28、通过翻译等价物探索语义网络:总结与结论

通过翻译等价物探索语义网络

通过翻译等价物探索语义网络:总结与结论

1. 引言

语料库语言学的研究方法为探索多义词的语义网络提供了新的视角。本文通过分析英语单词 “through” 在挪威语中的翻译等价物,揭示了其语义网络的结构。这一方法不仅有助于理解多义词在不同语言中的语义关系,也为进一步研究提供了有价值的方向。

2. 研究假设

研究提出了一个假设:翻译等价物可以用来阐明词位在其原始语言中的语义网络。具体来说,如果在语言 E 中,词位 x 的各种意义在语言 N 中通常由相同的词位或结构翻译,则这些意义在词位的语义网络中可能更紧密相关。这个假设的提出基于以下逻辑:

  • 假设 :在特定语言中以相似方式翻译的意义,会被该语言的使用者感觉更紧密相关,而不是那些翻译方式差异很大的意义。
  • 方法 :通过分析英语单词 “through” 在挪威语中的翻译等价物,验证该假设的有效性。

3. 数据来源与方法

研究使用了英语-挪威语平行语料库(ENPC),该语料库包含 696 个 “through” 的标记。这些标记被分类到不同的语义类别中,以探索 “through” 的各种意义及其在挪威语中的翻译等价物。以下是研究的主要步骤:

  1. 数据收集 :从 ENPC 中提取所有包含 “through” 的英语原文。
  2. 语义分类 :使用正常的语料库语言学方法将 “through” 的标记分类到不同的语义类别中。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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