英语科技语篇中的名词化现象及其汉译

科技语篇中存在着大量的语法隐喻现象,语法隐喻与科技语篇的结合形式是名词化与动词化,名词化现象的存在令科技语篇信息密度大,表达清晰,文本具有客观性,正式性和权威性。本文主要讨论名词化现象的发展,并探索科技语篇中的名词化现象,旨在更好完成科技英语中名词化向汉语的转化。     

浅析科技语篇名词化

科技语篇中存在着大量的名词化现象。名词化作为英语语义和语法之间关系的转化方式,是科技语篇文体的重要特征之一。因此,本文着重科技语篇名词化的起源和意义,使英语学习者认识到理解并使用好名词化是科技英语学习的一个重要方面。     

名词化的语篇功能及其对英语写作的启示

名词化是创造语法隐喻最有力的方式,其在成人语篇及正式语篇中大量出现,它的各种语篇功能证明了名词化结构是英语书面语的重要特征之一。本文从语法隐喻的角度探讨了名词化的语篇功能以及分析了其对英语写作的指导意义。     

语法隐喻在科技语篇中的体现形式及语篇功能

在韩礼德语法隐喻分类的基础上,研究了科技语篇中语法隐喻名词化和动词化的体现形式,发现科技语篇中存在两种特有的语法隐喻形式,即单个形容词和单个名词可以充当环境成分;语法隐喻在科技语篇中具有语篇衔接和语类功能。     

科技语篇中名词化的语类功能研究

名词化是语法隐喻的主要来源,在英语科技语篇中扮演着重要角色。借助语法隐喻的理论,文章探讨了名词化在凸现科技语篇的篇章特征方面的语类功能。     

商务英语合同中的名词化结构及其语篇功能

商务英语合同中存在着大量名词化结构.以Halliday的语法隐喻为理论基础,从商务英语合同这一文本类型入手,对商务英语合同中的名词化结构及其语篇功能进行分析.     

英汉名词化隐喻实现形式及语篇功能对比研究

从隐喻性思维角度对比英汉名词化隐喻实现形式和语篇功能。英语是综合语型语言,可通过多种方式添加词缀隐喻化为名词。汉语属于形态不发达的语言,汉语的动词或形容词一致地体现过程或特性,隐喻地体现事物,它与英语的差别在于它从过程或特性转化为事物缺少形态变化,变化的仅仅是句法功能,词本身形式没有发生任何变化。名词化隐喻不仅在英汉语篇中大量出现,而且都具有使语篇衔接、客观的功能     

英语新闻语篇中的名词化功能及其翻译策略研究

名词化是英语新闻语篇中常见的现象。本文基于系统功能语言学的观点,分析了名词化现象在英语新闻语篇中的主要功能,并从功能分析中得到启发,探讨了相应的翻译策略,最后得出结论：把握英语新闻语篇中的名词化功能,有助于我们更深入地理解新闻语篇,更深刻地了解英汉两种语言在新闻语篇中的运用,更好地进行新闻语篇中的英汉翻译工作。     

不同水平英语学习者科技论文摘要名词化对比研究

名词化结构既是扩展语言意义潜势的一种主要资源,也是语言使用者作出的一种语法选择,因此名词化结构不仅与语篇类型有着密切的关系,也与使用者息息相关。本文以中国中、高级英语学习者和英语本族语作者的英语科技论文摘要为语料,对三组摘要进行对比统计分析,发现不同水平英语学习者和本族语者在名词化的使用频率方面存在显著差异,水平高的学习者使用名词化结构较多,水平低的使用则较少;不同水平学习者使用名词化类型也存在差异,中级学习者使用名词化结构的类型比较单一。     

体裁分析观照下科技语篇主题的多维度解读

体裁分析可揭示不同体裁语篇具有不同的语言表现形式和篇章结构,通过语篇建构过程,发现主题的表现形式。科技英语在词汇选择、语气情态和文体风格方面具有特定的语篇体裁结构。利用体裁分析的方法,从心理认知、交际意图和修辞目的等维度阐释了科技语篇的主题识别。在对实例剖析的基础上,揭示了科技语篇解读的心理认知因素及其在表现形式上的独特性,挖掘语篇建构规律,从而准确解读语篇。     

文本语法与历史遗产类旅游文本的英译

本文侧重于人文景观中的历史遗产类旅游文本的英译。本文尝试对从Werlich文本语法入手,探讨如何通过有效的翻译提高历史遗产类旅游文本的效果。在功能翻译原则指引下,对文本的外部制约和内部制约进行分析对比。从而总结出目前历史遗产类旅游文本存在的不足。     

基于线条识别的扫描工程图字线分割方法

在扫描工程图矢量化中,文字位图与图形位图分割的问题一直被广泛关注,许多现有方法根据连通区的形态特征和空间分布来分割文字和图形的位图,然后分别识别,其处理能力都局限在无粘连情况下,无法处理字线粘连及相交的情况,且难以区分尺寸范围相近或形态相似的文字与图形,提出一种基于线条识别的文字／图形分割方法,通过准确地识别线条并抽取其位图来分离文字,不仅保证了分割的正确性,而且为文字位图的字串的组织给出了依据。     

基于连通区域的标志牌文本提取方法

在对各种文本定位与提取方法分析比较的基础上,针对标志牌文本的具体特点,提出了一种基于连通区域的标志牌文本提取方法———在灰度图像中定位标志牌区域,二值图像中提取标志牌文本,并用VC 编程实现对采集的自然场景下的标志牌文本图像进行了实验,结果证明,该方法能够准确定位并提取自然场景下的标志牌文本,获得文本字符。     

语法隐喻及其在英语语篇中的表征

通过实例分析,认为语法隐喻在英语语篇中的体现形式包括:名词化结构、"what"结构、被动态结构、人际小句、强调句、倒装句、省略句和非限定动词。语法隐喻丰富了语言表达的形式,使语篇内的句式结构丰富多样,语篇意义更有深度,但也加大了语篇理解的难度。     

基于文本频谱的中文文本聚类方法

本文提出了利用文本频谱进行中文文本轮廓分析的表征方式.该方法基于不同时代、体裁和领域的文本在文字使用方面具有偏好性的假说,以文本中单个字符为单位,通过文本频谱刻画方法统计所有单字符在文本中出现的频率,并使用刻画出的文本频谱对文本进行表征;利用频谱比对分析技术,可计算出任意文本间的距离,并以此距离为基础进行聚类分析.进一步的实验证实了该方法的有效性.     

英语体育新闻语篇翻译的转喻现象探析

作为人类的一种认知模式,转喻与语言有着密不可分的关系,在词、语法以及语篇等层面上,转喻都有所表征。采用理论与实践结合的案例分析法,通过对比分析体育新闻语篇中的英汉文本,阐述转喻在英语体育新闻语篇的翻译中扮演的重要角色。研究表明,在翻译体育新闻语篇中的转喻现象时应充分考虑读者的主体地位和语篇连贯性因素,以提高翻译的质量和效率。     

基于Co-Training策略的视频广告文本检测

同普通视频节目相比,视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式.为实现这类文本有效的定位,通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题,提出一种基于改进的Co-training策略的视频广告文本检测方法,采用两种相对独立的纹理描述子,从多视角来强化文本特性描述.另外,针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题,提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co-training算法,在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本,以达到提高分类器泛化能力的目的.通过实验,本方法在自建的数据库上获得的正确率与查全率相对于其他方法有10%左右的提高.     

一种基于粗糙集的改进KNN文本分类算法

K最近邻算法（KNN）被认为是向量空间模型下最好的分类算法之一,在准确率和召回率方面比较出众,但随着样本数量的增加其相似度计算开销很大。本文提出一种改进算法RS-KNN,主要是利用粗糙集的相关理论,计算训练样本集中各样本子类的上近似空间和下近似空间,根据待分类文本出现在不同的近似空间,以缩减与待分类样本计算相似度的训练样本个数。实验表明此算法能够有效地降低分类计算开销。     

HLMGAN:分层学习的多奖励文本生成对抗网络

文本生成是自然语言处理的一项重要任务. 针对生成的文本大多缺乏多样性，且当生成文本过长时，文本生成的质量会有明显下降的问题，提出了一种采用Sentences and Words（SW）奖励机制的传递向量文本生成对抗网络. 首先，为生成器提出了层次结构设计，包括传递特征向量训练模块和生成向量训练模块，同时传递判别模型中真实文本特征向量给生成器的传递特征向量训练模块，由此来提高长文本生成的准确率，生成向量训练模块接收其生成词序列；然后，在训练过程中，使用关系存储核心代替传统的长短期记忆循环神经网络模型作为生成器，提高了模型的表达能力和捕获信息的能力；最后，采用SW奖励机制提高文本生成的多样性. 实验结果表明，分层学习的多奖励文本生成对抗网络（Generation Adversarial Network Based on Hierarchical Learning with Multi-reward Text，HLMGAN）模型在合成数据负对数似然度和双语互译质量评估辅助工具指标中均有所提升.     

AutoCAD文本的剖析

AutoCAD文本的功能强大,它既能"书写"文字,也能"书写"符号,更能"书写"图形。通过文本样式的设定,可以达到不同文本的同时书写目的;通过字体的映射,可以将相同的字体显示为不相同的效果,并解决乱码现象;通过形文件可以创建字体。