17、新英语中的高度多义动词:基于斯里兰卡和印度英语的语料库初步研究

新英语中的高度多义动词:基于斯里兰卡和印度英语的语料库初步研究

1. 引言

新英语的分析在过去几十年里催生了大量的文献。对新后殖民英语的研究扩展到语言结构本土化的各个方面,包括当地英语形式和结构的出现,以及语言功能和说话者态度。然而,基于语料库和定量的方法来研究多义词汇项意义偏好的逐渐变化,却尚未得到充分重视。

本文旨在探讨斯里兰卡英语和印度英语中两个高频动词“give”和“take”的语义分布及其与英国英语(历史输入变体)的比较。我们通过语料库分析来揭示这些动词在不同语境下的使用频率和语义分布,进而探讨这些差异背后的社会语言学原因。

2. 描述性工具和语料库数据

2.1 描述性工具

为了系统化地分析“give”和“take”的语义,我们参考了五本学习者词典的定义,包括《牛津高级学习者词典》、《柯林斯科布英语词典》、《朗文当代英语词典》、《麦克米伦英语词典》和《剑桥高级学习者词典》。根据这些词典,我们为“give”和“take”分别建立了语义分类表(见表1和表2)。

表1. “give”的语义分类
序号 意义 示例
1 HAND 他从口袋里掏出一块手帕,给他。
2 提供 请给予你的座位给老年人或残疾人。
基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本网络损耗最小为目标,优化光伏储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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