9、英语从句中话题与关系代词的位置及关联研究

英语从句中话题与关系代词的位置及关联研究

在英语语法的研究中,感叹投影(EXCLP)、话题(topic)以及关系代词(relativiser)在不同从句中的位置和相互关系是一个重要的研究方向。下面将详细探讨这些元素在疑问句、感叹句和关系从句中的具体情况。

1. 感叹投影(EXCLP)的位置

感叹投影EXCLP的位置低于包含补语连词“that”的最高FORCE/TYPE核心。例如句子 “In how many countries of the world, such behaviour, under no circumstances would autocratic leaders tolerate!” 表明,感叹成分可以位于话题、聚焦的否定短语和倒装助动词之上的边缘位置;而另一些句子则显示感叹成分也可位于话题之后。综合来看,疑问感叹词(wh - exclamatives)和疑问词(wh - interrogatives)占据的位置基本相同,它们的标准位置是疑问算子投影(WHP)的指示语位置。

2. 话题在疑问和感叹wh - 从句中的位置

话题在原则上既可以位于WHP之前,也可以位于其之后,但具体的顺序有时会受到独立限制条件的影响。

3. 话题在关系从句中的位置

在关系从句中,话题总是位于关系代词之后。以下是一些包含关系代词、移位话题和复指代词的关系从句示例:
|序号|例句|
|----|----|
|a|There are a lot of very small ones [which, the critics, they might want to sneer at]|

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机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。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。这些数据经过清洗和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机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。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。这些数据经过清洗和预处理后,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,通过时间序列分析和回归方法,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。通过交叉验证和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和可靠性。 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和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,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和处理的效率,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和及时的气象服务。
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