8、疑问句和感叹句中的话题成分研究

疑问句和感叹句中的话题成分研究

一、话题成分的例外情况

在探讨话题成分时,有两个例外情况需要注意。其一,当独立的限制规则排除相关结构时,例如干预限制规则会排除跨越或被另一个向边缘移动的类似成分跨越的前置话题。其二,存在有缺陷或截断的限定从句,其边缘仅包含 FINP 投射。根据相关研究,英语中带有空补语连词的限定从句涉及 C 系统较高结构的截断,包括 Force(因此缺少陈述力标记“that”)和话题 - 焦点系统,所以仅包含由“最低层中心语 Fin”构成的“C 系统的残余存在”。与之形成对比的是,英语通常不允许非限定从句中有话题成分,不过对于一些说话者来说,可能存在有趣的潜在例外情况。

二、疑问词疑问句中的话题成分

2.1 前置疑问算子的移动

Rizzi 以及 Haegeman 与 Guéron 认为,在涉及助动词倒装的疑问句中,前置疑问算子会移动到 spec - FOCP,倒装的助动词会通过 FIN 移动到 FOC。相关的经验证据如下:
- 例 (78a) “He protested [that how could he have known that his office was bugged?]” 表明 “how” 占据的位置低于像 “that” 这样的 FORCE 中心语。
- 例 (78b) “*Which book under no circumstances would you read?” 表明前置疑问词与前置否定成分不兼容,因为两者可能会竞争 FOCP 中的指示语位置。

也存在一些涉及复指疑问结构的例子,这些例子确实会在根从句中触发助动词倒装,例如:
- “Which guys did

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确及时的气象服务。
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