13、世界英语中进行时的变化:一些初步发现

世界英语中进行时的变化:一些初步发现

1. 引言

进行时(助动词 to be + 现在分词)已经被广泛研究,并从许多不同的视角进行探讨。先前的研究包括,例如,关于书面英国和美国英语中的进行时,其历史方面,教学方面,以及将来用法。尽管关于进行时的研究范围广泛且多样,但很少有研究关注世界英语中进行时的使用。已经进行了个别变体的研究,例如南非英语,但只有彼得·柯林斯在2008年和2009年的文章中采用了对更多变体进行比较的方法。因此,需要一个旨在大规模比较进行时的研究。

正在进行的工作旨在提供这样一种比较,讨论了一些与研究相关的方法论问题,并报告了一些关于世界英语中进行时使用频率的初步发现。本文关注与进行时研究相关的方法论问题,即进行时的数量是否应该与语料库中的单词数量或其他研究人员可获得的某些数据相关。在文章的最后部分,根据方法论部分的讨论,对进行时的频率进行了一些初步结果的讨论。

2. 目标和研究问题

正在进行的博士研究是一项比较基于语料库的研究,研究了全世界八种英语变体中进行时的使用情况。考虑了进行时的句法和语义特征,以及变体之间差异的可能原因。数据代表了从欧洲到亚洲大陆的各种英语变体,这些变体源于不同的历史和社会背景。英语的地位从母语到非母语,从官方到非官方都有所不同。这种变体的多样性可以预期会在进行时的使用上带来相当大的变化。研究的变体包括英国英语(BrE)、美国英语(AmE)、爱尔兰英语(IrE)、牙买加英语(JamE)、印度英语(IndE)、菲律宾英语(PhiE)、新加坡英语(SinE)和香港英语(HKE)。

在博士研究过程中,寻求对一系列研究问题的答案,包括:
- 不同英语变体中进行时的频率是多少?
- 进

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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