无关的信息,提高信息检索系统的检准率,并很好地满足用户可视化和个性化检索需求。